大數據分析職業(yè)規(guī)劃指南

　　您是否正在開始數據科學職業(yè)?僅考慮第一步會令您迷茫和困惑，特別是如果您缺乏該領域的先前經驗。

　　在要探索的數據科學職業(yè)如此之多的情況下，您可能會發(fā)現自己想知道哪種方法最適合您，以及您是否具備滿足其需求的能力。

　　數據科學適合我嗎?

　　好吧，當我們處于數據科學學習之路的第一步時，我們都問過自己這個問題。我們并沒有忘記每個專家都是初學者。

　　因此，本數據科學職業(yè)指南具有三個目的：

　　1、向您展示為什么值得探索數據科學機會;

　　2、通知您有關數據科學的不同職業(yè)，并提高發(fā)現合適的數據科學角色的效率;

　　3、為您提供追求專業(yè)數據科學道路所需的專業(yè)知識。

　　如何瀏覽數據科學職業(yè)指南

　　我們盡力為您提供最全面的數據科學職業(yè)指南。

　　我們擁有十幾年的教學經驗，不計其數的學子就業(yè)，參考了數十本有關數據職業(yè)的書籍，數百篇文章和數千個報告頁面，以確保您擁有在數據科學職業(yè)成功道路上所需要的一切。但是，我們意識到這確實是大量信息。當然，如果您通讀整篇文章，我們會欣喜若狂。但是，以防萬一您希望直接進入您最感興趣的部分，可以使用下面的導航。
 

　　數據科學職業(yè)指南

　　1、為什么數據科學是一個值得探索的好職業(yè)?

　　2、為什么數據科學很重要?

　　3、誰可以使用數據科學?

　　4、要探索的前5個數據科學職業(yè)機會是什么?

　　5、數據科學家

　　6、數據分析師

　　7、BI分析師

　　8、數據工程師

　　9、數據架構師

　　10、數據科學工作前景如何?

　　11、對數據科學專業(yè)人員的需求

　　12、數據科學工作的未來

　　13、數據科學領域的工作增長

　　14、哪些數據科學資格將使您走上成功之路?

　　15、教育

　　16、技能專長

　　17、證明書

　　18、如何獲得數據科學工作?

　　19、簡歷提示

　　20、項目組合建議

　　21、面試問題

　　22、實習機會

　　23、您應該考慮哪些數據科學行業(yè)?

　　24、金融保險

　　25、衛(wèi)生保健

　　26、制造業(yè)

　　27、在哪里可以找到數據科學職位?

　　28、在哪里尋找數據科學工作?

　　29、如何解讀數據科學工作要求?

　　30、您應該采用哪種數據科學組織?

　　31、數據科學咨詢公司

　　32、數據科學初創(chuàng)企業(yè)

　　33、政府數據科學職位

　　一、為什么數據科學是一個值得探索的好職業(yè)?

　　技術的進步幫助數據科學從清潔數據集和將統(tǒng)計方法應用于包含數據分析，預測分析，數據挖掘，商業(yè)智能，機器學習，深度學習等等的領域?，F在，仍然可能有人認為數據科學只是一種趨勢，圍繞它的炒作最終將消失。當然，沒有什么比現實更遙遠了。事實是，隨著所有企業(yè)(和政府組織)使用大量數據來改善其工作方式和數據處理方式，數據科學正在不斷進步。但是，什么使數據科學成為成功的神奇要素呢?這是兩個明顯的例子。

　　2012年巴西大獎賽。紅牛車隊的塞巴斯蒂安·維特爾(Sebastian Vettel)遭遇了最糟糕的起步，他的賽車失控并在首圈失去了前翼。維特爾突然跌倒到最后。所有人似乎注定了冠軍。然而，德國人設法以某種方式恢復并獲得第六名，這給了他足夠的積分，以最戲劇性的方式連續(xù)第三年奪得世界冠軍。猛烈開車還是運氣?

　　不，那就是數據科學。

　　事實證明，當維特爾(Vettel)進入第10圈進站時，一組出色的數據工程師已經使用建模數據來運行模擬。因此，他們能夠分析需要進行哪些調整才能使塞巴斯蒂安的雷諾在剩下的70圈里繼續(xù)前進。數據助推了巨大勝利!

　　1、為什么數據科學很重要?

　　數據科學不僅限于F1賽車場或大型賭場業(yè)務參與者。實際上，幾乎沒有任何行業(yè)可以從中受益。零售和電子商務，物流和運輸，醫(yī)療保健，金融，保險，房地產–所有這些都需要強大的數據科學團隊，這些團隊可以利用組織內的數據來獲得競爭優(yōu)勢。這就是為什么，如果您正在尋找對任何業(yè)務決策流程都具有重大影響的獎勵職業(yè)，那么您絕對應該探索數據科學的職業(yè)道路。

　　2、誰可以使用數據科學?

　　您可以。您的雇主當然也可以。實際上，一旦后者意識到您有足夠的勇氣和能力足以馴服非結構化，半結構化和結構化數據的潮流，并利用數據洞察力推動變化，后者將張開雙臂歡迎您。當然，這些更改應該帶來可衡量的結果。畢竟，每個公司都希望確保其業(yè)務的健康，對嗎?

　　現在，我們希望幫助您成為每個大數據科學公司或快速成長的初創(chuàng)公司都樂于聘請其團隊的人。那么，您如何進入數據科學領域?幸運的是，有很多方法可以做到這一點。有些涉及在令人印象深刻的“ Data Science Leviathan”門上漫步，而另一些則通過不那么苛刻的途徑幫助您確保數據科學職業(yè)。

　　3、要探索的前5個數據科學職業(yè)機會是什么?

　　為了幫助您解決問題，我們介紹了數據科學工作中需求最大的5種類型-數據分析師，BI分析師，數據工程師，數據架構師，當然還有數據科學家。
 

　　五、誰是數據科學家?

　　有沒有想過如何成為一名數據科學家?數據科學家也被稱為數據科學獨角獸，可提供無與倫比的技能組合，非常令其雇主滿意。數據科學家不僅了解數據的語言，還可以分析數據并從中得出可行的見解。此外，他們已經掌握了數據講故事的技巧，使管理層和利益相關者都一致同意并制定相應的戰(zhàn)略計劃。

　　六、數據科學家做什么?

　　幾乎一切。

　　數據科學家具有很高的好奇心和對實現實際業(yè)務影響的熱情。此外，他們擁有出色的判斷力和分析思維能力。

　　但是，在其他方面與眾不同的要訣是具有創(chuàng)造性的問題解決能力和學習新技術的意愿。

　　七、　為什么這么重要?

