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数据科学职业生涯路径:如何在数据分析工作中找准自己的角色和定位?

来源:http://www.friedwires.com 作者:游戏娱乐 时间:2020-03-30 05:53

随着大数据时代的到来,数据分析与探勘成为科技显学,各行各业对于大数据的浓厚兴趣也直接反映在大数据人才的丰厚薪资中。

全世界,企业每天都在创造更多的数据,迄今为止大多数都在努力从中受益。根据麦肯锡的说法,仅美国就将面临150,000多名数据分析师的短缺另加150万个精通数据的管理者。

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美国企业与高等教育论坛(BHEF)与普华永道(PWC)近期发布的重要报告也指出“数据分析的人才需求每年都在增长,而每年的高校毕业生数量远远无法满足行业需求。”换言之,现在入行数据分析师恰逢其时。

原创2015-12-21大数据文摘大数据文摘

根据美国大数据及商业智慧软件公司 SiSense 调查研究指出1,资讯分析相关人才起薪约为年薪 5.5 万美元,换句话说,相较美国大学毕业生平均年薪为 4.76 万美元,高出 7400 美元,而最高薪的数据科学家,平均年薪为 13.2 万美元,打败一大票科技公司的高阶工程师,而且这个差距还在继续拉大中。

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关于转载授权

以下根据 Payscale 所提供的职位基本年薪做参考,为大家整理了四个最常见的大数据人才工作内容以及薪资范围。

数据分析人才供给严重不足

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数据分析师

但是在入行之前,C君忍不住问一句,你们知道什么是精通数据的管理者吗?这所有的数据科学家都是一样的吗?下图为我们揭示了国外数据科学的不同角色和定位

编译:王方思 姚佳灵黄念

这个职位大概是最常见的,“数据分析师”指的是不同行业中,专门从事行业内数据搜集、整理、分析,并依据这些数据做出研究、评估的专业人员。

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校对:佘彦遥 王靖 席雄芬

这类职缺通常要求应征者有数学、统计、或是电脑科学等的相关学位跟背景,最常见的工作技能要求是 SQL、R、SAS、Excel,以及随着需要处理的数据量日渐庞大,Hadoop 也被许多公司列为必备的基本条件之一。

国外数据科学的不同角色和定位

前言

美国地区数据科学家的年薪大约在 $36,139 到 $77,696 美元之间(约等于年薪人民币 22 万到 48 万),中间值大约是 $51,224 美元。拥有统计分析、数据建模(Data modeling)以及 SAS 等技能的应征者一般来说更有机会得到高薪。

而以当前中国数据人才的市场来看,主要分为数据专员(统计员)、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师(数据产品经理)、算法工程师等职位岗位,那么数据人才的第一步踏出以后该如何确定自己的职业角色和定位?

第二届世界互联网大会的召开,将大数据战略推向了又一高潮,许多与数据相关的职位如雨后春笋般涌现,数据科学家、数据分析师、数据架构师、统计学家、数据库管理员、商业分析师和数据分析经理等。但是,许多业界人士表示分不清这些职位的区别,企业在招聘人员时,进行职位描述与岗位职责编写时略显混乱,应聘者在应聘这些职位时也不清楚这些这位的进入门槛。今天,大数据文摘将向大家推出8张数据科学相关职位信息图以及1张跟这些职位有关的薪酬信息图,带你了解数据科学行业的进入门槛与岗位职责。

数据科学家

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引子

被《哈佛商业评论》誉为“21 世纪最性感工作”的数据科学家可以说是数据分析师的进化版。

中国数据人才的角色和定位

一天晚上,我和一位朋友喝酒,这里就叫他乔恩吧。几杯小酒过后,他开始向我吐露真言,他说他想成为一名数据科学家,并已经开始在规划他的职业生涯。

两者的分别可以从职称的不同看出端倪:数据“分析师”统计分析数据作为评估基准来设计营销方案时,数据“科学家”则是把心力放在设计分析数据的演算法,提出不同的理论来测试这些结论,最后建立统计模型来判断消费者行为、找出最关键的行为诱发因子。

业务数据分析师(数据专员、数据运营等)

业务分析师对应的CDA一级考试。他们是数据分析师的一个子集,他们更关心的是数据的业务含义和应该导致操作。
你能拿到的薪水:业务数据分析师作为入门级的角色,往往是数据科学角色中报酬最少的,月薪一般为5k-15k
你需要掌握的知识:
理论基础:概率论、统计学理论基础
软件要求:必要Excel、SQL;可选SPSS、SAS、R等
业务分析能力:熟知业务,能够根据问题业务指标提取公司数据库中相关数据,进行整理、清洗、处理,通过相应数据分析方法,结合软件平台应用完成对数据的分析和报告。
结果展现能力:能够形成逻辑清晰的报告,传递分析结果,对实际业务提出建议和策略。

我对他的职业定位表示很好奇,便问了他一个问题:数据科学家的日常工作内容是什么?他模糊的回答让我感觉到他并没有真正了解数据科学家这个职位。于是我又跟他玩了一个小游戏:

因此数据科学家需要具备程式开发的能力,例如 Java 或 Python,而且对机器学习领域有所瞭解。

建模分析师(数据挖掘工程师、大数据工程师)

