Data Science是一个维度非常广的职业，这个职业已经出现在各行各业，包括咨询业，零售业，金融业，通讯行业，旅游业等等。近年，基本上每个行业都需要大数据科学来分析产品，解决商业问题，以及给出针对未来的策略。Data Science因此在横向上和纵向上都有了迅速的发展。横向上来说，Data science有着各种各样的职位需求。纵向上来看，Data Science可以往更senior的技术岗发展，也可以在管理岗有所晋升。

Data Adminstrator 是数据科学最入门职位。当数据量还没有达到足够大的时候，数据库已经存在了，所以需要Data Adminstrator 来做基本的数据库维护。

Data Engineer 的工作重心在于建立数据pipelines，这个职位对coding技术要求比较高。Data Engineer需要把原始数据，比如说每个用户在网上的评论、点赞等等这些行为，用coding存进服务器里，然后导出成新规范下的数据格式。

Data Architect 数据架构师的工作是搭建数据平台。他们需要设计一套符合公司数据的solution，这是在任何技术解决方案开发之前，最重要的工作之一。他们要解决别人没法解决的问题，发现别人发现不了的问题。

Business analyst相当于在客户和technical people之间的桥梁。他们常常需要跟客户沟通，评估客户的需求是不是可以得到满足，以及用什么模式去实现这样的需求。所以，Business analyst是一个介于纯技术岗和销售岗的之间的职位。除了需要较好的沟通技能之外，Business analyst也需要懂得做prototype来初步跟客户展示解决方案。

Data Analyst 和 Data Scientist 的工作都是做数据分析，但是focus有所不同。Data Analyst更关心当下的数据。在做数据分析之前，data analyst可能会跟marketing团队沟通，了解最近的营销策略和市场上类似的产品，以此作出假设，并用数据给出evidence和结论。Data Scientist的工作更偏向于对未来的预测。Data Sceintist 常常需要处理一些大数据，要用模型跑数据来分析未来的趋势。

Alex导师告诉我们, 入行大数据需要学习的计算机语言最主要包括这三种：SQL、R 和 Python。其他需要掌握的技术性技能包括Excel, visualization data需要的Tableau和Power BI，还有machine learning等等。但是，敲黑板，重点来了！！！做好数据科学的工作最重要的技能是你的软实力communication skill。你通过数据分析得到insignts后，如何用storytelling 去 communicate这些成果，让stakeholders明白其中data的意义才是重中之重。所以说，技术上的技能可能可以帮助你入行，但是想在行业里发展晋升，最重要的是你的communication skill。

如果只是单纯想提高技术方面的技能，其实很多资源我们都可以好好利用。Coco导师给我们展示了各种各样的实用平台，比如专门针对Data Science技术方面课程的Data Camp, 又比如说同学们可以在Udemy上来提高到soft skills，如ppt技能、reporting技能等等。

在准备data science相关面试的时候，Coco导师也提示我们，除了要掌握以上technical和soft skills以外，更重要的是，你要知道怎么运用这些技能去解决问题。这时候，你需要的是专业人士在面试前给你feedback机会，帮助你在面试的时候一举拿下心中的offer。接下来，Infinity Data Science Bootcamp 将由Alex导师和Coco导师亲自为大家指导以下精彩内容👇👇👇，为你规划Data Science职业生涯， 用真实案例手把手教你操作数据分析，提供一对一模拟面试机会，并提供精准反馈。

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