　　因為數據科學家必須使用機器學習模型來解決所有業(yè)務領域中的難題。此外，他們是利用統(tǒng)計自然語言處理來挖掘非結構化數據并提取見解的真正擁護者。這并不意味著他們也不會處理結構化數據。實際上，恰恰相反。數據科學家使用先進的統(tǒng)計方法和算法對結構化數據進行建模，以進行分析。然后，他們解釋結果并可視化數據，向管理層和利益相關者講述最引人入勝的故事，以實現公司的業(yè)務目標。

 

　　八、數據科學家的薪水–數據科學家賺多少錢?

　　數據科學家賺多少錢?根據Glassdoor和Payscale，這是數字。

　　作為美國的數據科學家，即使經驗為零，您也可以在平均年薪100,000美元的基礎上獲得10,000美元的年度獎金。而且，在短短幾年內，您的收入就可以增加到118,000美元，外加12,000美元的獎金!(數據科學家計費按國家和地區(qū)而異。 如果你想仔細看看， Ÿ 歐可以找到一個在詳細列表加州大學伯克利分校的文章。)

　　您將目光投向倫敦的大笨鐘和英國嗎?沒有數據科學家的經驗，您可以期望平均獲得33,813英鎊的薪酬。而一旦您落后了1-4年，您的平均總薪酬將增加到39,573英鎊。

　　總體而言，數據科學家的職業(yè)前景無疑是樂觀的。難怪“數據科學家”是當時最性感的工作!
 

　　九、數據科學家的職業(yè)道路是什么?

　　您可以從數據架構師或數據分析師開始，然后逐步完成這項令人垂涎的工作。無論如何，如果您以數據科學家的職位為目標，那么這就是開始正確的職業(yè)道路所需要了解的一切。

　　十、如何成為數據科學家?

　　每個人都想知道如何成為一名數據科學家。好吧，也許不是每個人，但這無疑是當前數據科學領域最搶手的職業(yè)，因為對數據科學家的需求不斷增長。數據科學家是獨立且有影響力的，如果您想被錄用，您可能想知道數據科學家的職責是什么，如何獲得申請數據科學家職位所需的技能，以及薪水是否符合您的期望。

　　數據科學家是個好職業(yè)嗎?為了避免您瀏覽求職委員會和職業(yè)網站來查找所需的各種信息，我們創(chuàng)建了此“數據科學家快照”。我們相信，它將為您提供所需的見解，以決定數據科學家的角色是否適合您的職業(yè)需求和抱負。

　　十一、要成為數據科學家，您需要接受什么教育?

　　對于初學者來說，您不需要碩士或博士學位。成為數據科學家的學位。如果您已經擁有它，那就太好了!當然是加號!但是，學士學位足以使您走上數據科學家之路。

　　根據我們對如何成為數據科學家的廣泛研究，以下學科的背景會增加您獲得數據科學家工作的機會：

　　經濟學和社會科學，包括經濟學，金融，商業(yè)研究，政治，心理學，哲學，歷史以及市場營銷和管理;

　　自然科學，包括物理學，化學和生物學;

　　統(tǒng)計學和數學 ;

　　計算機科學;

　　工程;

　　數據科學和分析，其中包括機器學習。

　　好消息是，即使是來自完全不同領域的學生，也很有可能成為數據科學家。根據成功的數據科學家的LinkedIn檔案數據，有43%的人至少完成了一門數據科學在線課程，平均水平為3個證書。

　　因此，如果您一生中從未編寫過任何代碼，您仍然可以用堅定的決心和對學習的承諾來彌補它，并最終開始從事數據科學事業(yè)。
 

　　十二、您應該獲得什么數據科學家資格?

　　數據科學家以其強大的技能和能力而聞名。因此，這是成為數據科學家所需的必備資格。

　　技術能力

　　R或Python及其數據科學庫(Pandas，scikit-learn)方面的優(yōu)秀編程技能;

　　具有關系數據庫和SQL的經驗;

　　具有MATLAB經驗;

　　數據科學和機器學習/ AI開發(fā)框架的高級實踐知識;

　　優(yōu)秀的分析和學習能力;

　　經驗深度學習框架(如TensorFlow) ;

　　具有NLP算法和技術的經驗是一個優(yōu)勢。

　　實用技能

　　有能力啟動計劃;

　　誠信和保密;

　　渴望推動創(chuàng)新并產生獨特的解決方案;

　　成長心態(tài);

　　具有跟蹤和分享外部趨勢，最佳實踐或想法的能力;

　　追求績效;

　　問責制;

　　能夠在壓力和快節(jié)奏下;壯成長;

　　采取不受歡迎的立場的能力。

　　軟技能

　　較強的書面和口頭交流能力

　　領導能力;

　　具有發(fā)展和利用與利益相關者的關系以實現公司業(yè)務目標的能力;

　　激勵他人并支持他人發(fā)展以充分發(fā)揮潛力的能力;

　　準備與工程和BI團隊緊密合作。

 

　　好了，既然您已經很好地了解了成為一名數據科學家的感覺以及如何成為一名數據科學家，那么您應該對自己的道路充滿信心和決心。但是，如果您覺得需要其他數據科學家職業(yè)提示和建議，只需向下滾動數據科學職業(yè)指南即可。我們相信您會在信息科學家工作申請流程的任何階段找到可以幫助您的信息。

 

　　十三、誰是數據分析師?

　　數據分析師是數據科學的真正士兵。他們就是參與數據收集，結構化數據庫，創(chuàng)建和運行模型以及準備高級分析類型以解釋已經出現的數據模式的人員。數據分析師還忽略了預測分析的基本部分。

　　十四、數據分析師做什么?

　　好吧，很多。數據分析師既是思想家又是行動者，他們會毫不猶豫地張開雙臂，挖掘數字。數據分析師使用“可以做”的方法提取和分析數據，然后提供數據驅動的見解來支持決策。他們還開發(fā)和構建分析模型和方法，將其作為公司戰(zhàn)略和愿景的基礎。最重要的是，他們通常負責識別和提取關鍵業(yè)務績效，風險和合規(guī)性數據，并將其轉換為易于理解的格式。因此，正如您所看到的，必須在戰(zhàn)略項目和運營活動之間轉換的敏捷性。

　　聽起來有點寂寞?再想一想。數據分析師是出色的團隊合作者，并且與組織中的各個部門和領導者緊密合作。如果他們想有效地扮演這個角色，那是非常重要的。因此，良好的溝通能力和影響力至關重要。

 

　　十五、數據分析師的工資–數據分析師的收入是多少?

　　數據分析師賺多少錢?

