位置:首页 >  知识藏馆 > 正文内容

不知道如何编码?你仍然可以选择这些顶尖的数据科学工作

许多知名公司正在招聘不需要任何编码知识的数据科学工作。

许多人渴望在数据科学领域工作。编码对于大多数非技术人员来说是最难学习的事情之一,许多人在开始学习之前就放弃了。许多数据科学专业确实需要编码。如果你想加入一个数据科学团队,创建需要编码的新应用程序。然而,对于从事不同数据科学专业的人来说,有各种各样的组织和机会,并非所有这些组织和机会都需要完美的编码技能。以下是不需要编码知识的顶级数据科学工作。

 

数据科学策略顾问

即使是开始使用数据和数据科学,对大多数企业来说也是一个挑战。他们需要接受关于使用数据的可能性和商业利益的教育。进入数据驱动决策的世界是一个艰难的企业转型。数据科学的目的是什么?我们如何向数据驱动型公司转型?公司需要帮助解决这些问题,并制定愿景和实施战略。他们希望获得发展能力方面的支持,以及评估工具和服务提供商方面的指导。最重要的是,所有工人的文化和心态都必须转变。对此我们能做些什么?如何赋予员工权力?一个成功的数据科学团队是如何走到一起的?他们从哪里获得信息?数据科学战略顾问为所有这些问题提供答案。您可以从数据科学家的知识以及战略和组织技能中获得一切。您不需要知道如何编写代码。

 

数据科学软件技术作家

数据科学过程中使用了许多专有的数据科学软件和平台,包括主数据管理系统、分析平台以及可视化和商业智能工具。还必须有人让用户熟悉所有的技术特性和使用选项。软件文档、说明手册和操作指南解释了如何使用软件及其可以实现的功能。它规定了如何将其纳入当前的It基础架构和程序中。技术作家的工作很辛苦。他们必须熟悉软件和数据科学。他们与程序员、用户和营销人员合作。不仅必须生产和检查材料的准确性,还必须满足设计,最终还必须满足法律标准。数据科学软件的技术作者必须从头到尾熟悉该程序,以及数据科学过程和方法、应用程序、用户心理和行为。技术作者的作品是由用户体验决定的或是由用户体验决定的。您必须是一名成熟的数据科学家,拥有多种交互和专业知识,但不需要知道如何编写代码。

 

专业从事技术和数据科学的招聘人员

大公司在技术、人工智能和数据科学领域使用专业招聘人员。这些招聘人员必须熟悉数据科学工作和程序的基础,以及应用程序和目标。他们还需要高度的同理心和出色的沟通能力。他们不仅讨论可能的团队成员的简历,还讨论候选人的需求,以便发布招聘广告并对申请进行初步筛选。他们还讨论了如何发展数据科学团队,以及他们对实现目标所需的各种能力和人员的观点和建议。这些招聘人员都是数据科学方面的专家,能够发现简历中的错误以及虚构的人才和经验。不足为奇的是,他们中的许多人学会了编程,并在以后发展到更专业的角色。这是一项结合了沟通、人力和技术方面的工作。

 

数据科学(软件和平台)公司的销售代表

在数据科学工作中,使用了各种专有软件和平台,包括数据管理、云、数据科学工具、可视化和报告。销售人员负责产生潜在客户,与潜在客户协商条款,签订合同,完成销售,并提供售后服务。PowerPoint演示文稿不销售软件或平台。您必须向用户展示产品的价值和功能。因此,您熟悉该产品和平台的功能和应用程序。你很精通解决问题的技巧。需要对整个数据科学过程有技术上的理解,以及与数据科学家和商业专业人士沟通的能力。你是一个数据科学家,也可以销售和沟通。这项流行的数据科学工作不需要任何编码知识。

 

数据科学项目经理

从事数据科学工作的人并不总是高效的项目经理。项目经理必须监督整个项目并协调所有参与方,尤其是在公司转型的大型项目或计划中。数据科学项目经理负责规划、设计和实施数据科学解决方案。您必须跟踪项目的发展并分析危害。当问题出现时,您必须升级并解决问题。您还需要确保项目中有合适的人员。因此,您需要业务领域的专业知识、端到端的数据科学能力、严格的项目管理战略和人员管理技能。这是一个允许你做很多不同事情的职业。但是,您不需要是编码专家。这也是最重要的数据科学工作之一。

 

商业智能(BI)和数据可视化专家

数据科学成果必须在企业界的报告中呈现或包含。观众由对数据科学只有初步了解的商人组成。建立相关且可理解的报告,以及将整个叙述传达给非技术人员的奇妙数据可视化,是一门艺术。因此,专业人员负责在大公司的所有数据科学团队中建立和维护充分的报告和可视化。此外,大多数咨询公司都有专业的员工来帮助客户这样做。Tableau、Qlik Sense/QlikView、MicroStrategy、ThoughtSpot和Power BI是企业最常用的工具。在这一领域寻找工作时,请寻找这些工具以及短语“BI专家”。然后,确保它与数据科学团队密切合作。即使您将使用这些工具创建仪表板、可视化和BI报告,您也不需要任何编码知识。但是,您需要数据科学专业知识,才能将通信和消息传递集成到报告中。

 

数据科学家不使用代码工具

在市场上,越来越多的复杂平台和解决方案不需要编码知识。一方面,这些平台创建的扩展是由于缺乏具备所需编码技能的数据科学家,而另一方面,它允许技术水平较低的个人进行复杂的数据科学建模。另一方面,它减少了代码中的错误源和错误率,以及构建预测和规定模型所需的时间。这降低了成本,提高了上市速度,这在当今的企业环境中变得越来越重要。RapidMiner、KNIME、Google cloud Auto ML、Google ML工具包、可教机器、Fritz AI或数据机器人是一些最知名的技术和系统。这些是您可以用来搜索这些职位空缺的关键字。使用这些系统需要对数据科学有透彻的了解。您执行与编码同事相同的任务,包括数据准备、数据净化、数据工程、描述性、预测性和规定性建模、功能工程、测试和模型部署,但不使用代码技术。

版权声明:转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益, 请作者持权属证明与本网联系,我们将及时更正、删除,谢谢您的支持与理解。

全球知识荟

全球知识荟