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資料科學概念向量圖
數據科學現在無所不在。世界各地的公司紛紛轉向數據科學來解決最多樣化的問題。這種情況使資料科學家在就業和薪資方面處於有利地位。

自然地，許多人開始對學習如何成為資料科學家感興趣。如果您正在閱讀這篇文章，您可能就是其中之一。在這裡，我們將向您展示成為資料科學家所需了解的一切，包括一種有效且有吸引力的方式來學習進入資料科學世界所需的知識。

我們在頂級分析職業列表中挑選了數據科學，您可以在我們的全文中找到其他職位。

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數據科學家做什麼？
我們有一整篇文章致力於理解數據科學。在那裡，我們探討了資料科學家可能扮演的角色。從本質上講，數據科學家致力於深入理解和分析數據，以提供可行的見解。

在商業環境中，他們跨多個團隊工作，為強大 埃及電話號碼列表 的分析奠定基礎。這意味著制定策略來捕獲、收集和清理來自各種來源的資料。在組織和探索這些數據後，他們可以建立解決方案並將其發現傳達給更廣泛的企業。

資料科學家經常與其他專業人員合作，包括資料工程師、分析師、IT 架構師、應用程式開發人員和業務利害關係人。

資料分析師與資料科學家：有什麼區別？
我們有一份比較資料分析師和資料科學家的完整指南。然而，總而言之，雖然這兩個角色都使用數據，但它們的範圍和責任有所不同：



數據分析師通常致力於解釋現有數據以提供可行的見解。他們可能使用更簡單的模型和工具。
資料科學家扮演更廣泛的角色，經常提出需要回答的問題。他們 使用先進的工具和模型（包括 機器學習演算法）來獲得見解。
為什麼要成為資料科學家？
有人選擇從事數據科學職業的原因有很多。這是一個可以帶來巨大回報的行業，提供了一個充滿智力挑戰和刺激的環境。資料科學家必須保持領先於最新的技術趨勢和發展，並在動態的環境中工作。

因此，如果您具有求知欲、具有分析能力，並且喜歡使用資料和技術，那麼成為資料科學家可能適合您。

此外，有 才華的資料科學家還有很多工作機會。 Statista 的數據顯示，大數據市場 預計在未來幾年將大幅成長，預計到 2027 年價值將達到 1,030 億美元，而 2024 年將達到 840 億美元。

同樣，美國勞工統計局預測， 2021 年至 2031 年間，數據科學產業的就業機會將成長 35%，遠高於 4% 的全國平均水準。

這種成長反映在數據科學職業的受歡迎程度上，《美國新聞與世界報道》等組織將數據科學家列為技術領域第4 名最佳工作、STEM 領域第7 名最佳工作以及整體最佳工作第8 名。