随着数据科学领域的招聘信息越来越多，范围也越来越广。Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息，全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异，以及所赋予的工作职责。
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
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:
分布式计算
预测模型
故事讲述和可视化
数学\统计，机器学习
数据分析师
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:
电子表格工具（例如Excel）中
数据库系统（SQL和基于NO SQL）
通信可视化
数学，统计，机器学习
数据架构师
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:
数据仓库解决方案
深入了解数据库体系结构
提取thansformation和加载（ETL），电子表格和BI工具
数据建模
系统开发
数据工程师
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:
数据库系统（SQL和基于NO SQL）
数据建模ETL工具
数据API
数据仓库解决方案
统计学家
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
