北美求职60秒：美国数据类岗位的划分和技能要求是什么？（5月第4周）
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本期话题：美国数据类岗位的划分和技能要求是什么？
随着数据分析在行业应用中的进一步深入，数据类岗位的划分也越来细化。目前市场上常见的数据类岗位可根据技术要求分为三个大的类别：
第一类：分析师。
这其中包含有数据分析师（Data Analyst）、商业分析师（Business Analyst）、商业智能分析师（Business Intelligence Analyst），除此之外，产品分析师（Product Analyst）、运营分析师（Operation Analyst）、金融分析师（Financial Analyst）、风险分析师（Risk Analyst）、营销分析师（Marketing Analyst）也都是数据分析在不同领域应用的数据岗位设置。这类岗位技术要求上比较接近，主要差异是在行业背景和商业知识的要求不同。
这类岗位的技术板块儿主要会涉及三大功能：数据的挖掘和管理、数据的分析、数据的可视化。主要的技能要求会包含到SQL、Python或者R、概率统计、Tableau，Power BI，Excel等。
第二类：工程师和科学家。
包括了数据科学家（Data Scientist）、数据工程师（Data Engineer）、机器学习工程师（Machine Learning Engineer）以及数据架构师（Data Architect）等。
这一类数据岗位技术要求较高，每个岗位的技术差异也比较大，同时这类岗位对于专业背景和相关工作经历的要求也比较高。除了基本的上述分析师所具备的技能之外，对于机器学习、建模、算法的能力也都会有要求。
以数据科学家为例，除了SQL之外，Python能力尤为重要，Pandas，Git，Docker， Airflow应用也都是重要的技术指标。你适合什么样的岗位，一定要根据自身的技术背景和工作经历来进行匹配。
下一期话题，我们会带你了解“美国数据类岗位的薪资待遇怎么样？”
我们来看一下进入2022年5月第4周，AI聘团队对于北美数据类岗位的每日发布情况的追踪数据：
Data Analyst 数据分析师平均周中日更岗位数量达到9124，比前一周日均增加了240个岗位；
Business Analyst 商业分析师达到5869，比前一周日均增加了127个岗位；
Product Analyst 产品分析师达到5317，比前一周日均减少了187岗位；
Marketing Analyst营销分析师达到4564，比前一周日均增加了140岗位；
Data Scientist 数据科学家达到6389，比前一周日均增加了82个岗位；
过去一周，数据类岗位数量在前一周有所回升后，上周开放数量基本保持稳定。过去一周又有一些公司发布暂缓招聘的消息，但是同时又有新的岗位公布，外部市场充满不确定因素。所以。如果有求职需求的小伙伴，一定要抓紧时间来申请岗位。
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