大數據時代產物 5種數據科學頂尖職業
「大數據」是指數量龐大而無法以傳統方式處理的資料，大數據的興起使資料探勘、統計領域成熱門科目，且造就許多新興職業，根據知名印度教育公司Great Learning指出大數據人才已是各行各業不可或缺的人力資源，並依序介紹當今歐洲五種數據科學職業，分別是「數據科學家」、「數據分析師」、「數據工程師」、「數據架構師」、「機器學習工程師」。
許多產業皆透過大數據分析預測未來趨勢，使大數據成為各行各業必定發展的數位技術，而Great Learning提供分析、數據科學、大數據、機器學習、人工智能、網絡安全、全棧開發、雲端計算、深度學習等職業關鍵課程，下列將說明Great Learning所提及歐洲五大數據科學職業的職責，以及在業界扮演的角色。
一、數據科學家
數據科學家是種需要一系列技術和基於所在領域的技能，來管理和分析數據以解決業務問題的職業。
所需技能：
- 具R、SAS、SQL、Hive、Pig、Spark、Python 等知識。
- 具量化研究和大數據分析的專業能力。
二、數據分析師
數據分析師是指具數據洞察力，將原始數據轉化成可用於制定決策的資訊或知識的職業。
所需技能：
- 具R、SAS、Python、HTML、C++、SQL 和 Javascript 等知識。
- 需熟悉使用多種工具的「數據檢索」、「資料倉儲」、「數據可視化」。
三、數據工程師
數據工程師是開發、實施和維護數據系統，擁有建立「創建軟體解決方案」能力的職業。
所需技能：
- 具Apache Hadoop和 Apache Spark、C++、AWS、Azure 等專業知識。
- 了解數據庫系統、資料倉儲解決方案、ETL工具以及 Python、Java 等編程語言，並對其算法和數據結構有充分知識。
四、 數據架構師
數據架構師負責建立和維持公司資料儲存的技術基準，策劃硬體和軟體的結構，確保資料儲存系統可支持未來的資料量和分析需求的職業。
所需技能：
- 應用數學和統計學於基本編程語言。
- 擅長數據可視化、數據遷移、數據處理、數據建模、數據庫管理和數據挖掘。
五、機器學習工程師
機器學習工程師是創建機器學習程序和運用演算法，使其機器能不受指示的情況下採取行動。
所需技能：
- 具應用數學、計算機科學、軟件工程、數據分析和特徵工程等概念。
- 具機器學習演算法和交叉驗證等方面知識。
上述歐洲5種數據科學職業，各有特色，沒有所謂的優劣，取決於個人所任職的行業和工作類型，加上大數據已是主流趨勢，也替數據人才開創職業生涯的黃金機會。
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