数据科学家承担许多与分析师相同的职责，但他们还负责构建机器学习模型并使用算法根据收集的数据做出准确的预测，最终使数据分析师的工作变得更轻松。当然，了解分析如何融入更大的图景总是一件好事，成功的数据科学家对处理原始数据、分析数据以及以令人信服的方式分享见解有着深入的了解。由于这个角色往往更加独立，动力和好奇心对这些专业人士来说大有帮助。 职责：分析数据、构建和训练机器学习模型以做出可靠的未来预测 所需编程语言：Python、R 所需的工具/技能。
数据分析师所需的一切，加上数学、分析 泰国手机号码清单 和计算机科学方面的坚实基础、机器学习方法、统计模型、高级数据科学编程的知识以及对 Apache Spark 的熟悉 增长潜力：数据科学家可能会成为高级数据科学家，而有些人则决定成为机器学习工程师或首席数据官 主要行业：医疗保健、电信、能源、汽车 有兴趣了解更多关于数据科学家的信息吗？阅读这篇关于雇主希望看到的数据科学家技能的文章。对数学（包括线性代数和统计）的理解，强大的编程和调试技能，数据处理。
写作和沟通以及对细节的关注 增长潜力： 鉴于这是行业内相对较新的职位，担任此职位的个人的机会几乎是无限的 热门行业： 零售、医疗保健、研发、政府和国防、IT 服务 营销数据科学家 当公司开展新活动时，营销数据科学家需要分析公司数据和用户研究，以制定围绕发布的营销策略并衡量其结果。从细粒度来看，这可能涉及从电子邮件营销和搜索引擎优化 (SEO) 到网络分析和增长黑客的任何内容，以及介于两者之间的一切！要成为一名成功的营销数据科学家，候选人需要有能力利用数据来增强关键营销要素并实现预期的公司成果。营销数据科学家应该能够适应营销活动进展的速度。