麦吉尔大学研究生数据分析就业前景如何?_信息时代做个分析师高薪又轻松

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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。

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