北美求职60秒：Data Scientist 需要具备哪些技能？（9月第4周）
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Data Scientist 需要具备哪些技能？
对于数据科学家的岗位要求，在三、四年前还是十分的广泛，会包括数据库、大数据、计算机算法、分布式的内容、统计以及机器学习等。近些年随着大数据的发展，数据科学家行业也在逐渐细分，分支越来越多，比如产品质量工程师、机器学习评估、以及app定制化等专业方向。现在的趋势就是各个公司在招聘数据科学家的时候都在进行工作的垂直细分，所以大家会看很多新的DS岗位出现，比如Data Scientist-Analytics；Data Scientist-Machine Learning等。
常见的数据科学家岗位考察技能主要有三个方面：
第一，Data storage and management。其中很大一部分为数据库，分为SQL和NoSQL。SQL是一种关系型数据库的编程语言，经常接触的有SQL，SQL server等。NoSQL为不在SQL范围内的，比较常见的就是基于documents的，以及Hadoop里的H-base。这些关系型数据库主要在大数据内的应用较多。数据科学家岗位使用的大部分为图片数据库。同时也会涉及大数据，因为现在不管是创业公司还是大型公司，所使用的系统都是基于云端大数据的。
第二，分析以及机器学习。需要知道的知识为概率统计，高等数学里的计算，以及机器学习。有一些数据科学家岗位对于机器学习的要求不高，deep learning不是必要技能，但是可以起到锦上添花的作用。但是NoSQL数据库内，包括文本，音频，数据，视频等，这些领域会要求且大面积使用深度学习的技术。
第三，把数据能力和分析方法应用到商业实例的能力。这是数据科学家需要掌握的最后一个重点能力，也是最难的一个。第三类技能要求把前面的知识运用到商业中，例如行业的垂直，用户的定制化，产品分析，推荐，用户体验的提升等。同学们需要注意在学习基础理论的同时，培养较强的动手能力。
我们来看一下进入2022年9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20507，比前一周日均增加了11841个岗位；增幅136.65%；
Business Analyst 商业分析师达到5365，比前一周日均增加了315个岗位；增幅6.25%；
Product Analyst 产品分析师达到4524，比前一周日均减少了56个岗位；降幅1.22%；
Marketing Analyst营销分析师达到4191，比前一周日均增加了232个岗位；增幅5.85%；
Data Scientist 数据科学家达到17158，比前一周日均增加了11189个岗位；增幅187.47%；
数据类岗位上一周再次出现了大跳跃，类似2个月前的走势，数据分析师和数据科学家岗位突然大幅上涨，涨幅分别到了136%和187%，单日岗位发布数量甚至超出了本年度的最高值。但是其他数据类岗位数量还都基本平稳，保持着比较稳定的需求规模。我们也会继续关注此次大幅调整的持续性，希望为有求职需求的小伙伴带来更多的好消息。
本周四，9月29日，美西时间下午7:00-800，我们将为大家带来“SQL刷题训练营”的第12讲，继续带领大家解析SQL难题，备战面试。
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本周六，10月1日，美西时间下午6:00-7:00，我们将为大家带来“跳槽去大厂，什么时机最合适？”的讲座。
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