前言
DATA——一个由四个字母组成的单词，却是数字经济的先驱。人们每天都在通过电子邮件、交易信息、音频文件、网页、视频、社交媒体消息等来挖掘结构化和非结构化数据，以利用“AI人工智能"来提升洞察力。数据构成了“机器学习模型”驱动的人工智能技术的核心。你会惊讶地发现，我们在短短一秒钟之内就会消耗掉大约1.7兆字节的数据。有研究发现，在2020年，就有60亿的手机用户正在查看某种类型的数据，并超过500亿台智能设备相互连接以收集、分析和共享数据。数据成为我们生活中必不可少的一部分，“数据驱动”的业务越来越多的占据着我们的生活。
数据科学家、大数据专业人员和数据分析师以专业技能为支撑，依托强大的数据市场，正在利用无穷的可能性提供定制的产品和服务。他们三类人员分析、解决、处理、管理我们分散的数据，为未解决的问题提供解决方案。
数据驱动可解决的方案
数据科学家
数据科学是数据清洗、分析和准备的集合，是几种科学方法的总称，它可以从原始数据中发现隐藏的价值。数据科学还涉及在部署架构、构建算法、预测模型和自定义分析的多维过程中解决业务问题。专门从事数据工作的数据科学家具有利用预测分析、机器学习和情感分析来提取有价值信息的能力。数据科学家在BFSI、医疗保健、制造业和运输业中都能找到用武之地。
- 银行 —— 欺诈检测，客户数据管理，风险建模，客户细分和实时预测分析。
- 财务 —— 生命周期价值预测，股票市场评估，算法交易，客户关系管理和欺诈检测。
- 制造 ——生产优化，成本降低，设备监控，生产时间优化，预防性维护和质量改善。
- 交通运输 ——创造更安全的驾驶环境，车辆性能优化，自动驾驶汽车，后勤路线图和激增定价模型。
- 医疗保健 ——对话式虚拟助手，医疗机器人，用于诊断的预测模型，药物发现，了解基因结构的基因组序列以及医学图像分析。
- 电子商务 ——客户群识别，客户定位，库存预测，销售趋势识别，优化定价策略，欺诈检测和预防。
数据科学家
数据科学家需要以下技能来掌握其专业知识
- 统计和分析技能。
- 了解数据挖掘，关联学习，机器学习和深度学习原理。
- 对SQL /数据库/ SAS / R编码有深入的了解。
数据科学家的平均年薪估计在100,000美元至125,000美元之间，折合人民币70万到87万之间
大数据专业人员
大数据是用于描述日常业务流程中大量的结构化和非结构化数据的术语。对这些数据的处理很重要，有效的数据挖掘可以进行更好的决策和战略业务转移。大数据的特点是5V，包括以下：
容量——包括收集数据的多个数据源。例如物联网（IoT）设备，工业设备，社交媒体等。这些大量数据存储在动态存储平台中，例如数据库和Hadoop。
速度——以前所未有的速度迅速处理生成的数据。例如，RFID标签，传感器和智能仪表等实时生成的大量数据。
种类——不同的数据格式。例如结构化数据的数字和非结构化的文本文档。包括金融交易和股票报价数据。
同时，在涉及大数据时，经常考虑真实性和价值性。
大数据的5V特性
为什么大数据很重要？
大数据围绕企业如何处理自己拥有的数据而展开。利用这些数据可减少成本和时间、减少新产品计划、制定明智的决策并优化产品。大数据中可以完成与业务相关的任务，例如：
- 实时分析故障和缺陷的根本原因
- 根据客户的购买习惯定制产品
- 重新计算投资组合风险
- 检测欺诈
大数据专业人员需要以下技能来掌握其专业知识
- 数据可视化和创造力技能。
- 了解诸如Hadoop，Spark，Hive，MATLAB等技术。
- 处理非结构化数据
- SQL /数据库编码。
大数据专业人员的平均年薪估计在95,000美元至110,000美元之间，折合人民币66.5万到77万之间
数据分析师
数据分析（DA）是数据科学的基本层次。数据分析是通过算法或机械过程分析大数据以了解彼此之间的相关性，并得出有关它们所包含信息的结论的过程。数据分析从描述性分析开始，描述历史数据趋势，并扩展到高级分析，训练数据，进行预测并发现趋势。如今，先进的分析方法将神经网络、自然语言处理、情感分析整合在一起，来回答“如果……怎么办？” 的问题。
数据分析是一个强大的领域。描述型、诊断型、预测型和指令型分析是根据业务目标部署的四个数据分析支柱，可为企业做出有效的决策提供精确的判断。
四种数据分析方法
数据分析师需要以下技能来掌握其专业知识
- 编程，脚本语言和统计技能。
- Hadoop，Adobe和Google Analytics（分析）。
- 报告式数据可视化软件。
- SQL /数据库编码。
- 高级Excel专业知识。
数据分析师的平均年薪估计在50,000美元至75,000美元之间，折合人民币35万到52.5万之间
结语
“数据驱动”的业务模式使得企业决策更加精准，能够有效地把握客户的需求。随着大数据时代的来临，“数据驱动”的业务人员的需求也越来越旺盛，因而市场给了他们一份不错的薪资待遇，关于这些薪资，你有什么不同的看法，欢迎大家在评论区讨论。
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