大数据是一个用来描述大量数据的术语，包括结构化数据和非结构化数据，这些数据每天都会淹没企业。它包括信息量、创建和收集信息的速度，以及所覆盖数据点的种类或范围。
    考虑到大数据的规模和复杂性，收集、组织和分析它以发现模式和其他有用信息的过程已经成为帮助许多组织做出商业决策的一部分。这反过来又催生了数据科学——一个跨学科领域，它使用科学方法、流程、算法和系统从大量数据中发现模式，并使商业领袖能够获得见解。
    什么是数据科学？
    根据IBM的说法，数据科学是一种多学科方法，可以从当今组织收集和创建的大量且不断增加的数据中提取可操作的见解。
    该领域通常需要计算机科学和纯科学技能，因为数据科学家在其方法中应用科学方法，并使用预测分析和人工智能从数据中提取见解。
    如今，“数据科学”经常被企业和组织用作处理大量数据的通用术语，无论是准备、清理、分析数据还是可视化数据以揭示模式。
    以下我们列出了可从事的七种数据相关职业：
    01、数据科学家
    数据科学家需要能够应用数学、统计学和科学方法。
    使用多种工具和技术来清理和准备数据；进行预测分析和人工智能；并解释如何利用这些结果来为商业问题提供数据驱动的解决方案。数据科学家需要的技能比数据分析师多得多。
    02、数据分析师
    数据分析师收集、处理和执行统计数据分析，为组织得出有意义的结论。
    数据分析师将大型数据集转化并处理成可用的形式，如报告或演示。他们还通过研究重要的模式来帮助决策过程，并从数据中收集洞察力，然后有效地传达给组织领导，以帮助商业决策。
    03、数据工程师
    数据工程师负责准备、处理和管理收集和存储的数据，用于分析或操作用途。
    像传统的工程师一样，数据工程师建立和维护数据"管道"，将数据从一个系统连接到另一个系统，使数据科学家能够获得信息。正因为如此，数据工程师被要求了解数据科学中使用的几种编程语言，如Python、R和SQL。
    04、数据架构师
    数据架构师主要是设计和创建数据管理系统的蓝图，然后由数据工程师建立。
    类似于传统的建筑师，数据架构师是"远见者"，因为他们负责可视化和设计一个组织的数据管理框架。此外，数据架构师改善现有系统的性能，确保数据库管理员和分析师能够使用这些系统。
    05、商业智能(BI)开发人员
    商业智能开发者是专门的工程师，他们使用软件工具将数据转化为有用的见解，以帮助商业决策。
    他们负责简化技术信息，让公司里的其他人都能轻松理解。简而言之，他们创建和运行包含他们使用商业智能工具找到的数据的报告，并将信息转化为更通俗的术语。
    06、统计员
    鉴于统计学是数据科学的主要基础之一，许多统计学家可以轻松地过渡到数据科学领域。
    统计学家主要负责数据的收集和处理。他们决定需要什么数据以及如何收集数据。此外，他们设计实验，分析和解释数据，并报告结论。
    07、机器学习工程师
    机器学习工程师是另一组专业工程师，他们专注于研究、构建和设计人工智能和机器学习系统，以实现预测模型的自动化。
    基本上，他们开发的算法使用输入数据并利用统计模型预测输出，同时在新数据可用时不断更新输出。
    下面我们看看以上这些数据科学职业的最受欢迎程度。下图显示了2021年12月8日美国的职位空缺情况。
    解读|数据分析领域七大热门职业
    数据架构师是最受欢迎的数据科学职业道路，因为他们在创建其他数据科学专业人员随后使用的数据管理系统方面非常重要。
    接下来是机器学习工程师，考虑到利用人工智能预测许多科技公司结果的重要性。
    需求最少的是统计人员，主要是因为许多传统的统计学家现在正在成为数据科学家。统计学家从纯统计学转向数据科学相对简单是，他们已经拥有成为一名成熟的数据科学家所需的基础知识。
    数据科学的发展速度并不慢
    毫无疑问，数据科学如今非常流行，但更好的问题是，它在未来还会如此流行吗？根据就业预测，情况似乎的确如此。
    美国劳工统计局2020-2030就业预测的数据显示，数据科学职业，包括统计学、数据科学以及数据工程等其他基于数学和科学的职业，从2020年到2030年的百分比变化来看，将呈现出非常高的增长率。统计学家总体排名第14位，而数据科学家和其他数学科学职业在数据中包含的790个职位中总体排名第31位。
    尽管统计学家和数据科学家在总劳动力中所占的份额与其他职业相比很小，但随着数据科学职业道路变得越来越流行，这些数字预计将在未来几年增加。
    下图显示了统计学家、数据科学家和其他数学科学职业与其他预计增长率较高的职业的对比情况。
    解读|数据分析领域七大热门职业
    当之无愧的高收入职业
    数据相关职业备受欢迎的一个主要原因在于其收入高。
    下图显示了纽约市10种不同职业--包括数据科学家和数据分析师的工资范围。这些数据来自Teleport，该网站汇总了不同城市的生活条件，如工资的数据。
    解读|数据分析领域七大热门职业
    根据Teleport的数据，数据科学家的年薪中位数在纽约市排名第四，为114105美元，仅次于企业高管和医护人员。事实上，在马尼拉等其他一些城市，数据科学家的排名高达第二，仅次于企业高管。
    数据分析师的薪资也很可观，数据分析师的年薪中位数为61818美元，仍然相当于纽约市的平均家庭收入。
    就业市场不断增长
    数据科学受欢迎的另一个主要原因是，如今的企业将数据科学的原理整合到日常运作中。下图显示了工作中涉及数据科学的前10个行业，其中涉及到8000家公司的样本数据。