数据科学家技能 | 歐洲數據

每位数据科学家都需要精通编程语言、数据库和算法。雇主还希望应聘者具备人工智能自动化和机器学习方面的知识。这些工具使应聘者无需在职培训即可处理数据集。

SAS 确定了数据科学家的核心竞争力，包括：

Rexer Analytics 在其 2015 年数据科学调查中引用了三种算法：回归、决策树和聚类分析。每位数据科学家都会使用算法来清理、处理和验证数据集。31 % 的受访者最常使用回归算法，远远超过决策树（18%）和聚类分析（14%）。

本次调查还发现，按主要用途和次

要用途划分，偏爱这些工具的用户百分比如下：

借助模式识别和深度学习，数据科学家能够 手机号码数据 辨别复杂或杂乱数据中的模式。呈现数据的首选媒介是从电子表格或仪表板绘制的数据可视化。数据科学家还会撰写分析报告，详细说明他们的方法、发现和其他团队的潜在用途。

数据科学家的技能和成功成为业务分析师所需的技能之间存在一些重叠。业务分析师了解建模和统计分析所需的类似编程语言。数据可视化 如何度过隔离期并增加销售额 对于为决策者创建多媒体报告的分析师非常有用。

分析师擅长管理各种输入的其他工具和技术。使用 Asana 和 Trello 等项目管理软件可以让多个部门保持一致。优势、劣势、机会和威胁 (SWOT) 分析等管理练习为专注于数据的工作人员创造了共同点。

在考虑理想的业务分析师时，我们可以参考 LinkedIn 对热门人际交往技能（或软技能）的研究。

商业分析师和数据科学家之间的技能差异使从业者走上了不同的道路。商业领域的数据科学家主要专注于筛选数据以获得新见解。商业分析师在 香港领先 寻找增长机会时会考虑数据、财务和公司使命。

通过查看专家对这两种职业的描述，可以进一步阐明这些区别。

技术招聘公司Toptal为数据科学家职位提供了以下概述：数据科学家是从数据中获取价值的人。这样的人会主动从各种来源获取信息并进行分析，以更好地了解业务表现，并构建 AI 工具来自动化公司内的某些流程。”

LinkedIn强调了成为一名成功的数据科学家所需的分析技能：数据科学家知道如何从数据中提取意义并进行解释。这种独特的技能需要借助统计方法和机器，但很大程度上依赖于分析能力。由于原始数据很少能得到可靠利用，各行各业的企业都希望这些技术专家来收集、清理和验证他们的数据。”

数据科学家从内部部门（包括会计、营销和客户服务）获取数据。其他数据来自第三方行业来源、顾问和合作伙伴组织。信息不断流向数据科学团队，因此高效的存储和处理至关重要。

利用上述技能，数据科学家可以自动化错误和异常过滤器以产生纯粹的结果。数据科学家使用机器学习和数据挖掘来验证集合的完整性，然后再得出他们的发现。数据报告根据数字评估发生的事情并预测未来趋势。

在数据科学方面投入巨资的公司会建立科学家与领导者之间的直接联系。在某些情况下，数据科学家会向业务分析师和部门主管汇报，然后由他们筛选调查结果并上报给高管层。

CIO如此描述业务分析师的职位：BA 负责与财务报告和 IT 团队密切合作，制定改善进口和优化成本的举措和策略，从而创建支持业务决策的新模型。”

AltexSoft将重点缩小到软件行业的业务分析师，他们表示：在所有开发阶段，业务分析师都会与利益相关者、产品和营销经理进行沟通，以了解业务和市场层面的需求，然后通过项目经理与开发人员进行互动，而不会对开发过程产生直接影响。”

业务分析师从众多策略中汲取经验，以支持盈利。分析师进行成本效益分析、建模练习和数据审计，以解决潜在问题。公司希望分析师以清晰简洁的方式向高管和所有者展示基于数据的解决方案。

数据科学家和业务分析师的职位名称显示了每个职业在商业世界中的渗透率。Indeed提供的数据科学领域概述侧重于数据科学家、研究分析师和数据分析师等简单的职位。Robert Half Technology在其 2020 年薪酬调查的数据管理部分列出了数据架构师和数据建模师。

IIBA进行的薪资调查发现，商业分析师最常见的职位是：

其余 26% 的受访者拥有不同的头衔，表明这一职业道路的多样性。分析师的头衔可能会按部门、实践领域或专业来定义。IIBA 发现，受访者主要从事信息技术 (56%)、业务流程管理 (46%) 和项目管理 (40%) 工作。

雄心勃勃的数据科学家和业务分析师开辟了通往高管层的道路。这两个职业的部门主管都可以培养出适合首席信息官或首席技术官职位的技能。