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数据行业六大相关岗位，总有一个适合你

老司机聊数据 · 公众号 · · 2024-07-29 07:00

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前言

【随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，企业也亟待推进数字化转型相关工作，数据作为生产要素，也越来越引起企业内部的重视，数据相关岗位也日益丰富多样。以下是数据行业的六大相关岗位，每个岗位都有其独特的职责和要求，相信总有一个适合你。

一. 数据分析师/专员

职责：负责对大数据进行分析和解释，以揭示其中的模式、趋势和洞察。他们使用统计分析工具和技术来提供对业务决策有价值的见解，并帮助企业优化运营和业务流程。常见的工作主要是在企业内部进行报表、BI看板、管理驾驶舱等分析工作，主要是进行数据口径的调研统一、数据展示方式的确定以及数据收集获取加工等工作。

在企业内部，数据分析师是一个非常重要的岗位，旨在为管理者或者领导层提供决策分析的内容，利用图表、图形和可视化工具，将复杂的大数据转化为容易理解和传达的形式。他们致力于将数据故事讲述给非技术人员，帮助他们更好地理解数据和做出决策，更快更准的根据分析结论在市场上抢占先机。

技能要求 ：需要熟练掌握数据分析工具（如SQL、Python、R等）和编程语言，具备良好的数据敏感度和逻辑思维能力。

二. 数据科学家

职责：数据科学家是大数据领域中的高级职位，需要熟练运用统计学、机器学习、人工智能等技术方法，探索和建立复杂的数据模型和预测模型。他们通过深入挖掘大数据，为企业提供战略和业务方向上的决策支持。

数据科学家对个人的能力要求较高，不仅要掌握数学和统计学、专业编程、数据分析、人工智能和机器学习的相关理论知识和技术方法，还要与业务特点的场景相结合。

涉及到数据挖掘相关的工作内容，主要是利用机器学习和数据挖掘技术，从大数据中挖掘潜在的模式和关联。他们的工作可以应用于市场营销、消费者行为分析、风险评估等领域。

技能要求 ：除了数据分析技能外，还需要具备深厚的数学和统计学基础，以及机器学习算法和框架的应用能力，以及具备扎实的数据挖掘技术应用能力。

三. 数据工程师/DBA

职责：开发和维护大规模数据处理和存储系统，确保系统的可靠性、扩展性和性能。他们设计和实现数据架构、ETL（提取、转换和加载）流程，并负责数据清洗、数据集成和数据仓库等任务。

大部分企业针对数据工程师，还要负责设计、实现、维护和操作本地和基于云的数据库系统。他们需要确保数据库的总体可用性及一致的性能和优化，并管理数据库中数据的安全性。也就是我们常说的DBA这个职位。

技能要求 ：需要具备深入的数据库知识和编程技能，并熟悉大数据技术栈（如Hadoop、Spark等）。

四. 数据架构师

职责：负责设计和规划大数据系统的架构，确保系统的各个组件有效运作。他们需要考虑数据的存储、处理、传输和安全性，以及与其他系统的集成。

首先需要沟通、理解业务需求，分析支撑业务场景所需的数据支撑，搭建数据模型和数据架构。并结合数据的技术特点进行技术选型，设计数据模型和加工生产逻辑、数据接入方式、数据标准、数据库表结构等，输出技术文档，同时还需要分析和定位数据处理过程中的问题。

技能要求 ：需要具备深厚的技术知识和强大的软技能（如沟通和领导力），以确保系统设计的合理性和可行性。

五. 数据安全专家

职责：负责确保数据的安全和隐私保护。他们与法律法规和合规要求有关，制定和实施数据隐私政策，并确保合规性审查和安全措施的有效执行，重点是对内的数据安全管理工作。

目前市场上还有叫数据安全合规师的职位，指从事数据防护、数据安全运维、数据风险排查、数据安全运营等相关风险管控工作的人员，由工业和信息化部教育与考试中心编制职业能力等级评价，重点是对外安全评估工作。

技能要求 ：需要了解网络安全、加密技术和身份验证方法，并具备解决复杂安全问题的能力。

六. 大数据项目经理

职责：负责领导和管理大数据项目。他们负责项目规划、进度控制、预算管理和团队管理等职责，以确保项目按时交付并达到预期目标。项目经理更多的偏向管理角色，对于沟通能力、统筹能力要求较高。大部分数据项目经理也是从类似于系统工程师、实施顾问一步一步晋升上来的。

技能要求 ：需要具备项目管理技能和数据领域的知识，能够制定项目计划、分配资源并监督团队工作。可以考虑PMP、高级项目软考相关认证。

此外，随着数据行业的不断发展，还涌现出了一些新兴的岗位角色，如人工智能工程师、数据产品经理、数据治理架构师、数据咨询师和数据法律顾问等。这些角色在数据行业中发挥着越来越重要的作用，为企业提供了更多的数据价值和应用场景。

总的来说，数据行业相关的岗位角色涵盖了从数据处理、分析到应用、管理的各个环节，每个角色都有其独特的职责和技能要求。对于想要进入数据行业的人来说，需要根据自己的兴趣和专长选择合适的岗位进行发展。

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