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数据分析类的工作岗位在近几年越来越吃香。从 Facebook 、Amazon到辉瑞、福特汽车公司，各行各业以及各个规模的公司都有开放与数据相关的工作岗位。美国劳工局也预测，在未来十年里数据、信息分析类的岗位数量将增加 22%，远超平均水平。
很多学数据类专业的同学就只认准了Data Scientist这一个职业发展发向，但其实数据科学是相当广阔的一个领域，在这个领域下有很多分支。今天，明途小编就带大家了解一下数据分析领域的15个热门岗位，这其中也许就有适合你的Dream Job！
阅读收获
阅读完这篇文章，你将了解到不同种类的数据分析工作岗位。在找工作的时候，可以搜索不同的岗位Title，从而找到最适合自己的岗位。
1
数据科学家 Data Scientist
在谈论数据领域的职业时，最常被提及的岗位是数据科学家。数据科学家收集、清理和分析大量结构化和非结构化数据，并根据发现向公司提供决策意见。例如，在一家制药公司，数据科学家可能会帮助分析临床试验数据以加快研究进程。简而言之，数据科学家发现数据下隐藏的趋势并利用数据来解决问题。
一个合格的数据科学家需要拥有应用数学、统计学、编程和业务领域的技能。数据科学家的平均收入为 110,000 美元，经验丰富的数据科学家收入能够超过 200,000 美元。
以IBM公司近期的招聘为例，IBM对Entry Level - Associate Data Scientist的技术要求包括：
1) Strong technical and analytical abilities, a knack for driving impact and growth, and experience with a programming/scripting in a language such as Java or Python.
2) Basic understanding of statistical programming in a language such as R, Python, or SAS, SPSS, MATLAB
3) Basic understanding of Cloud (AWS, Azure, etc.)
4) Interest in, understanding of, or experience with Design Thinking and Agile Development Methodologies
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2
数据工程师 Data Engineer
数据工程师负责收集、处理、存储数据，管理数据工作流，以确保数据科学家和机器学习工程师能够充分利用这些数据。数据工程师需要掌握Cloud，数据提取、传输、加载工具（ETL），Python、R、SQL 等编程语言，数据仓库等方面的技能。
数据工程师的平均收入为 100,000 美元。
以Datadog公司近期的招聘为例，Datadog对Data Engineer的申请要求包括：
1) You have built and operated data pipelines for real customers in production systems.
2) You are fluent in several programming languages (JVM & otherwise).
3) You are deeply familiar with Spark and/or Hadoop.
4) In addition to data pipelines, you’re also quite good with Kubernetes and cloud technology.
5) You’ve built applications that run on AWS.
3
数据分析师 Data Analyst
数据分析师在数据中挖掘有效信息，并构建数据可视化报告。他们识别数据中的趋势、模式和关系，并利用这种洞察力做出业务决策。
除了数学和统计专业的学生，学金融、经济、政治等专业的人也可以找Data Analyst的工作。数据分析师需要懂 SQL 等数据库语言、Microsoft Excel 等分析工具、编程Python 或 R 等语言，MATLAB 等计算环境。
入门级数据分析师的收入为 40,000 至 60,000 美元。数据分析师还可以通过学习编程、机器学习等方面的额外技能，过渡到Data Scientist等岗位。
Disney Streaming近期在招的Data Analyst岗位就需要申请者满足以下条件：
1) 2+ years’ work experience using SQL.
2) Some experience with Python/R or other statistical programming language.
3) Familiarity with data exploration and data visualization tools like Tableau, Looker, Chartio, etc.
4) Understanding of statistics concepts (e.g. confidence intervals, hypothesis testing, regression analysis).
5) General knowledge of optimization algorithms.
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4
数据架构师 Data Architect
数据架构师负责平台的整体数据架构设计。大多数入门级数据架构师都是计算机科学、信息技术或相关领域的毕业生。拥有CDMP、TOGAF 9等认证会对找工作比较有帮助。
数据架构师的平均收入为 125,000 美元。
5
数据建模师 Data Modeler
数据建模师将现实世界的业务需求转化为数据模型。除了SQL、Cloud、编程语言等方面的知识，数据建模师一般还会Erwin、ER Studio、MagicDraw、Oracle Designer、Visio 等数据建模工具。
数据建模师的平均收入为 95,000 美元。
6
数据叙事者 Data Storyteller
顾名思义，Data Storyteller用数据讲故事、讲观点。特别是在媒体和新闻领域，数据叙事越来越受欢迎。在商业组织中，Data Storyteller可以帮助不同背景的人理解数据背后的意义。
Data Storyteller需要拥有业务领域、数据分析和数据可视化方面的技能，也就是说他们应该能够用 Microsoft Excel 等工具处理数据，并使用 Powerpoint、图形、动画等来呈现它们。
Data Storyteller的平均收入为 53,000 美元。有了经验之后，他们可以晋升为数据可视化专家、商业智能分析师等。
虽然Data Storyteller这个岗位比较小众，但工作机会并不少，比如像Microsoft这样的大厂就正在招Data Storyteller，申请要求如下：
1) You don't need to be a Data Scientist or have a Statistics PhD, but you need to be comfortable and skilled at digging into the data to figure out what it's telling us.
