【数据科学上岸指南】9分钟，带你了解岗位最多、薪资最高、增长最快的行业！

Paypal-金融行业

PayPal是一家全球性的在线支付平台，成立于1998年。如今，PayPal已经成为全球最大的在线支付公司之一。PayPal的服务包括在线支付、货币转账以及在线商务解决方案。PayPal的平台广泛应用于电子商务、在线零售、拍卖网站等各种在线交易场景。PayPal的服务覆盖全球数百个国家和地区，成为许多人和企业进行在线交易的首选平台之一。

Amazon-零售行业

亚马逊（Amazon）是一家总部位于美国的全球科技和电子商务巨头。亚马逊的业务涵盖电子商务、云计算、数字流媒体、人工智能和人机界面等多个领域。公司最为人熟知的业务之一是其在线购物平台，这使得消费者可以购买各种商品。

WarnerMedia-传媒娱乐业

华纳媒体是一家在电影、电视和数字内容领域具有丰富历史的知名传媒集团。它拥有华纳兄弟、HBO和CNN等著名品牌。华纳媒体专注于打造引人入胜的叙事体验，制作和分发各种内容，从大片电影到备受赞誉的系列剧。

Data Scientist

数据科学家（Data Scientist）的主要职责包括：分析并建立机器学习模型以了解客户及预测未来，帮助公司制定业务战略并确定长期目标等。数据科学家除了具有算法和编码方面的经验外，还必须综合掌握分析、机器学习、数据挖掘和统计等技能。

Data Analyst

数据分析师（Data Analyst）的主要职责包括清理和分析各种来源的数据，以得出有效的趋势和模式，最终有利于形成商业决策。职责主要包括：处理和分析数据、帮助决策者理解复杂的数据集、利用统计方法和数据可视化工具展示研究结果、提供以数据为导向的解决方案等。

Data Engineer

数据工程师 (Data Engineer）主要负责开发和维护公司的数据基础设施和接口，从而决定企业如何收集和存储数据。具体职责包括：通过建立数据管道将原始的非结构化数据转换成结构化数据，对存储的数据执行实时处理，并发现数据集的趋势等。

Data Architect

数据架构师（Data Architect）主要负责设计、创建、部署和维护公司的数据架构，这将决定公司如何组织和整合数据。通常情况下，数据架构师在数据科学团队中属于领导职位，负责制定公司的数据分析的准则。除了架构开发，数据架构师的职责还包括：设计数据储存解决方案和执行数据建模。

数据分析及编程能力

数据科学家的核心就在于，将杂乱的数据经过处理和分析，变成有价值的信息和决策。

具备数据分析能力意味着能够更好地处理数据，并且从杂乱的数据中提取出有价值的分析和结论，因此是至关重要的。这也体现在对于相关软件的熟悉和掌握之中：

• SQL: SQL是数据库的编程语言，也是分析专业人员工具包中最重要的工具之一。数据科学家通过SQL查询来从交易数据库中提取和分析数据。

• R： 作为一种强大的统计编程语言，R广泛用于数据分析和可视化。其丰富的软件包库使其成为统计学家和数据科学家的首选。

• Python： 以其简单性和多功能性而闻名，Python已经成为数据科学家的首选。它用于数据操作、分析、机器学习，并拥有庞大的社区作为生态系统。

• Matlab： MATLAB在学术界和工业界广泛用于数值计算和仿真，非常适合算法开发和原型制作。

数学、统计、计算机知识

扎实的数学和统计学基础对于数据科学家来说是至关重要的。统计知识将有助于：处理大型数据集、应用统计方法发现有价值的规律、进行假设检验。数学能力则在预测建模、算法开发和优化方面至关重要，使数据科学家能够预测未来趋势、设计高效的数据处理算法并解决复杂的商业问题。此外，机器学习知识也将有助于数据科学家分析和建立机器学习模型以预测未来的趋势，因此也十分重要。

总结

总而言之，数据科学是一个对于数据分析能力、数学计算机统计学知识、以及沟通能力等软硬实力都有比较高要求的行业，也是美国目前岗位最多、增长率最高的职位之一。

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