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2021年将成为趋势的十大独特数据科学工作

硬件 时间:2021-10-07 11:50:07 匿名用户

加入到数据科学的世界中来,加入这些有利可图的工作岗位吧!

人工智能的出现促进了数据科学的采用。这项技术已成为全球各行业的宝贵资产。由于每天都会产生大量数据,客户希望公司能够谨慎地管理这些数据;因此,数据科学专业人员的就业人数有所增加。企业正从这些数据中受益,因为它们能够获得有意义的见解,从而做出更多数据驱动的决策。

以下是在2021年为技术爱好者提供的十大数据科学工作。

•分析翻译:成为一名优秀的分析翻译需要技术知识和一定的业务理解。分析翻译人员可以根据业务目标充分优先考虑机器学习计划。在这个职位上,候选人需要与其他企业的人建立关系并管理相关项目。

•数据架构师:数据架构师负责阐明新的数据收集,确保准确的数据质量,消除数据冗余,并致力于为商业智能和分析工作流创建最佳的体系结构设计。

•数据科学家:数据科学家在业务设置中起着至关重要的作用。他们了解市场障碍,并通过数据分析和处理提供最佳解决方案。应聘者需要具备计算机科学、统计学和数学方面的技能,因为他们需要分析、处理和建模数据以实现业务目标。

•数据工程师:数据工程师在各种环境中工作,构建收集、管理原始数据并将其转换为可用信息的系统,供数据科学家和业务分析师解释下一步行动,以实现组织目标。他们创建数据管道和云数据集成,解决复杂的数据问题并解决数据管道问题。

•数据分析师:数据分析师的主要职责是了解投资研究人员的需求,分析各种数据资源是否存在任何潜在的不一致,执行数据分析项目和任务,并创建数据收集报告。

 

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•软件工程师数据平台:候选人必须致力于构建具有弹性且经过全面测试的分布式系统。他们与机器学习工程师携手合作,了解模型提供的输入和输出。软件工程师应该对不同的编程语言和健壮的软件开发应用程序有更深的理解。

•机器学习工程师:机器学习工程师需要具备数据科学和软件工程方面的详细知识。他们必须掌握模型部署,确保度量监控,解决管道集成,并确保部署环境的可伸缩性和灵活性。

•Python后端开发人员:开发人员致力于设计软件解决方案,并确保提供的解决方案在体系结构指南的约束范围内。他们还确保准确地遵循自动化指南,并指导scrum团队成员处理设计主题。他们还与不同的团队合作,分析他们的软件需求。

•商业智能分析师:商业智能分析师将数据转化为见解,以提高商业利润。在数据分析、可视化和处理的帮助下,BI分析师识别市场趋势,以帮助经理和业务领导者了解潜在的业务威胁并提高利润。

•统计学家:统计学家将统计方法和模型应用于现实世界的问题。他们收集和解释数据,以帮助企业进行决策。他们还设计数据收集流程,并与利益相关者沟通,就组织和业务战略提供建议。

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