　　Glassdoor和PayScale足以分享他們的見解。

　　如果您正在邁出數據分析師職業(yè)生涯的第一步，那么您的平均薪資為$ 57,000。

　　當您達到4-6年的工作經驗時，您的報酬也會更高(年薪中位數為$ 68,000，平均獎金為$ 4,705)。

　　您是英國人嗎?少于一年經驗的數據分析師(包括獎金和加班費)的平均薪酬為23,870英鎊。就數據分析師的工作增長而言，如果您已經有1-4年的數據分析師經驗，則可以期望年收入為25,853英鎊。因此，數據分析師的路徑似乎值得探索!

 

　　十六、數據分析師的職業(yè)道路是什么?

　　預算分析師或薪酬福利分析師可能是您數據分析師職業(yè)生涯的起點。但是，無論如何，如果您希望在數據分析職業(yè)道路上前進，就教育和數據分析師技能要求而言，這是您需要學習的全部內容。

　　十七、如何成為數據分析師?

　　考慮從事數據分析師職業(yè)?

　　無論是單獨研究還是作為進入數據科學的門戶，這無疑都是一個不錯的選擇。但是，如果要確保數據分析職業(yè)是您的最佳職業(yè)道路，則需要回答一些問題。因此，本概述旨在為您確認數據分析職業(yè)的基礎知識：數據分析師的工作方式，偏好或要求的教育程度，如何參與數據分析以及將雇用哪些技能。我們還將討論您在數據分析師職業(yè)發(fā)展過程中可以期望得到的薪水。有效地，此概述為您提供了下定決心并邁向成功的數據科學事業(yè)的第一步所需的見解。

　　十八、您需要接受什么教育才能成為數據分析師?

　　如果您考慮成為數據分析師，則擁有IT，計算機科學或統(tǒng)計學的學士學位將為您帶來強大的優(yōu)勢。但是，同樣的數據和業(yè)務分析經驗也很合適。好消息是，即使您缺乏背景知識和經驗，您仍然很有可能找到數據分析師的工作。有多種學習方式，例如參加資格課程或參加全面的在線培訓，涵蓋從統(tǒng)計，Excel到SQL，Python和Tableau的所有內容。

　　實際上，后者將增加您在知名公司實習的機會，并從頭開始您的職業(yè)生涯。也許入門級職位不是您想像的那樣以數據分析師的身份開始成功的職業(yè)。但這可能是實現目標的最佳方法。在大多數公司中，您將能夠獲得寶貴的經驗并利用許多內部培訓機會。因此，重要的是要保持好奇心并繼續(xù)學習。真實的經驗，接觸最新軟件程序的經驗以及與該領域專家的溝通將擴展您的知識，并使您進入數據分析師的軌道。
 

　　十九、您應該獲得什么數據分析師資格?

　　作為數據分析師，您每天將有很多任務需要處理。因此，這是您成為數據分析師和處理所有數據所需的資格和技能。

　　技術能力：

　　使用Python，R等進行編程和編碼語言技能;

　　精通SQL，對關系數據庫管理系統(tǒng)如何工作有很好的理解;

　　具有大型數據集和分布式計算的Tableau經驗;

　　出色的Excel技能和使用高級分析和公式的能力 ;

　　具有從多種來源(多種數據集市和文件格式)提取和分析數據的經驗;

　　統(tǒng)計知識和統(tǒng)計軟件包，定量方法，置信區(qū)間，采樣和測試/控制單元;

　　預測建模。

　　實用技能：

　　對細節(jié)的高度關注和對自己的工作進行質量檢查的能力，以確保在交付工作之前發(fā)現數據錯誤;

　　先進的分析和數據解釋能力;

　　能夠在商定的時限和范圍內保持組織和交付;

　　動手解決問題的能力;

　　能夠在最少的指導下啟動和推動項目完成;

　　能夠以清晰有效的方式傳達分析結果的能力;

　　機密性和個人完整性(一項關鍵能力，尤其是在您的工作需要管理敏感數據的情況下);

　　挑戰(zhàn)思維并提供意見，想法和見解的信心;

　　優(yōu)先排序技巧;

　　主動解決問題的方法;

　　快速學習技巧。

　　軟技能：

　　優(yōu)秀的口頭和書面溝通能力;

　　以清晰簡潔的方式表達復雜概念的能力;

　　能夠在任何工作環(huán)境中有效協作;

　　良好的聽力能力。
 

　　現在您已經了解了數據分析師工作的最重要方面以及如何成為其中的一員。但是，為了獲得成功，除了數據分析師所需的技能之外，您可能還需要其他職業(yè)建議。因此，如果您需要進一步的準備，可以跳到數據科學職業(yè)指南的后續(xù)部分。我們確信一旦您開始發(fā)送申請表格并接受面試，這些內容將為您提供快速參考。

　　二十、誰是BI分析員?
 

　　BI分析師是業(yè)務績效的最好朋友，主要專注于分析和報告過去的歷史數據。一旦相關數據交到BI分析師手中(每月收入，客戶，銷售量等)，他們就必須量化觀察值，計算KPI并檢查措施以從其數據中提取見解。
 

　　二十一、　BI分析師做什么?
 

　　數據就是業(yè)務，業(yè)務就是數據。這可能是每個BI分析師的座右銘。
 

　　BI分析師融合了業(yè)務遠見，顧問能力和對數據的深刻理解。更不用說他們是兇猛的Tableau忍者。他們的工作通常需要與高級管理層一起制定和制定數據策略。關鍵績效指標(KPI)的分析，業(yè)務績效的準確概述以及確定需要改進的領域都是BI分析師的職責范圍。
 

　　但這還不是全部。BI分析師的工作的另一部分是不斷提高其公司的競爭地位。因此，他們檢查競爭對手，數據趨勢，季節(jié)性和其他隨機影響，以快速確定問題和最佳做法。
 

　　最重要的是，他們創(chuàng)建了致命的圖表和儀表板來審查主要決策并衡量有效性。您想對商業(yè)世界產生影響嗎?成為BI分析師!
 

　　二十二、BI分析師的薪水– BI分析師賺多少錢?
 

　　BI分析師賺多少錢?
 

　　我們在Glassdoor和PayScale中找到了答案。
 

　　如果您是該行業(yè)的新手(具有1年或更短的經驗)，則可以依靠$ 66,000的平均工資。一旦您獲得了幾年的經驗并且提高了說服力，您的年薪中位數將達到$ 79,000(加上平均獎金$ 5,185)。
 

　　您想在英國工作嗎?入門級的BI分析師可以期望平均獲得26,000英鎊的薪水。而且，通過1-4年的經驗，您平均可以獲得的總報酬為29,000英鎊。聽起來像是先進的excel技能最終將真正獲得回報!

