最主要分为以下几个职位：

数据科学家

数据分析师

数据架构师

数据工程师

统计学家

数据库管理员

业务数据分析师

数据产品经理

下面通过信息图区分每个职位的角色介绍、必备语言技能。

数据科学家

角色/任务：清洗，管理和组织（大）数据

必备语言：R,SAS,Python,Matlab,SQL,HivePig,Spark

技能和特长：

1. 分布式计算

2. 预测模型

3. 故事讲述和可视化

4. 数学统计，机器学习

数据分析师

角色/任务：收集，处理和执行统计数据分析

必备语言：R, Python, HTML,Javscript,C/C++,SQL

技能和特长：

1. 电子表格工具（例如Excel）中

2. 数据库系统（SQL和基于NO SQL）

3. 通信可视化

4. 数学，统计，机器学习

数据架构师

角色/任务：创建数据管理系统进行整合，集中，保护和维护数据源

必备语言：SQL,XML,HIVE,PIG,SPARK

技能和特长：

1. 数据仓库解决方案

2. 深入了解数据库体系结构

3. 提取改造和加载（ETL），电子表格和BI工具

4. 数据建模

5. 系统开发

数据工程师

角色/任务：开发，建设，测试和维护架构（如数据库，以及较大规模的处理系统）

必备语言：SQL,Hive,Pig,R,Mtlab,SAS,SPSS,Python,Java,Ruby,C++,Perl

技能和特长:

1. 数据库系统（SQL和基于NO SQL）

2. 数据建模ETL工具

3. 数据API

4. 数据仓库解决方案

统计学家

角色/任务：收集，分析和解释，定性和定量的数据统计理论和方法

必备语言：R,SAS,SPSS,Mtlab,Stata,Python,Perl,Hive,Pig,Spark,SQL

技能和特长:

1. 统计理论方法

2. 数据挖掘机器学习

3. 分布式计算（Hadoop的）

4. 数据库系统（SQL和基于NO SQL）

5. 云工具

数据库管理员

角色/任务：确保数据库是提供给所有相关用户，正在正确执行，并且安全运行

必备语言：SQL,Java,Ruby on Rails,XML,C#,Python

技能和特长：

1. 备份恢复

2. 数据建模和设计

3. 分布式计算（Hadoop的）

4. 数据库系统（SQL和基于NO SQL）

5. 数据安全

6. ERP业务知识

业务数据分析师

角色/任务：改进业务流程的业务和IT之间的中介

必备语言：SQL

技能和特长:

1. 基本工具（例如微软Office）

2. 数据可视化工具（e.g.Tableau）

3. 自觉听和讲故事

4. 商业智能的理解

5. 数据建模

数据产品经理

角色/任务：管理团队分析师和数据科学家

必备语言：SQL,R,SAS,Python,Matlab,Java

技能和特长：

1. 数据库系统（SQL和基于NO SQL）

2. 领导项目管理

3. 人际沟通

4. 数据挖掘预测建模数据建模

国际薪资水平

在今天，要找到一份符合自己梦想的数据科学工作，在没有统一的数据科学的定义和角色任务的情况下，一定要弄清楚是做什么产品什么项目，将要用到什么技术，什么语言，然后才能有针对性的去进行相关学习和培训。

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原文始发于微信公众号（PPV课数据科学社区）：[职业]数据科学领域的职位划分以及职责技能