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職場(chǎng)數(shù)據(jù)點(diǎn)評(píng) 讓職場(chǎng)人少走彎路
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data analyst

data scientist

至少3年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),其中包括至少1年使用Google Cloud設(shè)計(jì)和管理工作經(jīng)驗(yàn)。
熟悉GCP服務(wù)(如BigQuery、Dataflow、Pub/Sub等)及相關(guān)技術(shù)。
具備數(shù)據(jù)建模、ETL流程和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、SQL方面的經(jīng)驗(yàn)。
在高度監(jiān)管或復(fù)雜組織中先前的工作經(jīng)驗(yàn)將是一個(gè)加分項(xiàng)。
熟練使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)操作和腳本編寫(xiě)。
了解Terraform用于基礎(chǔ)設(shè)施即代碼(IaC)。
熟悉Jenkins用于持續(xù)集成和部署。
了解事件流平臺(tái)(例如Kafka、Google Cloud Pub/Sub)。
具備強(qiáng)大的問(wèn)題解決能力和注重細(xì)節(jié)
更新于 2026-03-22
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As a Data Scientist, you will design, develop, deploy predictive models machine learning solutions to solve complex business challenges. You’ll collaborate with data engineers, business analysts, clients to translate requirements scalable data products, from concept to production.
This role is ideal fsomeone passionate about statistical modelling, machine learning, deriving actionable insights from large datasets.
Key Responsibilities
1. Develop robust data models conduct feature engineering to improve model performance
2. Perform exploratory data analysis (EDA) to uncover patterns, trends, insights
3. Collaborate with data engineers to build optimize data pipelines fmodel training inference
4. Evaluate model performance using appropriate metrics validation techniques
5. Deploy models production environments in collaboration with ML engineers DevOps teams
6. Communicate findings recommendations to technical non-technical stakeholders through visualizations reports
7. Stay up to date with emerging trends in AI/ML apply best practices in model interpretability, fairness, MLOps
Requirements
1. Bachelor’s Master’s degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, a related field
2. 3+ years of experience in data science machine learning roles
Strong proficiency in Python (e.g., pandas, scikit-learn, NumPy, statsmodels)
3. Experience with data modelling, feature engineering, statistical analysis
4. Familiarity with MLOps tools (e.g., MLflow, Kubeflow, Airflow) cloud platforms (AWS, GCP, Azure)
5. Knowledge of SQL database systems
6. Experience with version control (Git) collaborative development workflows
7. Strong analytical thinking problem-solving skills
更新于 2025-12-03
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工資待遇區(qū)別

崗位名稱(chēng)
平均工資
較上年
¥27.6K
--
¥31.8K
--
說(shuō)明:data analyst和data scientist哪個(gè)工資高?data analyst低于data scientist。data analyst平均工資¥27.6K/月,2026年工資¥K,data scientist平均工資¥31.8K/月,2026年工資¥K,統(tǒng)計(jì)依賴(lài)于各大平臺(tái)發(fā)布的公開(kāi)數(shù)據(jù),系統(tǒng)穩(wěn)定性會(huì)影響客觀(guān)性,僅供參考。

就業(yè)前景區(qū)別(歷年招聘趨勢(shì))

崗位名稱(chēng)
2025年職位量
較2024年
說(shuō)明:data analyst和data scientist哪個(gè)就業(yè)前景好?data analyst2025年招聘職位量 93,較2024年增長(zhǎng)了 15%。data scientist2025年招聘職位量 86,較2024年增長(zhǎng)了 13%。統(tǒng)計(jì)依賴(lài)于各大平臺(tái)發(fā)布的公開(kāi)數(shù)據(jù),系統(tǒng)穩(wěn)定性會(huì)影響客觀(guān)性,僅供參考。

學(xué)歷要求區(qū)別

本科 77.4%
碩士 16.1%
大專(zhuān) 6.5%
本科 65.7%
碩士 22.9%
博士 8.6%
大專(zhuān) 2.9%
說(shuō)明:data analyst和data scientist的區(qū)別? data analyst需要什么學(xué)歷?本科占77.4%,碩士占16.1%,大專(zhuān)占6.5%。 data scientist需要什么學(xué)歷?本科占65.7%,碩士占22.9%,博士占8.6%,大專(zhuān)占2.9%。

經(jīng)驗(yàn)要求區(qū)別

5-10年 58.1%
3-5年 16.1%
1-3年 12.9%
不限經(jīng)驗(yàn) 12.9%
5-10年 40.0%
不限經(jīng)驗(yàn) 25.7%
3-5年 20.0%
1-3年 14.3%
說(shuō)明:data analyst和data scientist的區(qū)別? data analyst經(jīng)驗(yàn)要求哪個(gè)最多?5-10年占58.1%,3-5年占16.1%,1-3年占12.9%,不限經(jīng)驗(yàn)占12.9%。 data scientist經(jīng)驗(yàn)要求哪個(gè)最多?5-10年占40.0%,不限經(jīng)驗(yàn)占25.7%,3-5年占20.0%,1-3年占14.3%。

data scientist與其他崗位進(jìn)行PK