 

　　二十三、　BI分析師的職業(yè)道路是什么?
 

　　如果您想追求商業(yè)智能分析師的職業(yè)道路，則可以首先考慮獲得一些數據分析師或業(yè)務分析師的經驗。BI分析師的職業(yè)可以提供很多，但是您肯定需要一些高級技能。因此，讓我們看看什么樣的教育和資格會為您鋪平通往成功之路。
 

　　二十四、如何成為商業(yè)智能分析師?
 

　　商業(yè)智能職業(yè)道路適合您嗎?好吧，如果您對業(yè)務績效，計算KPI并從過去的歷史數據中提取見解感興趣，那么這可能是一個值得探討的機會。但是，BI分析師還有許多其他職責和任務需要每天完成。這就是我們創(chuàng)建本文的原因-旨在深入了解BI分析師的工作，滿足要求所需的教育和技能以及擔任此職位可以賺多少錢。實際上，一切將帶您走上通往新職業(yè)的第一步。
 

　　二十五、　成為BI分析師需要什么教育?
 

　　一般而言，如果您具有以下一項(或多項)學士學位，那么找到BI分析師職位相對容易。

　　1、計算機科學;

　　2、工程;

　　3、數學;

　　4、統(tǒng)計;

　　5、金融;

　　6、商業(yè)管理;

　　7、經濟學或相關領域。

　　但是，如果您的背景是現代舞或印度古典文學，請不要氣disc。
 

　　幸運的是，學習沒有任何限制。而且，獲得BI分析師職位的關鍵技能(如Excel，SQL，Python和Tableau)也不為過。如今，有很多專業(yè)化知識和全方位的在線證書課程，它們將為您提供工作所需的知識和信心。這里有個小提示：如果您是數據科學領域的新手，那么在金融業(yè)實習將是一個不錯的開始。它將幫助您了解所有業(yè)務流程。另外，您將了解BI分析師從事的項目類型。

 

　　二十六、您應該獲得哪些BI分析師資格?
 

　　數據科學工作完全與技能有關，而BI分析師之路也不例外。因此，這里列出了成為BI分析師所需的技能。
 

　　技術能力：

　　1、高級SQL技能 ;

　　2、具有Power BI經驗;

　　3、先進的Tableau Desktop和服務器功能;

　　4、先進的Excel技能 ;

　　5、編程技巧(非常需要Python或R);

　　6、基于調查結果的數據解釋和建議;

　　7、開發(fā)圖形，儀表板，報告和項目結果演示;

　　8、識別，分析和解釋復雜數據集中的趨勢或模式。
 

　　實用技能：

　　1、較強的計劃和組織能力

　　2、快速學習概念，并將其應用以提出創(chuàng)造性的解決方案;

　　3、分析能力;

　　4、對細節(jié)的無可挑剔的關注，

　　5、能夠在快速變化的環(huán)境中獨立工作;

　　6、演講技巧;

　　7、能夠設計豐富的數據可視化效果和儀表板，以將復雜的想法傳達給業(yè)務合作伙伴和領導層;

　　8、說服能力;

　　9、靈活性和適應性。
 

　　軟技能：

　　1、優(yōu)秀的口頭和書面溝通技巧。

　　2、能夠在高壓，敏捷的環(huán)境中作為團隊的一部分很好地工作;

　　3、與績效管理部門合作以了解和分析有關個人和團隊績效的數據的能力;

　　4、愿意在需要時協助和指導其他項目團隊;

　　5、快速了解其他人的需求。
 

　　因此，現在您知道從BI分析師的工作中可以期待什么，以及您需要為此目標。但是，總是需要一些額外的職業(yè)見解。因此，如果您有動力去擴展自己的專業(yè)知識，則可以繼續(xù)閱讀數據科學職業(yè)指南中以職業(yè)為重點的部分。我們確信，它們將是您成功實現數據科學事業(yè)的有用同伴。

 

　　四、誰是數據工程師?
 

　　對大數據職業(yè)機會感興趣?數據工程師是將數據科學推向更高水平的人。他們將數據架構師的工作用作墊腳石，然后對可用數據進行預處理。他們是確保數據干凈整潔并為分析人員準備接管工作的人員。
 

　　1、數據工程師做什么?
 

　　數據工程師是數據科學的絕地武士。他們依靠分析，智慧，經驗和判斷力的綜合來做出公司成功的關鍵決策。數據工程師是一個自我啟動者，他受啟發(fā)去完成比平時更多的任務。
 

　　但是，這是什么意思?讓我們簡要地介紹一下數據工程師要做的一些事情。
 

　　數據工程師實施復雜的大型大數據項目，重點是收集，管理，分析和可視化大型數據集。所有大量的壓倒性原始數據?嗯，他們就是使用各種工具集，技術和基于云的平臺將其轉變?yōu)橐娊獾娜恕?br />  

　　數據工程師負責建立和維護ETL管道，使整個公司都可以訪問關鍵數據。他們還通過設計和支持BI平臺為BI分析師提供了幫助。誰能確保所有大數據應用程序都可用(并正常運行)?同樣，數據工程師。而且，最重要的是，他們是出色的團隊合作者。數據工程師知道如何與數據科學家和管理人員積極協作，以構建滿足甚至超過公司業(yè)務需求的解決方案和平臺。

 

　　2、數據工程師薪水–數據工程師能賺多少錢?
 

　　數據工程師賺多少錢?
 

　　我們要求Glassdoor和PayScale給您答案。
 

　　在美國，剛開始從事數據職業(yè)的數據工程師的平均工資為103,000美元。當然，一旦您達到4-6年的工作經驗，您的期望補償將增加到$ 117,000(加上，您將有資格獲得大約$ 10,000的額外獎金)。
 

　　在英國尋找數據工程師工作?根據Payscale的研究，即使您的工作經驗不足1年，您也可以獲得平均30,000英鎊的薪水(包括獎金和加班費)。
 

　　自然，經驗會帶來更高的薪水。擁有1-4年經驗的數據工程師平均可獲得的總薪酬為41,000英鎊。而且只會變得更好!一旦您擁有5-9年的經驗，您的年薪就可以達到54,000英鎊。大數據，大回報!
 

　　3、數據工程師的職業(yè)道路是什么?
 

