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成功的职业生涯带来了许多好处和改变生活的机会。不幸的是，我们生活在一个由金钱和社会地位驱动的社会中。提升职业阶梯被认为能改善生活质量。它提供了安全感和成就感。人们能够将自己的生活从零起点转变为辉煌的职业生涯。
1. Google 网络安全证书 - 快速进入网络安全领域的职业生涯。
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析能力
3. Google IT 支持专业证书 - 支持你所在组织的 IT
如果你是一名数据科学家，并且将 2022 年的目标设定为提升和发展你的职业生涯，你来对地方了。
数据科学家是被雇佣来分析和解读复杂数据的人。他们是数学家、计算机科学家和擅长发现趋势的人的结合体。能够解读大数据集、分析和解释这些分析，允许公司将这些结果应用于其短期和长期业务目标。
软技能非常重要，对职业发展至关重要。然而，要成为数据科学家，你需要具备硬技能，如分析、数据可视化、机器学习、统计学等。与解决问题、积极自我驱动的学习者以及批判性思维者等软技能结合，将帮助你在成为成功的数据科学家方面脱颖而出。
科技世界发展如此迅速，阻碍你在这一领域发展的唯一因素就是证明你具备这些硬技能的资格证书。
在你匆忙选择任何资格或课程之前，了解数据科学行业中有各种角色，而不仅仅是数据科学家，是很有必要的。以下是数据科学中最常见的职业列表。
让我们先解决最明显的一个，以免混淆。数据科学家从各种来源提取、分析和解释大量数据。他们将理解业务的需求，并利用数据来提出假设、分析数据并探索不同的模式，以符合业务议程。
他们还使用算法方法、人工智能、机器学习和统计工具进一步分析数据，使其对业务有用。商业分析也在数据科学家的角色中得以实施，向公司展示数据如何在未来证明对公司产生影响或带来好处。
高级数据科学家利用数据来指导和塑造公司，以便预测业务的未来需求。这可能包括指导、建议并雇佣初级员工，以将他们引导到公司目标的方向。除了管理数据团队，他们还分析数据以解决复杂的业务问题，并推动新标准的开发，从原型设计到生产。
高级数据科学家所需的硬技能类似于数据科学家，但在每个方面，如机器学习、SQL 和不同的编程语言上有更多的经验。他们还将具备卓越的人际交往和沟通技能，因为他们的角色涉及管理和指导高技能员工。对于依赖数据的公司来说，高级数据科学家就像船长一样。没有他们的专业知识、经验和知识，团队其他成员难以满足业务的当前和未来需求。
商业智能分析师的角色是识别潜在的改进机会，发现趋势，并通过利用数据帮助业务增长。他们可以识别潜在的问题并提出解决方案，帮助公司更清晰地了解自身情况。他们的角色完全旨在提高效率、生产力、推动销售以及实现业务的短期和长期目标。
数据挖掘是从大型数据集中提取、筛选和识别模式的过程，这些模式可以改善业务系统和操作。数据挖掘工程师建立和管理存储和分析数据的基础设施。他们的工作可能包括构建数据仓库和组织数据，使其对其他团队成员可访问。数据挖掘工程师任务的关键缩写是 ETL：提取、转换和加载。
他们将具备硬技能，如机器学习、统计学、数据库系统，以及他们列表中的首要技能 SQL，这在存储和访问数据方面被广泛使用。
数据架构师创建蓝图，这些蓝图用于数据管理系统以集中、整合、管理、维护和保护数据源，无论是内部的还是外部的。数据架构师与用户、开发人员和系统设计师紧密合作，使员工能够在指定的位置访问特定和关键的信息。
随着技术的不断提升和科技与大数据领域的职位空缺达到数百万，根据glassdoor，数据科学家是美国第二最佳的职业。来自各个行业的公司，如时尚、社交媒体和金融，正在利用数据科学家的技能来保持领先地位，降低成本和公司面临的潜在威胁。企业在做出明智决策和有效规划时严重依赖数据，因此数据科学家的需求将始终存在。
成为数据科学家具有挑战性，这包括繁重的工作量、持续的学习，以及一些日子里无法理解数据为何出错或代码为何无法按预期工作。任何具有巨大好处的事物都很少会轻松获得。
成为数据科学家的要求很高，但一旦你完成了适当的教育，你将能够获得这些好处。随着数据成为各个领域的重要元素，数据科学技能在这些领域之间变得更加可转移。通过适当的培训和资格认证，你可以在职业生涯开始时为政治公司担任数据科学家，而几年后为大型金融科技公司工作。
成为数据科学家使你能够在工作中转移，同时带上你的硬技能，并学习新的技能。
Nisha Arya 是一名数据科学家和自由职业技术写作人员。她特别感兴趣于提供数据科学职业建议或教程和理论知识。她也希望探索人工智能如何或能够对人类寿命产生益处。她是一位热心的学习者，寻求拓宽她的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。