數據科學家、數據工程師、技術經理：邊份工啱你？

數據科學家、數據工程師或技術經理：哪個職位最適合你？

無論你最適合的角色是數據科學家、數據工程師還是技術經理，西北大學的數據科學碩士課程都將幫助你為當今及未來的工作做好準備。

數據科學的需求和職業前景

谷歌的首席經濟學家哈爾·瓦里安在2010年曾指出，“未來十年最性感的工作將是統計學家。”基於這一觀點，湯瑪斯·達文波特和D.J.帕蒂爾撰寫了《數據科學家：21世紀最性感的工作》。

你是否應該因為這份工作“性感”而尋求數據科學的培訓？或許不是。你需要知道的是這份工作的需求。數據科學家和數據工程師的需求都非常高。

根據美國勞工統計局的數據，數據科學家繼續成為美國增長最快的職業之一。在接下來的十年（2023-2033年），數據科學家的職位預計增長率高達36%，2023年的年中位數薪資為$108,020。

數據工程師的需求同樣龐大。Indeed在其2024年美國十大最佳職業名單中將數據工程師列入其中，年均薪資為$130,135。

生成式人工智能和大型語言模型的興起徹底改變了技術領域。數據科學家和數據工程師的角色比以往任何時候都更為重要，特別是隨著組織越來越多地投資於這些技術。根據2024年Forrester的調查，67%的人工智能決策者計劃在來年增加對生成式人工智能的投資。這一激增突顯了對具備專業技能的數據科學家和數據工程師的迫切需求。

數據科學和數據工程的工作內容

為了在當今世界保持競爭力，公司需要依賴數據，並在日常運營中使用數據。這需要數據工程師和技術專業人員（如軟件工程師、數據庫管理員、雲架構師等）的支持。他們能夠將研究結果和數據科學模型轉化為有效的系統。

隨著強大生成式人工智能和大型語言模型的出現，數據科學家的角色正在演變。除了從零開始構建新模型外，數據科學家還需將預構建模型整合進數據管道中。這些預構建模型多來自大型科技公司。構建集成的智能系統是數據工程的工作。

數據工程師在每個數據科學項目的開始階段扮演著關鍵角色。數據科學家依賴數據工程師收集和準備數據進行分析。沒有數據，就沒有分析，自然也無法構建和測試模型。

一些分析和建模項目最終以書面報告的形式提交給管理層，或在儀表板或演示中顯示結果。研究結果指導管理決策。

分析和建模項目不必以報告結束。許多模型會被實踐化，成為公司運營業務的一部分。數據工程師在構建數據科學應用和實施信息系統方面也扮演著重要角色。

選擇適合你的職位

數據科學家就像變色龍，根據業務環境改變顏色。有些數據科學家完全可以被稱為市場研究員、金融分析師或競爭情報專業人士，這取決於工作需求。

分析和建模是數據科學的核心，許多數據科學家視自己為應用統計學家。

為了滿足當今數據驅動和數據密集型世界的需求，數據科學家需要具備多種語言能力，能夠流利地使用信息技術、商業及分析和建模的語言。

對於有興趣從事數據科學應用開發和系統實施的學生，可以專攻數據工程，並尋求各種信息技術職位。數據工程師也可以被稱為軟件工程師、系統工程師、雲架構師、計算機科學家、機器學習工程師、人工智能工程師或開發運營（DevOpps）專業人士。工作職稱在不同公司或行業之間可能有所不同，但職位機會豐富。

在閱讀數據科學家和數據工程師的招聘信息時，你會發現所需技能有相當大的重疊。

數據科學家的技能包括：

– 編程
– 雲計算
– 數據庫管理
– 數據可視化
– 概率和統計
– 多變量微積分和線性代數
– 機器學習和深度學習

數據工程師的技能包括：

– 編程
– 數據提取、轉換和加載（ETL）
– 系統架構
– 數據庫設計和配置
– 接口和傳感器配置

技術管理

從數據科學的技術側轉向管理側，提供了額外的機會。組織需要能夠理解數據科學和數據工程的人，同時也能夠用商業語言進行溝通。

正如數據科學和數據工程一樣，技術管理的職位也很多。需要有人來建立和管理數據科學家和數據工程師的團隊，並對信息基礎設施做出決策。

溝通技巧對於技術管理至關重要。迫切需要能夠理解商業問題以及技術解決方案的人，並且能夠將技術術語翻譯成非技術人員能理解的語言。

無論你最適合的角色是數據科學家、數據工程師還是技術經理，西北大學的數據科學碩士課程都將幫助你為當今及未來的工作做好準備。該課程以方便和引人入勝的在線格式提供，學生可以按自己的步伐兼職學習，實現學習和成長而不影響職業發展。

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在當今數據驅動的世界中，選擇正確的職業路徑至關重要。數據科學和數據工程不僅是技術工作，還需要商業洞察力和溝通能力。隨著生成式人工智能的興起，數據專業人才的角色將越來越重要，因此，無論選擇哪個職位，持續學習和適應新技術將是成功的關鍵。這不僅僅是職業發展的選擇，更是適應未來工作環境變化的必要步驟。

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