　　如果您對大數據的職業(yè)機會感到興奮，那么這種職業(yè)道路可能就是您的最佳選擇。開發(fā)人員或軟件工程經驗可以成為數據工程師工作的門戶。但是，如果您是該領域的新手，并且不確定自己是否具備到達該領域所需的能力，該怎么辦?不用擔心 這是將為數據工程師職業(yè)打開大門的學歷和資格。
 

　　4、如何成為數據工程師?
 

　　如果您被迫在數據科學領域取得成功，那么數據工程師的道路是您可以選擇的最佳選擇之一。
 

　　5、但是如何成為數據工程師呢?
 

　　此概述將幫助您了解數據工程師在美國和英國的職責，教育要求，需要獲得的技能(或者，如果您有過往的經驗，則需要提高)，以及數據工程師在美國和英國的期望薪水。
 

　　6、您需要接受什么教育才能成為數據工程師?
 

　　擁有軟件工程，計算機科學或信息技術的學位將為您提供一個飛躍的起點。但是，如果不是這樣，您仍然可以削減成本。但是您需要計算機編程和軟件設計，統(tǒng)計建模和回歸分析，Python，SQL和機器學習方面的技能?，F在，在急于注銷理想的工作之前，您應該知道，即使對于初學者來說，掌握這些技能也是絕對可能的。您要做的就是注冊資格考試或進行全面的數據科學培訓。一旦您遵循了課程并獲得了實際練習和項目的經驗，您將具備申請數據工程師職位的技能，信心和投資組合。
 

　　7、您應該獲得什么數據工程師資格?
 

　　數據工程師的工作有一定的責任。這是成為一名了解其知識的數據工程師所需的能力和技能的列表。
 

　　技術能力：

　　1、具有數據倉庫和大數據的數據建模知識;

　　2、大數據領域的經驗(M / R，HDFS，Pig，Hive等Hadoop Stack);

　　3、能夠編寫，分析和調試SQL查詢;

　　4、具有至少一種腳本語言的經驗(例如Python);

　　5、數學;
 

　　實用技能：

　　1、數據可視化技能(使Tableau成為您最好的朋友);

　　2、分析能力;

　　3、即使在沒有完整信息的情況下也能夠做出明智的決定;

　　4、有能力兌現承諾并確保其他人也能做到;

　　5、個人對決策，行動和失敗的責任;

　　6、建立清晰的流程以監(jiān)測工作和衡量結果;

　　7、反饋回路的設計工作;

　　6、注重細節(jié);

　　7、具有批判性和概念性思考的能力。

　　8、軟技能：
 

　　在各種交流環(huán)境中具有很強的交流技巧：一對一，大小不一的小組，或不同風格和職位水平的交流。
 

　　好了，現在您已經知道成為一名數據工程師的感覺以及如何到達那里。當然，更好的準備意味著更高的成功機會。因此，如果您想對自己的未來職業(yè)選擇有更深入的了解，可以在數據科學職業(yè)指南的后面部分中找到我們的簡歷和投資組合提示。我們相信，它們將為您提供邁向有價值的數據科學事業(yè)的第一步所需的信息。

　　作者注：
 

　　你們中的某些人可能想知道數據工程師，數據挖掘工程師和機器學習工程師之間的區(qū)別是什么。盡管它們都屬于數據科學工程領域，但是這些角色都具有特定的職責，這些職責將它們與其他人員區(qū)分開來。
 

　　數據工程師通常更專注于后端解決方案和數據源集成。
 

　　另一方面，數據挖掘工程師還參與開發(fā)模型以從數據集中提取可行的見解(該數據集已經由數據工程師準備)。
 

　　五、機器學習工程師呢?
 

　　好吧，如果您想走機器學習的職業(yè)道路，那么您肯定需要扎實的機器學習理論知識和對深度學習的理解。但是，兩者都不完全是入門級職位。因此，如果您想從事數據挖掘事業(yè)或從事工作機器學習，則可以從學習軟件工程的基礎開始，逐步在大數據職業(yè)中逐步發(fā)展。
 

　　六、誰是數據架構師?
 

　　如果您看過1999年的邪教電影《黑客帝國》，您可能會認識到建筑師是烏托邦世界的創(chuàng)造者，人類的思想世界得以居住。就像他們的重磅炸彈一樣，數據架構師從頭開始創(chuàng)建數據庫。他們設計了數據檢索，處理和使用的方式。

　　1、數據架構師做什么?
 

　　您有分析能力和創(chuàng)造力嗎?您是一個出于好奇和興奮而建立復雜數據庫系統(tǒng)的問題解決者嗎?
 

　　然后，對于作為數據架構師的職業(yè)而言，您可能是完美的。
 

　　數據架構師是技術專家，他們將數據流管理和數據存儲策略應用于各種業(yè)務和解決方案。他們負責不斷改進收集和存儲數據的方式。此外，數據架構師控制對數據的訪問(所有公司間諜都在這里-現在您知道要尋找誰了)。
 

　　數據架構師還負責設計模式，數據建模，面向服務的集成和商業(yè)智能領域。他們經常與數據科學家和IT 人員合作，以實現公司的數據戰(zhàn)略目標。
 

　　數據架構師不斷尋求創(chuàng)新，以提供改進的數據質量和報告，消除冗余并提供更好的數據收集源，方法和工具。
 

　　作者注：聽起來像是認真的事!
 

　　2、數據架構師的薪水–數據架構師的收入是多少?
 

　　數據架構師賺多少錢?
 

　　我們咨詢了Glassdoor和PayScale，為您提供了這些數字。
 

　　根據Glassdoor的薪酬報告，在美國，入門級數據架構師的平均年薪約為104,000美元，而具有4-6年經驗的專業(yè)人士的年薪超過125,000美元(并且很容易獲得每年10,000美元的獎金) 。英國呢?作為您職業(yè)生涯初期的數據架構師，您平均可獲得的總薪酬為45,000英鎊。但是，具有5-9年從業(yè)經驗的中級數據架構師可以獲得多達$ 55,000英鎊(包括獎金和加班費)。因此，您可以實現穩(wěn)定的增長!
 

　　3、數據架構師的職業(yè)道路是什么?
 

　　如果您想進入數據架構師領域，首先應該知道哪些教育和資格證書可以幫助您到達那里。
 

　　4、如何成為數據架構師?
 

　　您是否想成為一名數據架構師?
 

　　如果您已經朝著這個方向設定了數據科學職業(yè)目標，那么我們有兩件事要說。
 

　　首先-不錯的選擇!數據架構師角色對于企業(yè)及其業(yè)務成功的重要性日益提高。其次，本文是一個正確的起點，因為它為您簡要概述了在數據架構師職業(yè)道路上邁出大膽第一步所需的一切。
 

　　您將了解數據架構師工作的職責，教育要求，必要的技能以及在數據架構師職業(yè)的各個階段可以期望得到的薪水。
 

　　5、您需要接受什么教育才能成為數據架構師?
 

