职业发展手册

计算机科学与技术专业

未来已来，只是分布不均，愿你是先行者

职业发展手册

数据科学与大数据技术专业

未来已来，只是分布不均，愿你是先行者

序

欢迎你选择这份职业发展手册！

随着时代的发展，职业环境日益复杂多变，个人职业发展也面临着越来越多的挑战。为了帮助你更好地

规划和管理自己的职业生涯，我们精心编写了这份手册。

本手册涵盖了数据科学与大数据技术领域职业发展各个方面的知识和技能，包括岗位综述、工作内容、

工作职责、行业前景、薪资待遇、职业发展路径等。我们希望通过这些内容，帮助你了解自己的优势和劣

势，明确自己的职业目标，并制定切实可行的职业发展计划。诚挚希望你能带着以下问题阅读：

（一）职业兴趣——喜欢干什么

（二）职业能力——能够干什么

（三）职业价值观——最看重什么

（四）胜任能力——优劣势是什么

（五）家庭环境分析

（六）学校环境分析

（七）社会环境分析

职业发展是一个持续的过程，需要不断学习和积累经验。我们鼓励你积极参与各种培训和实践活动，

不断提升自己的能力和素养。同时，也要保持积极乐观的心态，面对挑战，勇于突破，最终实现自己的职

业梦想。

最后，祝你在职业发展道路上取得成功！

目 录

CONTENTS

01

数据分析师

大数据工程师

数据可视化专家

机器学习工程师

/p02

/p10

/p18

/p26

数据分析师

计算机科学与技术专业/职业发展手册 02 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

01 | 数据分析师典型的一天

数据分析师的日常工作可能会因公司、项目和具体职责的不同而有所差异，但以下是一个典型的数据分析师一天的

工作流程：

◆上午：

1. 检查电子邮件和日程（9:00 AM - 9:30 AM）

开始一天的工作，检查新邮件、会议邀请和日程安排，确定当天的优先事项。

2. 团队站立会议（9:30 AM - 10:00 AM）

参加团队的每日站立会议，讨论项目进展、遇到的问题和当天的工作计划。

3. 数据处理和清洗（10:00 AM - 11:30 AM）

使用SQL或数据处理工具（如Python、R）从数据库中提取数据，并进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。

4. 数据分析和探索（11:30 AM - 12:30 PM）

对清洗后的数据进行探索性分析，识别数据中的模式、趋势和异常值，为进一步的深入分析打下基础。

5. 午餐休息（12:30 PM - 1:30 PM）

午餐时间和休息，为下午的工作充电。

◆下午：

1. 深入分析和建模（1:30 PM - 3:00 PM）

根据上午的探索性分析结果，进行更深入的数据分析，可能包括构建预测模型、分类模型或其他统计模型。

2. 结果验证和测试（3:00 PM - 4:00 PM）

对分析结果进行验证和测试，确保模型的准确性和可靠性。

计算机科学与技术专业/职业发展手册

03

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

3. 报告撰写和可视化（4:00 PM - 5:00 PM）

将分析结果整理成报告，使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI）将复杂的数据转换为易于理解的图表和

仪表板。

4. 与利益相关者沟通（5:00 PM - 5:30 PM）

与团队成员、项目经理或业务利益相关者讨论分析结果，提供数据支持的见解和建议。

5. 文档编写和代码维护（5:30 PM - 6:00 PM）

编写分析文档，记录分析过程和结果，同时维护和更新分析代码，确保分析流程的可重复性。

6. 总结和计划（6:00 PM - 6:30 PM）

总结当天的工作，准备第二天的工作计划，包括需要跟进的事项和即将到来的截止日期。

请注意，这只是一个典型的日程安排，实际的工作内容和时间分配可能会根据项目需求和个人工作习惯有所不同。

数据分析师的工作往往需要灵活应对，以适应不断变化的业务需求和数据挑战。

数据分析师是专门负责收集、处理和分析大量数据的专业人员，他们运用统计分析、数据挖掘技术和数据可视化工

具，从数据中提取有价值的信息和洞察，以支持企业决策和优化业务流程。他们需要具备强大的分析能力、技术

技能和沟通技巧，以便将复杂的数据分析结果转化为易于理解的商业建议。

02 | 工作职责

数据分析师的工作职责广泛且多样，他们主要负责从大量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定。以下是数

