數(shù)據(jù)科學經(jīng)過這些年的迅速發(fā)展，已經(jīng)分化成三類工作職位。今后幾年，這種劃分應該會更明顯。下面，尚友小編就給大家具體介紹一下Data Science的三種就業(yè)方向，以及對這三種方向的對比和分析：

《一》數(shù)據(jù)科學的三個職業(yè)方向

1. 機器學習工程師 Machine Learning Engineer 代表了技術含量較高的方向，工作內(nèi)容主要是開發(fā)機器學習系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實際問題。一般需要ship prouction coe，做出來的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

2. 數(shù)據(jù)分析員 Data Analyst 工作內(nèi)容俗稱analytics (prouct analytics or business analytics)，從數(shù)據(jù)中提取insight，估計投資回報比，為產(chǎn)品方向提建議，所用工具一般較基礎，比如寫SQL query取數(shù)據(jù)、用R/Python做簡單的分析、用Tableau/Excel作圖比較常見，能自己開發(fā)Dashboar算是analyst里面技術強的；工作需要產(chǎn)生各種形式的報告；在統(tǒng)計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。

3. 數(shù)據(jù)科學家 Data Scientist 很多人說，我想做數(shù)據(jù)科學家，我想做機器學習，而這類職位就是大家想象中的那種。此類職位工作內(nèi)容以高級建模為主，會針對復雜的問題來設計技術方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價系統(tǒng)、Airbnb和金融行業(yè)的Frau Detection、Amazon物流管理，F(xiàn)B/linkein的社交網(wǎng)絡或者ebay/Airbnb/Uber這樣供需雙方Marketplace市場規(guī)模的實驗。這些例子，聽上去就不是寫SQL能解決的，也不是會寫代碼就能做出來的，都需要比較深的領域知識。

【微語】留學，就是一種選擇，更是一種人生態(tài)度，我們不能決定出國的時間，但可以改變出國的心態(tài)。