　　如果您想成為數據架構師，那么信息系統(tǒng)，計算機科學，工程學或相關領域的學士學位肯定會給您帶來競爭優(yōu)勢。但是，如果您研究了完全不同的內容，請不要很快失望。事實證明，這些絕不是獲得這份工作的先決條件。根據LinkedIn的工作機會，雇主對相關工作經驗的興趣要比對閃亮學位的興趣大得多。用他們自己的話說：“計算機科學的學士學位是可取的，但是如果您具有豐富而適用的現實世界經驗，則將完全免除此要求。”那么，您怎么能到達那里?好吧，首先，掌握Python或R，SQL，Tableau，并獲得數據建模和機器學習方面的經驗。好消息是，您可以通過其他一些資格課程或通過參加在線證書數據科學培訓來從頭開始建立知識。
 

　　6、您應該獲得什么數據架構師資格?
 

　　這是成為真正脫穎而出的數據架構師所需的資格和技能。

　　1、技術能力：

　　2、強大的數據建模能力;

　　3、數據庫架構;

　　4、數據倉庫經驗 ;

　　5、數據治理知識;

　　6、有Python或R的經驗;

　　7、有SQL經驗 ;

　　8、熟練掌握數據可視化工具(例如Tableau);

　　9、了解數據保留的概念和做法;

　　10、數據流和集成的自動化。

　　11、了解XML和Java。
 

　　實用技能：

　　1、能夠同時領導多項高度復雜的工作;

　　2、建立和執(zhí)行標準和準則;

　　3、能夠確定滿足性能，可伸縮性，可靠性和安全性需求的關鍵體系結構解決方案的能力;

　　4、研究和評估新興數據管理技術的適用性和采用性;

　　5、向高層管理人員和管理人員展示技術概念的能力;

　　6、能夠獨立工作;

　　7、強烈的問題-解決技巧;

　　8、注重細節(jié)。

　　9、軟技能：

　　10、較強的溝通能力;

　　11、向項目團隊提供技術領導和指導。
 

　　現在您知道了成為一名數據架構師需要做什么。但是，一些有用的職業(yè)技巧永遠不會太多。因此，如果您想使工作準備更上一層樓，只需向下滾動數據科學職業(yè)指南即可。我們相信，我們提供的有關就業(yè)機會的信息將幫助您邁向成功的數據科學職業(yè)生涯的第一步。
 

　　七、　數據科學工作前景如何?
 

　　隨著技術的日新月異，數據科學是一個不斷發(fā)展的領域。因此，您應該做好準備，使任何數據科學工作都需要不斷學習和發(fā)展能力和技能。
 

　　要成為數據科學家，還是不要做數據科學家，這就是問題所在。
 

　　我們了解，在您將所有的時間和精力投入到新的數據科學職業(yè)上之前，您可能想知道數據科學家的工作前景(或任何其他數據科學和分析工作前景)是否足以確保您獲得職業(yè)和未來的信心增長。
 

　　因此，為了消除您對莎士比亞的疑慮，我們決定深入研究數字。我們使用了IBM，Burning Glass Technologies和商業(yè)高等教育論壇(BHEF)開展的廣泛聯合研究中的數據和見解–量化 緊縮：對數據科學技能的需求如何擾亂就業(yè)市場。
 

　　簡而言之，這是您需要了解的有關數據科學職業(yè)前景的所有信息。
 

　　八、對數據科學專業(yè)人員有何需求?
 

　　根據該報告，到2020年，數據科學和分析職位列表的數量估計將增加近36.4萬個，職位總數約為272萬個。實際上，人們非常擔心數據科學技能的差距會繼續(xù)擴大，并且數據科學家和數據分析職業(yè)人才的供應將無法趕上行業(yè)需求。因此，現在實際上是成為數據科學專家的最佳時間。
 

　　九、數據科學工作的未來是什么?
 

　　確實，數據科學家和數據工程師的未來比以往更加光明。根據該報告，與BI分析師和其他數據科學，分析以及系統(tǒng)開發(fā)人員的職位一樣，他們是最容易遭受供應短缺的工作。此外，數據表明這種趨勢在未來幾年將繼續(xù)保持強勁。
 

　　十、數據科學領域的工作增長是什么?
 

　　再說一遍，我們可以說，關于數據科學和分析工作的唯一方法就是解決問題。研究表明，預計增長最快的技能包括高級分析能力，例如：
 

　　1、數據科學;

　　2、機器學習;

　　3、畫面

　　4、大數據;

　　5、數據可視化 ;
 

　　當然，SQL，數據分析，財務分析，數據管理，數學，數據倉庫，SQL Server，數據庫管理，商業(yè)智能和ETL的技能始終是最需要的分析技能。
 

　　綜上所述，供求規(guī)律表明數據科學的工作前景不容樂觀(因此您應該追求數據科學的職業(yè)目標)。
 

　　哪些數據科學資格將使您走上成功之路?
 

　　許多有抱負的數據科學專業(yè)人員感到灰心，因為他們認為通向數據科學的唯一途徑是碩士或博士學位。學位。然而，這種情況并非如此。實際上，我們進行的詳細研究表明：
 

　　盡管某些行業(yè)更喜歡某些水平的教育，但學士學位是數據科學職業(yè)的適當入場券。此外，當前的工作職位越來越強調技能和相關經驗，而不是看中高級大學的閃亮文憑。
 

　　話雖如此，讓我們仔細研究一下成為任何數據科學工作的合格候選人所需的技能，教育和證書。
 

　　A、教育
 

　　讓我們稱其為鍬- 數據科學家成功的道路包括大量的學習。而且，盡管數據科學專家來自不同的背景，但是某些學術領域將使您更輕松地進入數據科學。這些包括計算機研究，經濟學，金融，商業(yè)研究，統(tǒng)計和數學。但是，我們的研究表明，這些并不是獲得數據科學工作的先決條件。話雖如此，您可以通過獲得數據科學雇主所需的技能來彌補失去的大學時間。
 

　　B、技能專長
 

　　現在，無論您選擇數據科學家，數據分析師還是數據挖掘工程師，您都必須具備基本技能才能在數據科學工作市場中具有競爭力：
 

　　1、精通Excel ;

　　2、統(tǒng)計知識 ;

　　3、數學知識(特別是微積分和代數–數據科學中大量使用的子領域);

　　4、良好的編程語言命令，例如SQL，Python和R;

　　5、能夠使用可視化工具(例如Tableau);

　　6、機器學習和深度學習基礎知識。
 

　　但是，如果您從頭開始，如何掌握所有這些內容?幸運的是，學習數據科學的方法不止一種。例如，您可以注冊資格課程或與私人導師一起學習。但是，如果不能重返校園，則在線證書計劃可能是您職業(yè)生涯的最佳起點。
 

　　C、證明書
 

　　根據The Data Scientist Profile 2019(根據1,001個LinkedIn檔案的研究)，有43%的數據科學家在自己的簡歷中至少擁有1門在線課程，平均為3個證書。此外，甚至包括著名大學的畢業(yè)生!這非常準確地表明了自我準備的重要性以及對數據科學事業(yè)的積極主動態(tài)度。
 

　　十一、如何獲得數據科學工作?
 

