隨著更多形式的數據被發現，對處理、收集、存儲和分析數據的需求也在不斷發展。“商業智能”一詞越來越流行，對用于分析業務和運營績效的新興軟件和系統的需求也在迅速增加。因此衍生出很多與數據分析相關的工作。今天，就讓我們一起來看看都有哪些熱門職位供你選擇。
1、數據分析師
數據分析師收集、處理和執行統計數據分析，為組織得出有意義的結論。數據分析師將大型數據集轉換和處理為可用的形式，例如報告或演示文稿。他們還研究幫助決策過程的重要模型，從數據中收集見解，然后將其有效地傳達給組織領導者，以幫助企業決策。
2、數據科學家
數據科學家需要能夠應用數學、統計和科學方法。使用各種工具和技術來清理和準備數據; 進行預測分析和人工智能; 并解釋如何使用這些結果為業務問題提供數據驅動的解決方案。 數據科學家需要比數據分析師擁有更多的技能。
3、數據架構師
數據架構師主要是設計和創建數據管理系統的藍圖，然后由數據工程師建立。類似于傳統的建筑師，數據架構師是 "遠見者"，因為他們負責可視化和設計一個組織的數據管理框架。此外，數據架構師改善現有系統的性能，確保數據庫管理員和分析師能夠使用這些系統。
4、數據工程師
數據工程師負責準備、處理和管理收集和存儲的數據，用于分析或操作用途。像傳統的工程師一樣，數據工程師建立和維護數據 "管道"，將數據從一個系統連接到另一個系統，使數據科學家能夠獲得信息。正因為如此，數據工程師被要求了解數據科學中使用的幾種編程語言，如Python、R和SQL。
5、統計員
鑒于統計學是數據科學的主要基礎之一，許多統計學家可以輕松地過渡到數據科學領域。統計學家主要負責數據的收集和處理。他們決定需要什么數據以及如何收集數據。此外，他們設計實驗，分析和解釋數據，并報告結論。
6、商業智能(BI)開發人員
商業智能開發者是專門的工程師，他們使用軟件工具將數據轉化為有用的見解，以幫助商業決策。負責簡化技術信息，讓公司里的其他人都能輕松理解。簡而言之，他們創建和運行包含他們使用商業智能工具找到的數據的報告，并將信息轉化為更通俗的術語。
7、機器學習工程師
機器學習工程師是另一組專業工程師，他們專注于研究、構建和設計人工智能和機器學習系統，以實現預測模型的自動化。基本上開發的算法使用輸入數據并利用統計模型預測輸出，同時在新數據可用時不斷更新輸出。
