随着更多形式的数据被发现，对处理、收集、存储和分析数据的需求也在不断发展。“商业智能”一词越来越流行，对用于分析业务和运营绩效的新兴软件和系统的需求也在迅速增加。因此衍生出很多与数据分析相关的工作。今天，就让我们一起来看看都有哪些热门职位供你选择。
1、数据分析师
数据分析师收集、处理和执行统计数据分析，为组织得出有意义的结论。数据分析师将大型数据集转换和处理为可用的形式，例如报告或演示文稿。他们还研究帮助决策过程的重要模型，从数据中收集见解，然后将其有效地传达给组织领导者，以帮助企业决策。
2、数据科学家
数据科学家需要能够应用数学、统计和科学方法。使用各种工具和技术来清理和准备数据; 进行预测分析和人工智能; 并解释如何使用这些结果为业务问题提供数据驱动的解决方案。 数据科学家需要比数据分析师拥有更多的技能。
3、数据架构师
数据架构师主要是设计和创建数据管理系统的蓝图，然后由数据工程师建立。类似于传统的建筑师，数据架构师是 "远见者"，因为他们负责可视化和设计一个组织的数据管理框架。此外，数据架构师改善现有系统的性能，确保数据库管理员和分析师能够使用这些系统。
4、数据工程师
数据工程师负责准备、处理和管理收集和存储的数据，用于分析或操作用途。像传统的工程师一样，数据工程师建立和维护数据 "管道"，将数据从一个系统连接到另一个系统，使数据科学家能够获得信息。正因为如此，数据工程师被要求了解数据科学中使用的几种编程语言，如Python、R和SQL。
5、统计员
鉴于统计学是数据科学的主要基础之一，许多统计学家可以轻松地过渡到数据科学领域。统计学家主要负责数据的收集和处理。他们决定需要什么数据以及如何收集数据。此外，他们设计实验，分析和解释数据，并报告结论。
6、商业智能(BI)开发人员
商业智能开发者是专门的工程师，他们使用软件工具将数据转化为有用的见解，以帮助商业决策。负责简化技术信息，让公司里的其他人都能轻松理解。简而言之，他们创建和运行包含他们使用商业智能工具找到的数据的报告，并将信息转化为更通俗的术语。
7、机器学习工程师
机器学习工程师是另一组专业工程师，他们专注于研究、构建和设计人工智能和机器学习系统，以实现预测模型的自动化。基本上开发的算法使用输入数据并利用统计模型预测输出，同时在新数据可用时不断更新输出。