　　如果您在本文中走得這么遠，可以肯定地說您對數據科學這一職業(yè)是認真的。因此，事不宜遲，讓我們簡要地介紹一下職位申請步驟，這些步驟將使您到達想要的位置。
 

　　十二、如何編寫數據科學簡歷?
 

　　他們說您只有3秒的時間就能給人留下深刻的印象。而且您可以確保將其應用于您的工作簡歷，尤其是在數據科學的超級競爭領域。經過深思熟慮和精心設計的簡歷，不僅是求職面試的通行證。實際上，它可以預先確定在面試過程中會問您什么問題，并最終確定您是否會受到公司歡迎握手。因此，如果您想創(chuàng)建一份出色的簡歷，以最佳方式呈現您，則可以查看我們的專業(yè)提示和數據科學簡歷建議。我們相信這些對您的工作申請過程將是有用的。
 

　　十三、如何建立數據科學項目組合?
 

　　雖然簡歷很重要，但是您的數據科學職業(yè)前景很大程度上取決于您的項目組合。為什么?因為這是您可以做什么的現實證明。這就是潛在雇主在尋找數據科學人才時需要的東西。因此，如果您缺乏該領域的先前經驗，該如何構建項目組合?您可以執(zhí)行以下操作：
 

　　學校項目。那些是開始的好地方。但是，學校項目是團隊合作的成果，最后提供了解決方案。因此，通常情況下，您不會選擇項目，也無法真正展示個人才能。首先，這是一個好習慣，主要是因為總會有人可以向您提出問題。但是總的來說，將個人項目包括在投資組合中會更好。
 

　　個人項目。在這里，您可以展示數據科學夢想的構成。個人項目確實使您與眾不同，并表明您認真對待數據科學。只需找到您要解決的問題，收集必要的數據，然后運用您的數據科學技能來找到解決方案。
 

　　課程項目。如果您參加了在線數據科學證書課程，則可以通過在課程末尾完成較大的動手項目來建立項目組合。
 

　　義工工作。盡管無償工作并不適合每個人，但是公司或NGO的一些免費項目可以為您的數據科學組合帶來奇跡。這樣的經驗將為您的簡歷增加額外的分數，并提高您的數據科學技能。
 

　　十四、如何準備數據科學面試?
 

　　數據科學訪談包含大量主題!有編碼和機器學習問題，統(tǒng)計和數學任務，案例研究場景……更不用說背景調查和您可能無法逃脫的行為問題。一如既往，準備是關鍵。因此，如果您想了解數據科學工作面試的期望，可以在我們的資源《數據科學面試問題》中閱讀有關該主題的更多信息。我們相信，這將幫助您最大程度地獲得所需工作的機會。
 

　　十五、如何獲得數據科學實習?
 

　　從長遠來看，實習是一個偉大的墊腳石，它將增加您成功事業(yè)的機會。作為一名實習生，您不僅會磨練您的實踐數據科學技能，而且還將能夠從事各種項目。而且，如上所述，當您申請數據科學工作時，后者是交易者。數據科學家干得好嗎?在知名公司實習將為您提供答案。因此，如果您想探索實習生將獲得的數據科學機會，請在我們的文章如何獲得數據科學實習中了解更多信息。
 

　　十六、您應該考慮哪些數據科學行業(yè)?
 

　　數據科學家在哪里工作?事實證明，無處不在!數據的繁榮為不斷增長的各種行業(yè)中的數據科學家角色創(chuàng)造了需求。從金融和保險，到農業(yè)和林業(yè)，再到建筑業(yè)-每個組織都需要扎實的數據科學技能來利用其數據并獲得競爭優(yōu)勢。那么，您想成為哪種類型的數據科學家?以下是3個最重要的行業(yè)：
 

　　1、金融保險
 

　　實際上，金融和保險業(yè)是對獨特數據科學和分析人才的最高需求的行業(yè)。但是，金融數據科學家與眾不同的地方是什么?他們的經驗和財務領域知識。因此，如果您想獲得金融數據科學家的頭銜，那么您絕對應該對金融市場，投資組合管理，風險分析，盈利能力，欠款和關閉以及其他概念有所了解?，F在，您必須記住，如果沒有幾年的經驗，這不是您要從事的工作。但是，如果您以財務分析師的身份開始工作，努力學習，并且始終注視著這一獎項，那么您當然可以朝著令人垂涎的財務數據科學家的方向努力。
 

　　2、衛(wèi)生保健
 

　　根據發(fā)表在《美國醫(yī)學信息學雜志》(JAMIA)上的一項研究，隨著大數據在醫(yī)療保健領域的數量和重要性的增長，醫(yī)療行業(yè)對熟練數據科學家的需求也在增長。大數據是發(fā)現創(chuàng)新解決方案和提高護理質量的關鍵。同時，它可以提高效率，從而減少醫(yī)療保健支出。也就是說，醫(yī)療數據科學家期望的主要數據科學技能是：“統(tǒng)計，R，機器學習，講故事和Python。”(請注意，此摘要基于職位發(fā)布研究樣本。 )當然，獲得任何其他行業(yè)大數據科學家的經驗一定會為醫(yī)療保健領域的數據科學事業(yè)打開大門。
 

　　最后一件事!如果您想成為一名醫(yī)療數據科學家，請不要忘記磨練您的數據挖掘技能。這是數據科學醫(yī)療保健工作的特定先決條件，因為許多非結構化臨床數據都采用注釋格式。
 

　　3、制造業(yè)
 

　　您聽說過Oden Technologies嗎?這家新興公司開發(fā)了革命性的工業(yè)物聯網(IIoT)平臺，可幫助制造商優(yōu)化流程并了解其所做的更改如何實時影響其生產。這僅僅是數據科學如何成為當今制造商成功不可或缺的因素之一。
 

　　人工智能驅動的工業(yè)機器人，產品開發(fā)和計算機視覺監(jiān)控系統(tǒng)必將變得越來越普遍。完全有道理：它們提高了質量，從而為公司帶來了更多利益。因此，從長遠來看，如果您正在尋找巨大的職業(yè)機會，那么制造業(yè)絕對是您應該關注的行業(yè)。
 

　　二十、在哪里可以找到數據科學職位?
 