据分析师的一些核心工作职责：

◆数据收集与处理：

收集来自不同来源的数据，包括数据库、文件、APIs等。

清洗和预处理数据，以确保数据质量。

◆数据分析与解释：

使用统计方法和分析技术对数据进行分析，以识别模式、趋势和关联。

解释分析结果，提供业务洞察。

◆数据可视化：

利用图表、图形和仪表板等工具将复杂数据转化为直观的可视化展示。

制作报告和演示文稿，向非技术利益相关者传达分析结果。

◆建模与预测：

构建和评估统计模型，如回归分析、聚类分析、时间序列分析等。

预测未来趋势和结果，为业务决策提供数据支持。

◆数据库管理：

管理和优化数据库，确保数据的安全性和可访问性。

◆业务咨询：

与业务团队合作，理解业务需求和目标。

提供基于数据的建议，帮助业务团队优化流程和提高效率。

◆项目管理：

管理数据分析项目，确保按时完成并符合质量标准。

跟踪项目进度，解决项目中出现的问题。

◆工具和技术开发：

掌握并使用数据分析工具和编程语言，如Python、R、SQL、Excel等。

持续学习新技术和方法，以提高分析能力。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册 04

◆数据治理和合规性：

确保数据处理和分析遵守数据隐私法规和公司政策。

管理数据访问权限和数据安全。

◆沟通与协作：

与团队成员、管理层和其他部门协作，共享分析结果。

清晰地传达复杂的数据分析概念，确保信息的准确传递。

◆问题解决：

识别业务问题和挑战，运用数据分析技能寻找解决方案。

测试和验证假设，以确定最佳的业务策略。

◆持续改进：

根据业务发展和市场变化，不断优化分析流程和模型。

提出改进建议，以提高数据分析的准确性和效率。

数据分析师的工作职责可能会根据所在行业、公司规模和具体项目的不同而有所差异，但上述职责提供了一个基

本的框架。

03 | 行业前景

数据分析师的行业前景非常广阔，以下是几个关键点来说明为什么数据分析师的需求在未来几年内将持续增长：

◆数据量的增长：

随着互联网、物联网（IoT）、社交媒体和移动设备的普及，全球数据量呈指数级增长。企业需要数据分析师来处理和

解读这些数据。

◆决策制定的转变：

越来越多的企业转向基于数据的决策制定过程，这增加了对能够理解和分析数据的专业人员的需求。

◆ 技术发展：

大数据、人工智能、机器学习和云计算等技术的发展为数据分析师提供了更多的工具和平台，扩展了他们的工作范围

和能力。

◆行业应用广泛：

数据分析的应用跨越了金融、医疗、教育、零售、制造业等多个行业，几乎每个领域都需要数据分析师。

◆竞争优势：

能够从数据中提取洞察的企业能够获得竞争优势，这促使更多公司投资于数据分析人才和项目。

◆预测和趋势分析：

数据分析师能够帮助企业预测市场趋势和消费者行为，这对于制定长期战略至关重要。

◆自动化和人工智能：

尽管某些数据分析任务可能会被自动化工具取代，但高级数据分析和解释工作仍需要人类的直觉和专业知识。

◆数据隐私和合规性：

数据隐私法规的增加要求企业更加重视数据的合规性，这需要数据分析师在处理数据时遵守相关法规。

◆职业发展路径：

数据分析师有明确的职业晋升路径，可以发展成为高级分析师、数据科学家、数据分析经理等。

◆教育和培训机会：

随着对数据分析师需求的增加，更多的教育和在线培训资源变得可用，帮助专业人士提升技能。

综上所述，数据分析师的行业前景看好，预计在未来几年内，这一职业将继续成为就业市场上的热门选择。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

