原文：
www.kdnuggets.com/2020/04/find-perfect-fit-data-job-roles-guide.html
评论
由 Alon Mei-raz 提供，数据与洞察副总裁，Hapoalim 银行
箭头矢量图由 macrovector 创建 - www.freepik.com
1. Google 网络安全证书 - 快速进入网络安全职业道路。
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. Google IT 支持专业证书 - 支持你的组织的 IT
几周前，我带着我的狗散步时偶遇了我的邻居。她有统计学背景，问我关于数据世界中不同职位的情况，试图找出她下一步的职业发展方向。在我概述了每个职位的各种职责后，我看到她相当困惑。她说：“我完全没想到这个领域如此细分。”而她并不是唯一一个这样的人。
在过去的几年里，数据相关职位被认为是就业市场上最热门的职位。需求持续迅速增长，并且预计不会很快改变。虽然每个人都想加入这个充满魅力的领域，但首先了解各种角色和职责是至关重要的。在这份快速指南中，我会尽力通过明确不同职位的精髓来消除困惑。
那么，让我们开始吧。
数据分析师的主要责任是识别重要的业务问题，然后处理和利用数据，以帮助组织做出更为明智的数据驱动决策。
这个角色需要广泛的技能，从收集大量数据并组织它以获得见解。数据分析师必须具备分析和技术能力，并且应该熟悉 ETL 工具、数据可视化以及诸如 R、Python、SQL、SAS 等语言/技术。
虽然这个角色不像列表中的其他角色那样技术性强，但业务分析师在数据世界中扮演着重要角色，作为技术人员与业务/管理方面之间的桥梁。他们必须对其特定行业（例如：医疗保健、保险、金融）及业务流程有深入了解。
由于业务分析师是业务方面和管理层之间的中介，他们需要能够生成报告，具备良好的数据可视化技能，并显然是顶尖的沟通者。
数据工程师是团队中的“建设者”。有人称他们为数据领域的 DevOps。我见过不同的公司对这个角色的定义各不相同，但在我看来，数据工程师奠定了其他角色，如数据科学家和数据分析师，能够成功完成工作的基础。为了实现这一点，数据工程师被赋予了构建和维护组织大数据生态系统的重要责任，同时确保它的稳健和顺利运行。
数据工程师需要对数据系统非常熟悉，例如：Hadoop、Hive、MongoDB、MySQL 等。他们还应具备数据流工具、ETL 工具和数据建模的实际经验。
嗯，我本来想把这个放到最后，因为显然这是最受欢迎的职位——不仅在数据领域，而且在技术社区中也如此。不过，我确实相信这个列表上的所有角色之间的协作显著地促进了组织的成功。也就是说，我认为它吸引这么多专业人士的原因在于，数据科学本质上是编程、统计和商业知识三个关键领域的交汇点。它还涉及大量的创造力，因为数据科学家从一个业务问题开始，需要找到最佳路径来回答这个问题，使用各种先进技术，比如预测分析。他们致力于进行研究，以观察那些没有通过深入的数据分析无法发现的模式、联系和数据行为，然后能够认识到如何利用这些来为他们所工作的组织带来利益。
数据科学家应被期望在统计学和数学方面是专家，当然在编程语言方面，如 Python、R、Scala 也是如此。
这是另一个需求量大的角色，和数据工程/数据科学有一定的重叠。
机器学习工程师负责弥合数据科学家和技术之间的差距，以便将数据科学家的成果带到生产或组织服务中。他们通过构建数据管道、将模型迁移到生产环境、公开 API、训练模型和执行 A/B 测试来实现这一点。
机器学习工程师需要对各种机器学习库（例如：Tensorflow、NLTK）有深入的了解，具备编程经验以及对 SQL、Rest API 和其他补充技术有扎实的知识。
尽管过去几年大部分关注点转向了人工智能，但我们不能忘记商业智能的重要性。人工智能和商业智能对于现代组织的成功和决策制定都是关键。
BI 开发人员通常负责开发和维护 BI 界面：数据可视化和仪表板、报告和查询工具。在所需技能方面，以下是一些对 BI 开发人员有用的技能：SQL、深入理解 OLAP 和 ETL，以及 BI 系统的经验：Power BI、Qlik Sense 或其他。
这个角色是名单中的资深者。数据库管理员在设置和维护数据库方面扮演着关键角色。作为组织数据库健康的负责人，数据库管理员基本上负责公司的重要资产之一。数据库管理员的活动包括：管理数据库访问（授予/撤销等）、计划和归档备份例程（和恢复）、计划和执行安装与升级、监控数据库并优化其性能。
数据库管理员显然需要精通他们负责的数据库。
简而言之，ETL 开发人员负责将数据从源数据库转移到目标数据库的过程，包括监控和测试过程的性能，并在需要时修复。在大规模系统中，这一过程非常频繁，因此至关重要。
ETL 开发人员必须具备以下经验：ETL 工具（流行的有：Talend、Informatica、Datastage）、SQL、脚本语言和建模工具。
我认为这个角色和随后的角色充当团队的粘合剂。数据架构师基本上是技术粘合剂，负责所有架构活动。这包括创建蓝图和设计文档，以指定数据库流程和集成点，评估和批准工程师部署和使用的适当工具。数据架构师还应该充当“守门人”，确保组织的数据愿景得到执行，显然需要必要的安全措施。
在我看来，数据架构师必须是全能型人才。这意味着在数据技术和最佳实践方面具有深入的知识，并保持最新的进展。
数据产品负责人负责领导组织的数据战略，并监督产品组合在利用数据和对齐愿景方面的情况。
首先，数据产品负责人就是一个产品负责人。一般来说，产品负责人定义路线图，与内部和外部利益相关者合作，确保项目的进展，并充当“项目的粘合剂”。在所有这些活动的基础上，数据产品负责人还负责确保组织最大化数据的价值，以实现最佳的业务成果。在某些情况下，这意味着通过展示利用数据的好处来影响高级管理层，同时确保数据在公司内部得到广泛执行和接受。
数据人才不再仅仅被科技公司猎头。如今，大多数公司已经理解数据的力量及其对组织发展的重要性。请记住，公司可能在对上述不同角色的定义和范围上有所不同。
如前所述，尽管每个人可能都听说过数据科学家的角色，但数据领域还有许多其他角色。每个角色都有其特定的挑战和所需的技能。如果你想在数据领域找到一份工作，确保你对各种角色及其差异有充分的了解，这些差异有时可能很微妙，甚至会重叠。
那你还在等什么呢？
个人简介：Alon Mei-raz 是以色列领先银行的副总裁数据与洞察，负责所有数据平台和团队，这些团队为超过 200 万客户提供支持。Alon 在 HPE、Sun Microsystems 及其他市场领先公司担任过各种技术领导和高级管理职位超过 15 年，在移动性、机器学习和聊天机器人领域拥有广泛的经验。
相关：
-
大数据和数据科学的 5 条职业路径，解释说明
-
成功数据科学职业的建议
-
4 种数据科学家的现实职业选择