干货 | 我不想当“茶树菇”呀：美国DS岗位鄙视链第一期
►前言：
Data行业可谓是本世纪最热门的行业。它高薪、出路多、工作灵活在哪都能够受到公司的优待但万万没想到的是Data行业内部其实也存在各种鄙视链众多看起来高大上的岗位也有着不为人知的心酸。
看到高大上的Job Description你心动到去应聘可是一旦到岗工作后却沦为茶树菇、调包侠、参数怪。而能够在Data领域找到心仪的工作站在鄙视链顶端的需要的是对行业内部有足够的了解和脚踏实地的晋升。
不过呢每个人的工作都是从Entry Level做起选择正确的方向进入最适合的职位和industry就是走向成功的第一步。今天就由PH求职带大家了解一下DS岗位的鄙视链和该行业的薪资统计吧！
第二期请戳这里：干货 | 留学生11大热门城市数据岗位薪资分析：美国DS岗位鄙视链第二期
第三期请戳这里：干货 | 正确时间管理，教你赚回学费：美国DS数据岗位鄙视链第三期
►岗位分类：
Data Science岗位主要分为三类：
- Data Analyst
- Data Scientist
- Data Engineer
鄙视链如下：
- Data Analyst
主要工作是查询和处理数据，提供报告，总结和可视化数据。需要对一些核心技能有基本的了解:统计、数据转换、数据可视化。通常被认为是Data领域入门级工作。
- Data Scientist
在一定程度上和Data Analyst一样仍然需要能够做好清理、分析和可视化数据。然而，Data Scientist将在这些技能上有更多的深度和专业知识，并将能够培训和优化机器学习模型。所以，Data Scientist的薪资也比同等级的Data Analyst要高。
- Data Engineer
那么这个和Data Scientist有区别吗？大概就是如下图的关系：
翻译：现在的Data Engineer比Data Scientist人才缺口更大吗？答：是的，在你做一个美味的胡萝卜蛋糕之前，你首先需要去收割、洗干净和存储那些胡萝卜。
Data Engineer是准备Data Scientist分析的big data所需的基础设施的专业人员。他们是软件工程师，负责设计、构建、整合各种资源的数据，并创建大数据仓库。Data Engineer的目标是优化公司的大数据生态系统的性能。
►岗位晋升途径：
Data Analyst会在工作中继续构建Data相关技能通常以Machine Learning机器学习为重点使自己更容易过渡到Data Scientist的角色如果你对数据基础设施、软件开发等更感兴趣努力成为一名Data Engineer，也是可以选择的方向。
以上内容仅供参考。行业不分高低贵贱，只有合适和不合适。找到属于自己的Dream job才有利于我们的长期发展！
►结语：
PH求职会一直陪在你身边帮助你迈出成功的第一步！导师团队为你提供心仪公司全方位信息让你的求职不再盲目！