【2018肯维公益讲座】如何成为数据科学专业人才How to Become Data Science Professionals

• Python and Machine Learning
• Data Visualization in Python
• Deep Learning and Artificial Intelligence
• SQL Learning with Oracle

2、数据工程师 (Data Engineer)种类众多，其中机器学习工程师、数据库开发师是两个典型例子。

机器学习工程师 (Machine Learning Engineer) 的核心技能——机器学习是最近几年非常热门的一项新技术。因此，在未来的几年里，机器学习将会是一个非常有前景的职业方向。其职责包括数据清理、数据分析、模型构建、预测评估及可视化呈现。要求熟练掌握Python、Java等编程语言，熟悉Hive、Storm、Spark等开源平台，熟悉常用的机器学习算法，如随机森林、神经网络、聚类，熟悉图像识别、优化器比较、模型压缩技术等。

      在美国，机器学习工程师的平均薪资水平为$134453，就业对象包括Apple、Amazon、Microsoft、 Michael Page、Two Sigma等，在LinkedIn、Indeed、Glassdoor等招聘平台上同一时间段的工作机会数量为20000到40000。

根据机器学习工程师基础岗位的技能要求，我们提供以下推荐课程：

• Python and Machine Learning
• Deep Learning and Artificial Intelligence
• SQL Learning with Oracle

数据库开发师 (Database Developer) 是从事数据库管理系统和数据库应用软件设计研发的相关工作人员的统称，他属于软件研发工程师，但又有一部分运维工作的内容。其职责主要包括软件研发以及数据库生产环境的问题优化和解决，熟练掌握Python、C/C++、Java等，了解主流的框架、库使用和原理、计算机数据结构和算法设计，熟练掌握Linux、Web server、数据库、缓存相关技术的使用，掌握数据库基本原理和知识，熟悉SQL语法规则和特点等。

       在美国，数据库开发师的平均薪资水平为$91890，就业对象包括Barclays、Expedia、Wells Fargo、UPS、MCG Health System等，在LinkedIn、Indeed、Glassdoor等招聘平台上同一时间段的工作机会数量为20000到30000。

根据数据库开发师基础岗位的技能要求，我们提供以下推荐课程：

• Python and Machine Learning
• SQL Learning with Oracle
• Advanced SQL and PL/SQL
• SQL Performance Tuning and Advanced PL/SQL

3、数据分析师 (Data Analyst)的职责主要包括收集、处理、执行、统计数据并进行分析、数据可视化、机器学习。基础数据大多需要技术部门提供，因此要求掌握Excel、R、Python、SQL等，可能还需要掌握一些可视化挖掘工具，比如SAS或SPSS。其核心使命是为公司决策提供服务，因此数据分析师的基本要求是懂企业的业务和数据，具备写报告的能力，考验的一方面是数据分析水平和业务能力，另一方面是沟通能力、理解能力和表达能力。

      在美国，数据分析师的平均薪资水平为$70684，就业对象包括Apple、Microsoft、Morgan Stanley、Bloomberg、Capital One等，在LinkedIn、Indeed、Glassdoor等招聘平台上同一时间段的工作机会数量为45000到75000。

根据数据分析师基础岗位的技能要求，我们提供以下推荐课程：

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• Data Visualization in Python
• SQL Learning with Oracle
• Advanced SQL and PL/SQL

商业分析师 (Business Analyst) 算是数据分析师的一种，其职责主要包括收集、处理、执行、统计数据并进行分析、撰写商业分析报告、数据可视化、故事讲述。要求掌握Excel、PowerPoint、Python、SQL等，可能需要掌握可视化工具，比如Tableau。这类工作大多对企业的业务专业知识有较高要求。

      在美国，商业分析师的平均薪资水平为$75554，就业对象包括JPMorgan Chase、Bank of America、HSBC、Credit Suisse、IBM等，在LinkedIn、Indeed、Glassdoor等招聘平台上同一时间段的工作机会数量为70000到110000。

根据商业分析师基础岗位的技能要求，我们提供以下推荐课程：

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• Data Visualization in Python
• SQL Learning with Oracle

       综上所述，从某种程度上讲，这三类数据科学专业人才有明显的侧重。数据科学家更注重数学、统计的训练和算法、模型的开发，数据工程师更注重数据库与编程语言等技能，数据分析师更注重沟通交流和行业领域技能。但是，任何数据科学专业人才都必须掌握上面说的三大类技能，只有这样才能更好地理解数据科学并运用到解决实际问题中去。

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