2022年与数据相关的热门岗位有哪些？随着更多形式的数据被发现，处理、收集、存储和分析数据的需求也在不断发展。“商业智能”一词越来越流行，对新兴软件以及用于分析商业和运营绩效的系统的需求迅速增加因此衍生了很多与数据分析有关的岗位，今天我们来看看。

1、数据科学家

数据科学家需要能够应用数学、统计学和科学方法。使用多种工具和技术来清理和准备数据；进行预测分析和人工智能；并解释如何利用这些结果来为商业问题提供数据驱动的解决方案。数据科学家需要的技能比数据分析师多得多。

2、数据分析师

数据分析师收集、处理和执行统计数据分析，为组织得出有意义的结论。数据分析师将大型数据集转化并处理成可用的形式，如报告或演示。他们还通过研究重要的模式来帮助决策过程，并从数据中收集洞察力，然后有效地传达给组织领导，以帮助商业决策。

3、数据工程师

数据工程师负责准备、处理和管理收集和存储的数据，用于分析或操作用途。像传统的工程师一样，数据工程师建立和维护数据 “管道”，将数据从一个系统连接到另一个系统，使数据科学家能够获得信息。正因为如此，数据工程师被要求了解数据科学中使用的几种编程语言，如Python、R和SQL。

4、数据架构师

数据架构师主要是设计和创建数据管理系统的蓝图，然后由数据工程师建立。类似于传统的建筑师，数据架构师是 “远见者”，因为他们负责可视化和设计一个组织的数据管理框架。此外，数据架构师改善现有系统的性能，确保数据库管理员和分析师能够使用这些系统。

5、商业智能(BI)开发人员

商业智能开发者是专门的工程师，他们使用软件工具将数据转化为有用的见解，以帮助商业决策。负责简化技术信息，让公司里的其他人都能轻松理解。简而言之，他们创建和运行包含他们使用商业智能工具找到的数据的报告，并将信息转化为更通俗的术语。

6、统计员
鉴于统计学是数据科学的主要基础之一，许多统计学家可以轻松地过渡到数据科学领域。统计学家主要负责数据的收集和处理。他们决定需要什么数据以及如何收集数据。此外，他们设计实验，分析和解释数据，并报告结论。

7、机器学习工程师

机器学习工程师是另一组专业工程师，他们专注于研究、构建和设计人工智能和机器学习系统，以实现预测模型的自动化。基本上开发的算法使用输入数据并利用统计模型预测输出，同时在新数据可用时不断更新输出。

数据科学如今非常流行，统计学家和数据科学家在总劳动力中所占的份额与其他职业相比很小，但随着数据科学职业道路变得越来越流行这些数字预计将在未来几年增加。