数据科学家职业规划，数据科学DS最有发展潜力的岗位

很多在美国留学的同学都选择Data Science方向，但是很多同学不知道数据科学DS最有发展潜力的岗位有哪些？下面为大家分享数据科学家职业规划。

大部分data scientist的岗位都是偏Machine Learning方向，机器学习也是数据科学工作中的精髓。所以要说作为其中的细分之一ML engineer未来相较来说更有发展潜力是没毛病的，不止薪资高，还更接近核心业务，未来职业上升空间和选择面也大。

一、Analytics

这个方向的岗位包括：

- 数据科学家（分析向）

- 产品分析师

- 数据分析师

- 商业分析师

Analytics方向需要员工通过数据分析、数据可视化、统计实验等方法来帮助公司做出最优化的产品或者商业抉择。

这类岗位需要非常强的统计背景，数据分析能力以及沟通能力，同时对公司的产品有深入的了解。所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据、用R/Python做分析、用Tableau/Excel作图比较常见。对编程和ML的要求，普遍不是那么高。

现在越来越多的大厂针对应届生开放了数据科学家分析向的岗位。比如Airbnb、Facebook、LinkedIn、Lyft等。如果以毕业进大厂为首要目的的话， Data Science Analytics方向就是你的首选。

二、Machine Learning

其实大部分data scientist的岗位都是ML方向的。机器学习是数据科学的核心。

这类岗位的员工通常需要建模来解决一些相对复杂的问题。由于工作往往直接关系到公司的核心业务，所以工作会非常有成就感。这类岗位在同公司内的薪资待遇往往比分析类更高。

具体可申请的岗位有Microsoft Data & Applied Scientist、Pinterest Data Scientist等等。

三、Data Science Consultant

这个方向几乎就是由麦肯锡和BCG这两大咨询巨头支撑起来的。这两家公司和他们的子公司每年都会招收不少的应届生作为他们的数据科学咨询师。

无论是分析还是建模，这类岗位的主要工作都是为了服务客户，解决客户的具体问题。

DS Consultant方向岗位申请一般需要你有极强的沟通汇报和总结能力，也需要有非常强的学习能力和抗压能力。

和正常的咨询师一样，也需要常常飞到客户那里进行工作。工作时长和工作压力会比其他几个方向更大一些。随之带来的是更快的成长曲线和更丰富的人脉资源。

四、数据工程师

别看这个岗位申请的人数不多，可这个岗位的重要性和薪酬完全不比其他岗位差，因为现在所有大公司都非常重视数据，依赖数据。

申请者需要对数据系统，对SQL，对大数据构架有非常深刻的理解，并对算法有着扎实的背景。

这个方向非常热门的一个岗位是Facebook的New Grads Data Engineer。

五、User Experience Researcher

同为Data Science track的工作，用户体验研究员对于写代码的能力要求不那么高，更适合背景不是非常硬核的同学。

User Experience Researcher的薪资却完全不比其他岗位低，因为用户体验永远是公司产品的核心。

这类岗位的员工负责收集、统计、分析用户对于产品的反馈，并且根据结果来和开发团队进行沟通，从而优化产品使客户更为满意。

申请者必须要有非常强大的统计实验基础知识，同时有扎实的数据分析和可视化能力。

众多方向之中如何选择，最重要还是看个人的背景适配度及职业热情：

如果你非常热爱与人沟通、非常喜欢了解公司的产品和公司的业务——数据科学分析向 or 数据科学咨询师

如果你热爱自己研究算法、热爱机器学习模型、热爱大数据构架——机器学习方向的数据科学家 or 数据工程师

如果你不是那么擅长写代码，对艺术、设计、人文、心理学有非常大的兴趣——用户体验研究员

如果不是真正喜欢、适合对应工作内容的话，即便当下“发展潜力大”、薪酬待遇，也有可能会因为莫名进入“内卷”旋涡或别的原因而得不到理想的求职结果。综合来说，数据科学有发展潜力的方向众多，但细分岗位也不少，大家还是要根据个人情况认真思考、筛选，毕竟求职前期的方向选择是最能体现“选择大于努力”的时间段了。