2) 2+ years of experience translating data into actionable business insights.
3) Tell the story that is being uncovered by the analysis, rather than just providing a spreadsheet back to the requester.
7
数据挖掘专家 Data Mining Expert
从本质上讲，数据挖掘专家将庞大的原始数据转化为有意义的见解。数据挖掘专家一般是计算机科学、信息系统、统计学或相关领域专业的毕业生，具备 SQL、NoSQL、SAS 和 Hadoop 等数据库工具以及 Java、Python 和 Perl 等编程语言方面的技能。
数据挖掘工程师的平均工资为 94,000 美元。
8
机器学习工程师 
Machine Learning Engineer
顾名思义，机器学习工程师从事机器学习工作，使用算法来分析数据并提高预测的准确性。作为机器学习工程师，必须掌握计算机科学、数学、统计学、数据科学、深度学习等专业知识，还必须精通多种编程语言，并具有处理复杂数据和算法的耐心。
机器学习工程师的平均工资为 140,000 美元。
9
机器学习科学家 
Machine Learning Scientist
与机器学习工程师不同，机器学习科学家更以研究为导向，一般需要博士学位。
机器学习科学家的平均工资为 137,000 美元。在亚马逊、微软、苹果和其他高科技公司，机器学习科学家的薪酬在 15 万美元到 18 万美元之间。
10
商业分析师 Business Analyst 
Business Analyst和Business Intelligence Analyst都是既需要具备商业思维，又需要掌握分析技术的岗位。
BA分析师的主要职责是了解业务流程和程序（业务如何运作），确定改进领域，并与业务利益相关者合作以确定合适的解决方案。BA 通常拥有非统计领域的学位，比如商科或项目管理。
BA分析师一般需要有很强的批判性思维、逻辑推理能力、以及分析能力，有些情况下还需要熟悉 SQL、BPMN和Microsoft Visio，以完成数据挖掘、清理、报告等任务。BA分析师的平均工资为 71,000 美元。
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11
商业智能分析师 
Business Intelligence Analyst
BI分析师运用一系列的技术和工具，将原始数据转化为对业务分析具有意义的信息，从而帮助商业决策。大多数 BI 分析师工作要求获得计算机科学、数学、会计、经济学、统计学、商业、管理等领域的学位。
BI分析师的平均工资为 75,000 美元。
12
应用架构师 Application Architect
由于当今几乎所有应用程序都具有与数据相关的组件，因此不少应用架构师是要求具备数据科学技能的，但这个岗位对编程技能有比较高的要求。
应用程序架构师的平均工资为135,000 美元。
13
数据库管理员
Database Administrator
数据库管理员负责数据库管理系统(DBMS)的管理和维护，也会负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。从技术上讲，数据库管理员更偏向运维工程师，因为它更侧重于管理数据库而不是做数据分析。
14
量化分析师 Quantitative Analyst
在金融服务行业，量化分析师为投资银行、商业银行、保险公司、对冲基金和管理咨询公司设计计算机算法、数据模型，分析投资趋势并寻找最有利可图的资产。
量化分析师一般拥有数学、物理学、统计学或金融学学位，很多岗位会要求研究生或博士学历。特许金融分析师证书和量化金融证书等对求职也很有帮助。量化分析师的平均工资为 106,000 美元。
比如像Barclays近期就在招Quantitative Analyst，申请要求包括：
1) Post graduate degree in a quantitative discipline (Mathematics, Statistics, Physics, Engineering, Econometrics).
2) Exceptional numerical programming ability using C++ and Python is essential.
3) Excellent stakeholder management skills with experience from complex projects.
4) Previous exposure to Rates, Inflation and/or FX products and models.
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15
定性研究员 
Qualitative Researcher
数据科学主要是关于数字的，但最近，定性研究在企业和政府等领域也越来越受欢迎，尤其是在用户体验设计、产品设计等领域，定性研究会起到很关键的作用。
定性研究员一般拥有人机交互、心理学、社会学、人类学、经济学、政治学等领域的硕士或博士学位。定性研究人员的平均工资为 78,000 美元。
以上就是15个热门数据类岗位的基本介绍，这些岗位里有没有你心仪的呢？

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