建模分析师对应的是CDA二级建模分析师考试。他们通常扮演一个数据工程师的角色。主要依靠他们的软件工程经验来处理大规模的大量数据。他们通常专注于编码,清理数据集,以及实施来自数据科学家的请求。他们通常知道从Python到Java的各种各样的编程语言。当有人从数据科学家那里获取预测模型并用代码实现它,
你能拿到的薪水:建模分析师作为数据工程师,在数据科学角色中占据着十分重要的地位,月薪一般为15k-25k
你需要掌握的知识:
理论基础:统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘(DM)
软件要求:必要Excel、SQL;可选SPSS MODELER、R、Python、SAS等
业务分析能力:Data可以将业务目标转化为数据分析目标;熟悉常用算法和数据结构,熟悉企业数据库构架建设;针对不同分析主体,可以熟练的进行维度分析,能够从海量数据中搜集并提取信息;通过相关数据分析方法,结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析。
结果展现能力:报告体现数据挖掘的整体流程,层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读,对行业进行评估,优化和决策。

现在有4个人A、B、C和D,每个人都有对应的职位:数据科学家,数据工程师,数据分析师,数据架构师。我把这四个人的日常工作描述给乔恩听,然后他必须根据这4个人的描述判断出他们对应的职位。

美国地区的数据科学家年薪大约落在 $63,192 到 $142,118 美元间,中间值是 $96,579 美元,几乎是数据分析师的两倍。

第三阶:大数据分析师(大数据架构师、大数据工程师)

大数据分析师对应的是CDA二级大数据分析师考试。他们专注于构建管理数据模型的技术,仔细检查数据,并提供报告和可视化来解释数据隐藏的见解,模型的优化和改进等。
你能拿到的薪水:大数据分析师作为架构的搭建者,在编程框架中举足轻重,月薪一般为25k-50k
理论基础:统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础
软件要求:必要 SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark;可选R、Hadoop、Hbase、ZooKeeper、Pig等
业务分析能力:熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计,并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景,根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。
结果展现能力:报告能体现大数据分析的优势,能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读,同时提出模型的优化和改进之处,以利于提升大数据分析的商业价值。

作为惩罚,他每次回答错误都得来个一口闷。你们能猜到那天晚上他喝了多少杯酒吗?如果换做你来回答,你可能需要喝多少杯酒才能回答正确呢?

数据架构师

第四阶:数据科学家

数据科学家对应的是CDA三级数据分析科学家考试。扮演数据科学家角色的人可能是运用统计学和算法的理论知识找到解决数据科学问题的最佳方法的人,可能是建立一个模型来预测下个月信用卡违约的数量的人……
你能拿到的薪水:数据科学家是数据科学的编程与实现,数据科学理论和数据的商业影响之间的桥梁,年薪一般在60W以上。
理论基础:统计、大数据、数据挖掘、机器学习和商业智能
软件要求:必要Excel、SQL;可选R、Python、SAS、Hadoop等
业务分析能力带领数据团队,能够将企业的数据资产进行有效的整合和管理,建立内外部数据的连接;熟悉数据仓库的构造理论,可以指导ETL工程师业务工作;可以面向数据挖掘运用主题构造数据集市;在人和数据之间建立有机联系,面向用户数据创造不同特性的产品和系统;具有数据规划的能力。
结果展现能力带领数据团队,能够将企业的数据资产进行有效的整合和管理,建立内外部数据的连接;熟悉数据仓库的构造理论,可以指导ETL工程师业务工作;可以面向数据挖掘运用主题构造数据集市;在人和数据之间建立有机联系,面向用户数据创造不同特性的产品和系统;具有数据规划的能力。

下面是关于这些职位的具体介绍,一起来看看?

数据架构师要负责建立和维持公司数据储存的技术基准,策划硬件和软件的结构,确保数据储存系统可以支持未来的数据量和分析需求。数据架构师通常拥有电脑科学学位,并且精通数据库相关知识,像是关联式数据库(Relational database)、数据仓储(Data warehouse)、以及分散式数据系统(Distributed storage system)等等。美国地区数据架构师的薪资范围是 $65,928 到 $147,868 美元,中间值为 $105,581 美元,以目前的趋势来看,比起 SQL ,擅长 OracleDB 的人才较容易得到高薪。

结论

数据科学是一个新的,令人兴奋的领域,它需要符合具体定数据科学角色的个人聚在一起,解决前沿问题。

数据科学家 The Data Scientist

首席资讯长

数据科学家很有可能是如今你能得到的最热门的头衔之一,并且年薪平均为11万8709美元,他们是数据科学行业收入最高的人之一。数据科学家需要会利用最新的科技手段处理原始数据,进行必要的分析,并以一种信息化的方式将获得的知识展示给他的同事。

首席资讯长是负责企业内部资讯系统和资讯资源规划和整合的高级行政管理人员,简单来说,这个最资深、最高级的职位要担起所有数据策略相关的责任。

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CIO 通常会管理一个大团队,团队中的资深数据分析师、数据科学家会直接与 CIO 呈报,最后的决策再由 CIO 上报给董事会员。由于担任 CIO 的人选必须拥有一定的经验,因此这个职位通常会由董事会直接指派。

数据分析师 The Data Analyst

美国的公司通常给 CIO 的薪水从 $81,226 起跳至 $269,033 美元不等,中间值是 $142,269 美元。

如R、Python和SQL这样的编程语言是数据分析师基本知识的一部分。和数据科学家的职位有点类似,对数据分析师来说,需要掌握广泛的技能,同时具有技术和独创性的分析知识。这个职位经常为类似HP和IBM这样的公司所需要。

你可能也听过数据工程师(Data engineers)、大数据分析师(Big data analysits)、数据专家(Data expert or Data specialist)等等职称,不过基本上这些都可以归类到上述四个职位。虽然拥有不同的职称,但往往这些角色的职责范围经常互相重叠,端看各公司如何分配工作内容。

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数据架构师 The Data Architect

数据无处不在,其结果是,越来越多的企业需要数据架构师。像银行和快速消费品这样的行业需要数据架构师来整合、集中、保护和维护它们的数据源。这些数据架构师通常用最新的技术,如Spark来工作,同时经常需要处在相关业务的最高层。

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