通常被吹捧为 21 世纪最重要的工作之一，数据科学家在不同规模的公司和各种垂直领域中越来越普遍。这源于以下事实：

大量数据流入大多数公司
这些数据被视为潜在的宝贵战略见解的重要来源
在数据科学职业生涯中，数据科学家要承担许多责任。主要目的是通过对大型数据集的数据分析收集的见解来支持产品、营销和领导团队。一些具体职责如下：


从公司数据库中提取和分析数据，以获得有关如何优化其产品开发和业务战略的见解
创建自定义数据算法
组织和使用预测模型来设计更好的用户体验、产生收入并改善目标和业务成果
开发工具来监控和分析性能
与不同的职能团队协调实施模型并监控结果
寻找新工具以提高数据源的准确性和有效性
为了能够完成这些职责，候选人应具备以下数据科学家资格和技能：

编程语言，例如 Python、R 或 MySQL
创建数据架构
机器学习 (ML) 技术及其优缺点
能够使用 Google Analytics、DigitalOcean、Facebook Insights、Redshift 或其他基于 Internet 的工具
拥有大学或学院学位的人，或经过认证的数据科学家
良好的沟通技巧
解决问题的能力强
为了更好地理解，请查看按职业阶段分类的数据科学家资格以及角色和职责。

入门级数据科学家

这通常是最近获得学位并且正在寻找第一份工作或刚刚加入工作的人。对于雇主而言，重点是通过特殊培训计划传授学习知识，以开始他们的数据科学职业生涯。他们的实际任务包括数据分析以及将 ML 用于日常工作任务等。资格和技能方面的主要要求包括：

相关学科的大学学位
来自认可提供商的补充在线课程或数据科学认证
动力、热情、努力工作的能力和学习的愿望
薪水虽然明显低于更有经验的数据科学家，但仍然令人印象深刻，估计平均每年为 68,999 美元。

初级数据科学家

在数据科学职业的这个阶段，这个人应该能够独立工作，无需同行或前辈的密切监督。到这个时候，这个人已经有了一些工作经验，而且对要做的事情有一个基本的想法。任务包括数据挖掘、创建数据分析框架和跟踪其性能等。资格和技能方面的主要要求包括：

相关学科的大学学位
比学习更注重执行
在压力下做出决定的能力
对数据科学的动力和热情，以及努力工作的愿望和意愿
年薪从最低的 62,000 美元到最高的 120,000 美元不等，平均估计为 86,672 美元。

资深数据科学家

被认为是该领域的专家，高级数据科学家通常使用该领域所需的所有不同工具。该人不仅对特定专业而且对其他相关方面（例如，对数据分析的强大掌握）都有全面的了解。此级别的顶级技能包括：

了解数据可视化工具
使用查询语言进行数据科学
强大的统计能力
年薪从 99,000 美元到 181,000 美元不等，平均为 134,222 美元。


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