数据领域各角色分工

• 数据工程师（Data Engineer）：
聚焦构建可扩展且高效的数据管道，确保系统间数据流畅可靠。需掌握SQL、Python、Spark、Hadoop、Kafka等技能，工作理念可概括为“管道（Pipeline）”，为数据后续处理奠定基础。
• 数据分析师（Data Analyst）：
专注解读和可视化结构化数据，将原始数据转化为清晰的商业决策依据。具备SQL、Excel、Tableau、Power BI等技能，以“洞察（Insights）”为工作理念，助力业务理解数据背后的信息。
• 数据科学家（Data Scientist）：
致力于从数据中建模和提取模式，为复杂问题提供预测性见解。需掌握Python、R、TensorFlow及机器学习知识，工作理念是“算法（Algorithm）”，推动数据价值向业务解决方案转化。
• 机器学习工程师（Machine Learning Engineer）：
专注部署和优化生产环境中的机器学习模型，搭建数据科学与实际应用的桥梁。技能涵盖PyTorch、Python、TensorFlow及MLOps工具，工作理念为“自动化（Automation）”，实现模型的工程化落地。
• 商业智能（BI）开发人员（Business Intelligence (BI) Developer）：
负责设计仪表板和报告系统，为决策者提供可直接使用的视觉化洞察。掌握SQL、Power BI、Looker、QlikView等技能，工作理念是“报告（Reports）”，助力业务高效获取数据驱动的决策支持。
• 数据架构师（Data Architect）：
聚焦设计数据系统和架构，构建可扩展的基础设施以满足分析和人工智能需求。具备SQL、NoSQL及AWS、Azure、GCP等云技术技能，工作理念为“蓝图（Blueprint）”，规划数据生态的底层架构。
• 人工智能工程师（AI Engineer）：
致力于构建智能的人工智能驱动系统，创造面向现实世界的自动化和创新解决方案。需掌握LangChain、深度学习、计算机视觉、NLP等技能，工作理念是“智能（Intelligence）”，推动人工智能技术的实际应用。#数据科学 #项目管理 #数据库 #数字化企业 #开发者选项 #数字化