数据科学专业好就业吗？数据科学专业的就业方向

近几年来，要说就业形势或发展前景最好的专业，必然少不了数据科学（Data Science）。

 

数据科学，顾名思义，是一门要和（很多）数据打交道的学科。在人工智能和机器学习飞速发展的当下，数据科学也逐渐渗透到了越来越多不同的领域。

 

除了互联网和IT领域，金融行业对数据科学方向人才的需求量也很大。而相信在不久的将来，数据科学会与越来越多的学科领域产生交叉，从而产生更多跨学科方向的岗位。

数据科学岗位

 

学习数据科学项目，同时需要学习的还有编程、机器学习、统计学、软件工程、人类行为分析、线性代数等等领域的知识。作为一名数据科学专业的毕业生，需要从数量庞大的原始数据出发，对数据进行收集、分析，并创建相关的算法来回答所面对的问题，预测未来的趋势。

 

对于数据科学专业的毕业生来说，以下这些岗位都是相当对口的

 

数据科学家

 

数据科学家 ——Data Scientist，每位数据科学专业的毕业生都可以说自己是数据科学家。而在企业中，数据科学家的工作往往是对相关数据进行处理，并转化为企业可以采取有益行动的见解。简而言之，数据科学方向的专业人员为企业/公司/组织做出的决策提供所需的信息。

 

数据科学家需要熟练掌握不同的编程语言，比如Python、SQL、R语言等等。数据科学家还需要为数据建模设计流程，创建预测模型和算法，并对结果进行分析，往往会与其他企业中的其他部门就如何利用数据实现目标进行合作。

 

数据分析师

 

数据分析师 ——Data Analyst，重在分析与解释数据。在企业中，数据分析师的主要工作有：

 

与业务管理部门合作，确定信息要求的优先次序；识别、理解和解释在复杂数据集中发现的任何模式或趋势；为优化统计结果质量制定策略。

 

与数据科学家不同的是，数据分析师对与建模的要求没有那么高。比较常见的情况是，数据科学家创建一个复杂的数据模型，然后由数据分析师在日常工作中使用该模型来制作业务报告。

 

其他类似岗位

 

数据工程师 Data Engineer：与数据科学家相比，数据工程师的工作更加“基本”，需要处理更原始的数据，为数据科学家之后的再次处理做好准备。

 

数据架构师 Data Architect：专门负责设计、实施和管理一个组织的数据架构的专业人士，是相对更加“高级”的岗位。

 

数据建模师 Data Modeler：数据建模人员为数据库构建蓝图。这些数据库将用于储存数据科学家及其他相关工作人员所需要使用的数据。

 

商业分析师

 

商业分析师 ——Business Analyst，商业金融交叉领域的常见的方向，常见的职责/工作内容包括：

 

识别商业机会生成详细列出信息的业务文档创建解决方案评估业务流程定价分析、预算预测如果想从事这类岗位，仅有数据科学的背景往往是不够的，一般会需要商业分析、工商管理等学历背景。