概述
美国数据科学家开发和实施一组技术或分析应用程序,以使用面向数据的编程语言和可视化软件将原始数据转换为有意义的信息。应用数据挖掘、数据建模、自然语言处理和机器学习,从大型结构化和非结构化数据集中提取和分析信息。可视化、解释和报告数据结果。可以创建动态数据报告。
日常工作
使用统计软件分析、操作或处理大量数据。
将特征选择算法应用于预测感兴趣结果的模型,例如销售、流失和医疗保健使用。
应用抽样技术来确定要调查的群体或使用完整的普查方法。
使用统计软件清理和操作原始数据。
使用统计性能指标(例如损失函数或解释方差的比例)比较模型。
使用专业软件创建图形、图表或其他可视化效果,以传达数据分析的结果。
向管理层或其他最终用户提供数学建模和数据分析结果的口头或书面演示。
设计调查、民意调查或其他工具来收集数据。
确定可以通过数据分析解决的业务问题或管理目标。
确定关系和趋势或任何可能影响研究结果的因素。
使用数据分析结果确定业务问题的解决方案,例如预算、人员配备和营销决策。
使用数学理论和技术在工程、科学和其他领域提出解决方案。
阅读科学文章、会议论文或其他研究来源,以确定新兴的分析趋势和技术。
向关键利益相关者推荐数据驱动的解决方案。
测试、验证和重新制定模型,以确保准确预测感兴趣的结果。
用编程语言编写新的函数或应用程序来执行分析。
技术技能
分析或科学软件 — IBM SPSS Statistics; SAS; StataCorp Stata; The MathWorks MATLAB
数据库用户界面和查询软件 — Amazon Elastic Compute Cloud EC2; Amazon Redshift; Amazon Web Services AWS software; Microsoft SQL Server Hot technology
开发环境软件 — Apache Kafka; Go; Microsoft Azure software; Ruby
面向对象或组件的开发软件 — C#; Perl; R; Scala
演示软件 — Microsoft PowerPoint
工作内容
应用数学原理或统计方法来解决科学或应用领域的问题。
为他人提供分析技术方面的建议。
分析业务或财务数据。
分析数据以识别或解决运营问题。
分析数据以确定变量之间的趋势或关系。
分析数据以告知运营决策或活动。
确定适当的数据分析方法。
制定评估组织活动的程序。
开发科学或数学模型。
准备分析报告。
准备用于分析的数据。
准备信息的图形或其他视觉表示。
向他人展示研究成果。
选择完成任务所需的资源。
更新技术知识。
编写计算机编程代码。
工资中位数
(2023)每小时 51.93 美元,每年 108,020 美元
就业
(2023)202,900 名员工
预计职位空缺
(2023至2033)20,800
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