麥吉爾大學研究生數據分析就業前景如何?_信息時代做個分析師高薪又輕松

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01、數據科學家

數據科學家需要能夠應用數學、統計學和科學方法。

使用多種工具和技術來清理和準備數據;進行預測分析和人工智能;并解釋如何利用這些結果來為商業問題提供數據驅動的解決方案。數據科學家需要的技能比數據分析師多得多。

02、數據分析師

數據分析師收集、處理和執行統計數據分析，為組織得出有意義的結論。

數據分析師將大型數據集轉化并處理成可用的形式，如報告或演示。他們還通過研究重要的模式來幫助決策過程，并從數據中收集洞察力，然后有效地傳達給組織領導，以幫助商業決策。

03、數據工程師

數據工程師負責準備、處理和管理收集和存儲的數據，用于分析或操作用途。

像傳統的工程師一樣，數據工程師建立和維護數據管道，將數據從一個系統連接到另一個系統，使數據科學家能夠獲得信息。正因為如此，數據工程師被要求了解數據科學中使用的幾種編程語言，如Python、R和SQL。

04、數據架構師

數據架構師主要是設計和創建數據管理系統的藍圖，然后由數據工程師建立。

類似于傳統的建筑師，數據架構師是遠見者，因為他們負責可視化和設計一個組織的數據管理框架。此外，數據架構師改善現有系統的性能，確保數據庫管理員和分析師能夠使用這些系統。

05、商業智能(BI)開發人員

商業智能開發者是專門的工程師，他們使用軟件工具將數據轉化為有用的見解，以幫助商業決策。

他們負責簡化技術信息，讓公司里的其他人都能輕松理解。簡而言之，他們創建和運行包含他們使用商業智能工具找到的數據的報告，并將信息轉化為更通俗的術語。

06、統計員

鑒于統計學是數據科學的主要基礎之一，許多統計學家可以輕松地過渡到數據科學領域。

統計學家主要負責數據的收集和處理。他們決定需要什么數據以及如何收集數據。此外，他們設計實驗，分析和解釋數據，并報告結論。

07、機器學習工程師

機器學習工程師是另一組專業工程師，他們專注于研究、構建和設計人工智能和機器學習系統，以實現預測模型的自動化。

基本上，他們開發的算法使用輸入數據并利用統計模型預測輸出，同時在新數據可用時不斷更新輸出。

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