　　現在您已經知道了數據科學的工作機會，以及如何為所有職業(yè)數據科學的挑戰(zhàn)做好準備。因此，接下來就是找到合適的數據科學家職位。以下是一些有用的技巧，可幫助您入門眾多數據科學領域。
 

　　二十一、在哪里尋找數據科學工作?

　　大型工作目錄(例如Glassdoor，Indeed和LinkedIn)非常受歡迎，并且通常是有抱負的數據科學家尋找工作的首選。但是，限制這些平臺中的數據科學工作前景實際上會適得其反。為什么?一方面，由于幾乎每個數據科學求職者都對這些平臺非常熟悉，因此每個職位的發(fā)布都將面臨巨大的競爭。另一方面，許多科技公司避免在這些網站上列出其工作機會。畢竟，您收到的申請越多，將小麥與谷殼分離的難度就越大。那么，那里還有什么呢?

　　在發(fā)送簡歷之前，您應該在以下10個最佳數據科學工作板上添加書簽：

　　KDnuggets喬布斯

　　分析人才 ;

　　Kaggle Jobs ;

　　數據作業(yè) ;

　　analyticsjobs.co.uk ;

　　AnalyticsVidhya ;

　　GitHub工作 ;

　　ai-jobs.net ;

　　大數據工作 ;

　　Icrunchdata。
 

　　如何“解讀”數據科學工作要求?
 

　　數據科學家職位種類繁多，一開始對雇主要求的了解可能令人困惑。但是，有3個步驟可幫助您克服最初的困惑：
 

　　緊記行業(yè) –工作機會始終包含行業(yè)特定的概念。因此，如果您遇到任何陌生的術語，請花一些時間研究公司的專業(yè)知識領域。這將幫助您確定此數據科學家的工作是否適合您的職業(yè)需求。
 

　　分解職位描述 –數據科學家可以戴上不同的帽子，具體取決于公司的需求。每個領域都使用不同類型的數據，以實現特定的業(yè)務目標。因此，當發(fā)現數據科學家的職責因職位而異時，請不要感到驚訝。但是，如果仔細研究，您會發(fā)現雇主通常會在數據科學家中搜索某些要求。所以…
 

　　請記住，所有這些都可以歸結為基礎 -編程和查詢語言，而可視化工具的良好命令是每位數據科學家的基礎。就是說，一旦您掌握了這些技能，就可以在任何行業(yè)中擔任數據科學職位。
 

　　二十二、您應該采用哪種數據科學組織?
 

　　瀏覽數據科學家的職位空缺時，了解數據科學組織的類型，提供的內容以及它們最終是否適合您的職業(yè)需求非常重要。畢竟，當有很多其他不錯的選擇時，您不想花費大量時間研究數據中心的職業(yè)。
 

　　因此，一旦開始申請，您絕對應該考慮以下幾點。
 

　　二十三、數據科學咨詢公司
 

　　數據科學咨詢公司提供出色的薪酬待遇和發(fā)展機會。實際上，如果您正在尋求數據科學家的職業(yè)發(fā)展之道，則不應賣空自己。相反-開始研究該領域的頂尖公司。這將告訴您大型咨詢公司是否適合您的環(huán)境。
 

　　作者的注釋：如果您想了解更多有關大型企業(yè)的信息，可以閱讀有關現在招聘15家數據科學咨詢公司的文章。
 

　　二十四、數據科學初創(chuàng)企業(yè)
 

　　您想探索人跡罕至的數據科學家職業(yè)嗎?然后，數據科學創(chuàng)業(yè)公司可能是您的正確選擇。初創(chuàng)公司使您有機會獨立面對挑戰(zhàn)并戴上多頂帽子。在初創(chuàng)公司工作可以幫助您在相對較短的時間內極大地提高技能。如果您將它與在大型公司工作相比，這尤其正確，那么在您爬上數據科學階梯之前可能要花費數年的重復性工作。
 

　　作者的注釋：您可以在我們的文章Best Startups 2019 to Work中找到哪些是發(fā)展最快的數據科學初創(chuàng)公司。
 

　　二十五、政府數據科學職位
 

　　您是否考慮過申請數據科學家政府職位?盡管這可能不是最受歡迎的職業(yè)選擇，但是越來越多的國家意識到以數據為導向的創(chuàng)新及其帶來的社會經濟利益的重要性。這意味著大量的數據科學職業(yè)機會。例如，美國聯邦政府在其項目“美國氣候抗御力工具包”中開發(fā)了200多種數字工具的目錄，以提高氣候抗御力。這無疑表明了對數據科學事業(yè)，最突出的數據分析事業(yè)，數據分析事業(yè)和大數據分析事業(yè)的樂觀前景。
 

　　那么，如何為政府獲得數據科學工作呢?第一步，您可以訪問以下政府工作目錄：
 

　　美國工作 -如果您居住在美國，并且想探索廣泛的數據科學招聘途徑;
 

　　英國 –英國政府也在招聘頂尖的數據科學人才(確保您檢查國家統(tǒng)計局，天然氣和電力市場辦公室以及內閣辦公室的職位空缺);
 

　　GovtJobsPortal –盡管在印度尋找政府數據科學工作具有挑戰(zhàn)性，但仍有大量IT和計算機科學職位可以作為未來數據科學職位空缺的重要入口。
 

　　既然您已經了解了數據科學的就業(yè)選擇，數據科學家的類型，角色，職業(yè)道路和工作前景，那么您已經具備了邁向數據科學職業(yè)生涯第一步所需的全部知識。
 

　　但是，還需要記住一件事–任何值得花費的時間和努力。因此，繼續(xù)學習并提高技能，不要停滯不前，掌握不同的技術，就會出現從事數據科學事業(yè)的機會。
 

　　通過本指南，我們旨在闡明與從事數據科學職業(yè)相關的所有事情。
 

　　我們希望它能幫助您拓寬視野。此外，我們很積極地為您提供幫助，不僅會幫助您了解如何成為數據科學家，而且還將幫助您選擇進入數據科學領域的最佳職業(yè)道路。
 

　　最后的建議?好奇和樂觀地學習。并且不要害怕一路上犯錯誤。只要努力工作，就盡力而為，其余的將接!而至!