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——“基礎(chǔ)理論”與“理論基礎(chǔ)”是兩個(gè)不同的概念。數(shù)據(jù)科學(xué)的“基礎(chǔ)理論”在數(shù)據(jù)科學(xué)的研究邊界之內(nèi)，而其“理論基礎(chǔ)”在數(shù)據(jù)科學(xué)的研究邊界之外，是數(shù)據(jù)科學(xué)的理論依據(jù)和來(lái)源

——進(jìn)行數(shù)據(jù)審計(jì)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)規(guī)約和數(shù)據(jù)標(biāo)注等。

——從集中式計(jì)算、分布式計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算等傳統(tǒng)計(jì)算過(guò)渡至云計(jì)算。有一定的代表性的是Google云計(jì)算3大技術(shù)、Haoop MapReuce和YARN技術(shù)的出現(xiàn)。數(shù)據(jù)計(jì)算模式的變化意味著數(shù)據(jù)科學(xué)中所關(guān)注的數(shù)據(jù)計(jì)算的主要目標(biāo)、瓶頸和矛盾發(fā)生了根本性變化。

“數(shù)據(jù)預(yù)處理”（或“數(shù)據(jù)計(jì)算”）之后，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，以便進(jìn)行（再次進(jìn)行）“數(shù)據(jù)處理”以及數(shù)據(jù)的再利用和長(zhǎng)久保管。在數(shù)據(jù)科學(xué)中，數(shù)據(jù)管理方法與技術(shù)發(fā)生了根本性的改變——不僅包括傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，而且還出現(xiàn)了一些新興數(shù)據(jù)管理技術(shù)，例如NoSQL、NewSQL技術(shù)和關(guān)系云等。

R語(yǔ)言是數(shù)據(jù)科學(xué)家最為普遍應(yīng)用的工具之一。

1. Data Analyst 數(shù)據(jù)分析師

R，Python，Javascript，C/C++，SQL等。初級(jí)的Analyst的工作就是配合Scientist和Engineer，當(dāng)業(yè)務(wù)需求使用某些方法的時(shí)候，他們就是一線(xiàn)操作者，當(dāng)scientist要數(shù)據(jù)，他們要收集清理數(shù)據(jù)，當(dāng)客戶(hù)或者子公司要數(shù)據(jù)，他們也要收集清理數(shù)據(jù)。得出最終的分析報(bào)告給產(chǎn)品組工程組或管理層。所以從這個(gè)角度講，analyst只是非常純粹的在和數(shù)據(jù)打交道罷了。

1. Data Scientist 數(shù)據(jù)科學(xué)家

1. Data Architect 數(shù)據(jù)架構(gòu)師

SQL，XML，HIVE，PIG，SPARK等，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)有深入了解，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案等。

1. Data Engineer 數(shù)據(jù)工程師

“戰(zhàn)術(shù)層面” 的具體數(shù)據(jù)技能，專(zhuān)注于使數(shù)據(jù)可用并能夠在生產(chǎn)環(huán)境中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如具體的編程語(yǔ)言、操作系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)等；而數(shù)據(jù)科學(xué)家更傾向于“戰(zhàn)略層面”的數(shù)據(jù)技能，如數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等。他們的日常主要工作內(nèi)容是用SQL來(lái)回答分析型問(wèn)題，用腳本來(lái)做數(shù)據(jù)集成，清洗ETL（提取-轉(zhuǎn)換-裝載）任務(wù)和使用Haoop生態(tài)工具等，對(duì)編程語(yǔ)言要求較高，SQL，HIVE，PIG，R，MATLAB，SAS，SPSS，Python，Java，Ruby，C++，Perl等等都要會(huì)。

1. Database Aministrator 數(shù)據(jù)庫(kù)管理員

IT職位，職責(zé)為管理數(shù)據(jù)以及支持?jǐn)?shù)據(jù)管理的設(shè)施，確保數(shù)據(jù)庫(kù)是提供給所有相關(guān)用戶(hù)，正在正確、安全的執(zhí)行，因此可能會(huì)用到SQL，haoop及相關(guān)查詢(xún)語(yǔ)言，如Hive和Pig。日常專(zhuān)注于優(yōu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)和管理。

1. Business Analyst 商業(yè)分析師

1墨爾本大學(xué)

Master of Data Science

2年

2澳國(guó)立大學(xué)

Master of Applie Data Analytics

1.5年6.5（6）

/人口研究、工程、流行病學(xué)/公共衛(wèi)生、金融、信息技術(shù)、數(shù)學(xué)、物理、政治學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)。

3昆士蘭大學(xué)

Master of?Data Science

2年 雅思6.5（6）

4

Master of?Data Science

2年 雅思6.5（6）

*量化學(xué)科包括數(shù)據(jù)科學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，工程學(xué)，物理學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)，金融學(xué)或其他被認(rèn)為是等同的學(xué)科。作為指導(dǎo)原則，量化學(xué)科的課程應(yīng)包括一些數(shù)學(xué)研究，包括

【微語(yǔ)】留學(xué)是增長(zhǎng)見(jiàn)識(shí)，提升自我的好機(jī)會(huì)，愿你在外國(guó)的土地上收獲滿(mǎn)滿(mǎn)，前程似錦。