大数据分析师工资待遇

　　数据科学职位是IT行业中收入最高的职位。在过去的几年中，出现了一系列数据科学角色，因此很难基本了解它们是什么以及它们之间的区别。即使这些角色的名称不同，也无济于事。AAA教育小编给大家分享大数据分析师工资待遇

 

　　数据科学家非常需要。对数据科学家的需求达到顶峰，他们是中国本土收入最高的人群之一，其基本工资中位数为130,000美元。在未来几年中，数据科学专业人员的供求之间将存在50%的差距。您还可以掌握数据科学并从数据中发挥作用。
 

　　数据科学中的各种工作角色：
 

　　太多的数据科学角色可能很难理解。每个工作角色所需的技能互不相同。数据科学领域使用数学。统计和计算机科学学科，以及包括Python，R，Tableau，SQL等在内的通用工具集。当今和以下对数据科学专业人员的需求量很大，我们将讨论数据科学中提供的不同职位：
 

1、数据科学家
 

　　数据科学家可能是当今世界上该领域中最热门的职位和最受欢迎的工作之一。他们负责处理原始数据，借助上述各种技术对其进行分析，并以对预测业务问题有用的方式提供见解。数据科学家使用机器学习，并根据过去的模式预测未来。
 

　　数据科学家的平均工资范围为119,000元。

2、数据分析师
 

　　数据分析师是分析数据的人。但是，此过程需要创建系统，以帮助企业用户汲取见解并确保数据质量。他的作用是收集，处理和执行统计数据分析。数据分析师从可用数据中查找有意义的信息，并使用R或SAS。不仅是IT行业，医疗，汽车，金融，零售和保险等行业中的所有公司都需要数据分析师来开展业务。
 

　　数据分析师的平均年薪(中国)为100,000元。

3、数据架构师
 

　　随着大数据的兴起，数据架构师的作用越来越重要。他的职责是创建数据管理系统，以集成，保护和维护数据源和公司信息。他负责数据库体系结构，数据的设计，创建和优化。他非常依赖Microsoft Excel进行属性映射和设计表。数据架构师需要掌握Pig，Spark，SQL，XML和Hive等技术。
 

　　该职业的平均年薪(中国)为50,000元。

4、数据工程师
 

　　他们不是分析数据的人，而是为其他专业人员构建一定的软件基础架构以进行工作。他们具有Hadoop和大数据技术( 例如MapReduce，Hive和Pig)，NoSQL技术和SQL技术的深入知识，因此能够做到这一点。他的职责是开发，测试和维护大型处理系统。超过50%的工作是Data Wrangling，数据工程师擅长于此，他具有软件工程背景。
 

　　这份工作的平均工资(中国)为65,000元。
 

5、统计员
 

　　统计员的作用是了解影响业务增长的变化的市场趋势。工作是收集数据并将其转换为有用的信息。他们的技能使他们能够处理各种数据，无论结构化还是非结构化。它们使用的常见工具和技术包括SAS，SPSS，Matlab，Python，Scala，SQL，R等。它们具有强大的统计背景，涵盖描述性和推论性主题。
 

　　统计学家的平均工资(中国)为55,000元。

6、数据库管理员
 

　　这些是受过训练的专业人员，负责存储和组织公司数据。与保护，监视，维护和保护数据有关的所有活动均由数据库管理员执行和指导。这有助于使数据库始终可供包括员工在内的用户使用。用于此目的的各种工具是MySQL Workbench，Toad，Adminer，DatabaseSpy等。
 

　　该职位的平均平均工资(中国)为48,000元。
 

7、业务分析师
 

　　业务分析师的角色类似于数据分析师的角色。但是，业务分析师具有业务领域的专门知识。他们使用自己的技能来指导企业改进其产品和服务。他们收集并分析基本业务需求和要求，并负责带来和管理业务中的变更。业务分析师使用的工具是Microsoft Office，其中包括PowerPoint，Excel，Word和Visio，Google文档，表格和幻灯片，SmartDraw，Balsamiq等。
 

　　该数据科学工作的平均工资(中国)为45,000元。
 

8、数据和分析经理
 

　　数据和分析经理负责开发流程，以进行有效的数据分析，解释和报告。他们为数据分析师团队提供指导，并负责制定招聘决策。他们需要在数据科学领域拥有7-10年的经验。他们可以根据市场趋势建议组织负责人进行更改。他们必须具有计算机编程语言，数据库系统，大数据工具和机器学习方面的丰富知识。
 

　　该职业的平均工资(中国)为$ 90,000。
 

结束语：
 

　　在寻找数据科学梦想的工作时，请考虑到角色的不同，这就是为什么您需要确保详细了解每个角色，然后选择适合自己和技能的任一个。如果一个人选择让他的职业生涯数据科学领域，他知道自己会喜欢他的工作具有良好的薪酬和需求。随着数据渗透到我们的生活中，公司将努力理解所生成的数据，因此职业机会预计将长期增长。