如果您對數據科學工作感興趣，那麼跟上該領域未來的最新趨勢非常重要。新技術的發展總是在不斷湧現，並且總是有大量的職業機會即將出現。
在本文中，我們將探討：
數據科學的不同職業和未來最具吸引力的工作
影響未來數據科學工作方向的不同因素
對於數據科學職業非常重要的技能。
讓我們開始吧！
數據科學工作的現狀
目前，資料科學中有三個關鍵子領域，大多數工作都屬於這個類別。每個子領域的就業率都很高，預計從現在到 2030 年將會成長更多。
這些子領域各自專注於不同的領域，例如資料的收集、分析、建模和報告。讓我們快速瀏覽一下每個關鍵角色：
資料分析師
數據分析師是該領域最著名的職業之一。他們從資料庫收集數據，組織數據，並研究這些數據以得出與當前主題相關的發現。
透過收集和解釋，數據分析師得出數據所表達的結論。憑藉這些見解，他們在解決問題和幫助企業變得更加安全方面處於領先地位。
數據科學家
這個角色經常與資料分析師的角色混淆。然而，成為資料科學家需要一種更基於解決方案的方法——這通常涉及新模型和分析方法的開發。
組織通常僱用資料科學家來尋找趨勢並就業務策略提供建議。
資料工程師
處理原始資料材料並將其轉化為可理解的內容的資料基礎設施由資料工程師設計和維護。這些專業人員為資料科學家和分析師有效率地完成工作奠定了基礎。
為了創建和管理這些系統，資料工程師需要強大的程式設計技能，並且必須精通多種程式語言。
影響未來數據科學工作的因素
數據科學的未來是光明且不斷發展的。技術進步和企業內數據使用的日益普及是數據科學未來趨勢的關鍵。
技術進步
隨著人工智慧技術、機器學習和雲端運 巴哈馬電話號碼列表 算的興起，熟練員工越來越擅長處理數據。
這些進步使企業能夠以越來越實惠的價格實現更有效和高效的數據分析。
數據爆炸
一般人每天都會透過 Facebook 和 Google 等管道創建大量資料。同時，現今大多數企業都利用數據來制定更有效的策略。
隨著數據的不斷增加，能夠處理和解釋這些數據的人的工作機會也越來越多。
許多企業聘請自己的資料分析師、科學家或工程師來管理和解釋對其營運有效運作至關重要的資料。
資料隱私和道德
科技的快速發展使得如何負責任地保護和使用資料的討論變得更加重要。
簡而言之：圍繞著資料隱私的資料道德和規則可能非常難以駕馭！
許多企業沒有考慮這些因素，導致違反了可接受的標準。
因此，對這些標準有深入了解並具有跨多個學科技能的資料隱私和道德專家的需求不斷增加。
未來 6 個最熱門的數據科學工作
數據科學工作數量已經很大，預計到 2030 年將成長 36%。
數據科學家的就業成長
數據科學家職位增長 -來源
到那時，人工智慧等技術可能會開始減少人類參與數據科學的需求。
在那之前，人工智慧的使用正在數據科學領域帶來全新的職業，如下所述：
1.人工智慧道德官
人工智慧的使用涉及許多倫理問題。
許多企業現在選擇聘請人工智慧道德官員來監控和指導該技術的使用，以確保道德標準始終得到滿足和維護。
在這個角色中，保持平衡至關重要，以確保人工智慧的使用能夠正確服務消費者、公民和公司的利益。在另一篇文章中了解更多關於人工智慧道德的資訊。
2. 數據翻譯器
資料轉換器是原始資料和決策之間的紐帶。
他們是資料收集、解釋和建模方面的專家，能夠透徹理解資料科學的更多技術面。
不僅如此，他們還擅長制定商業策略。數據翻譯人員透過運用其廣泛的技能來為決策提供信息，以確保業務盡可能有效地運作。
3. 資料隱私專家
不僅消費者和公民資料必須受到保護，企業自己的私人資料也同樣重要。因此，企業正在聘請資料隱私專家來提供資料安全的建議。
資料隱私專家確保員工、客戶和客戶的敏感資訊的安全。
該職位必須具備資料保護實務和法律知識，以及豐富的 IT 和相關軟體知識。
4. 資料庫管理員
