数据科学经过这些年的迅速发展，已经分化成三类工作职位。今后几年，这种划分应该会更明显。下面，尚友小编就给大家具体介绍一下Data Science的三种就业方向，以及对这三种方向的对比和分析：
《一》数据科学的三个职业方向
1. 机器学习工程师 Machine Learning Engineer 代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship prouction coe，做出来的是数据产品。
2. 数据分析员 Data Analyst 工作内容俗称analytics (prouct analytics or business analytics)，从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见，能自己开发Dashboar算是analyst里面技术强的；工作需要产生各种形式的报告；在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。
3. 数据科学家 Data Scientist 很多人说，我想做数据科学家，我想做机器学习，而这类职位就是大家想象中的那种。 此类职位工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Frau Detection、Amazon物流管理，FB/Linkein的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子，听上去就不是写SQL能解决的，也不是会写代码就能做出来的，都需要比较深的领域知识。