05

04 | 选择做一名数据分析师 你就选择了这样的生活

选择成为一名数据分析师，你将步入一个充满挑战和机遇的职业道路，这样的生活可能包含以下几个方面：

◆与数据为伴：

你将与数据为伍，每天的工作都围绕着数据的收集、处理和分析。

◆解决问题：

你将面对各种业务问题，需要运用你的分析技能找到解决方案。

◆持续学习：

技术不断进步，你需要持续学习新的工具、技术和分析方法。

◆跨领域工作：

数据分析应用于多个行业，你将有机会在不同领域工作，从金融到医疗，从零售到科技。

◆高压环境：

在项目截止日期和业务需求的压力下工作，可能需要应对紧张的工作环境。

◆团队合作：

你将与数据科学家、产品经理、业务分析师和管理层紧密合作，共同推动项目进展。

◆沟通技巧：

你需要将复杂的数据分析结果转化为易于理解的报告和演示，这要求你具备出色的沟通和表达能力。

◆创新思维：

你将被鼓励创新思考，探索新的分析方法和解决方案。

◆灵活的工作时间：

可能需要根据项目需求灵活调整工作时间，包括加班和远程工作。

◆ 技术驱动的决策：

你的工作将直接影响公司的决策过程，这既是一种责任也是一种成就感。

◆ 数据隐私和合规性：

需要遵守数据隐私法规，确保数据处理的合法性和合规性。

◆职业发展：

你将有机会从初级分析师成长为高级分析师、数据科学家或数据分析经理。

选择成为一名数据分析师，你将进入一个快节奏、不断变化的职业领域，这要求你具备强大的适应能力和对数据的热

情。同时，你也将有机会通过你的工作直接影响业务成果，为组织带来价值。

05 | 薪酬待遇

数据分析师的薪酬待遇受多种因素影响，包括地理位置、行业、公司规模、个人经验和技能水平等。以下是一些影响数

据分析师薪酬的主要因素和一般情况：

◆地理位置：

在全球范围内，不同国家和地区的经济状况和生活成本不同，薪酬水平也会有所差异。例如，在美国硅谷或纽约等科技

产业发达地区，数据分析师的薪酬通常高于其他地区。

◆行业：

数据分析师在金融、科技、咨询和医疗等行业的需求较高，这些行业的薪酬待遇通常也更优厚。

◆公司规模：

大型公司通常能提供更高的薪酬和更完善的福利，而初创公司可能提供较低的薪酬，但可能会提供股票期权等激励。

06 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

◆个人经验和技能：

经验丰富、技能娴熟的数据分析师通常能获得更高的薪酬。随着经验的积累和技能的提升，薪酬也会相应增长。

◆教育背景：

拥有相关领域学位（如数据科学、统计学、计算机科学）的数据分析师可能会获得更高的起薪。

◆ 专业认证：

获得专业认证（如SAS、Tableau、Google Analytics等）的数据分析师可能会因为其专业技能而获得更高的薪酬。

◆工作性质：

全职数据分析师的薪酬通常高于兼职或合同工。

◆经济状况：

经济状况和就业市场的供需关系也会影响薪酬水平。

根据Glassdoor、Payscale等薪酬调查网站的数据，数据分析师的平均年薪在全球范围内大致在40,000美元至100,000

美元之间，具体数字会根据上述因素有所不同。在中国，数据分析师的平均年薪可能在6万元至30万元人民币之间，同

样受到地区、行业和个人能力的影响。需要注意的是，这些数字只是一个大致的参考，实际薪酬可能会因个人和市场条

件的不同而有所差异。

06 | 职业发展路径

数据分析师的职业发展路径相对灵活，可以根据不同的兴趣、技能和职业目标进行规划。以下是一些典型的职业发展

路径：

◆初级数据分析师：

这是大多数数据分析师职业生涯的起点，负责基础的数据收集、清洗、分析和报告工作。

◆中级数据分析师：

随着经验的积累，数据分析师可以承担更复杂的分析项目，负责数据建模、预测分析和优化报告。

◆高级数据分析师/资深数据分析师：

在此阶段，分析师不仅需要具备深厚的数据分析技能，还需要具备项目管理能力和领导力，能够指导初级分析师。

◆数据科学家：

对于那些对机器学习和高级统计建模感兴趣的数据分析师，可以转型成为数据科学家，专注于更复杂的数据分析和预测

模型的开发。

◆ 大数据工程师：

对于擅长技术的数据分析师，可以转向大数据领域，负责大数据平台的搭建、优化和管理。

◆ 数据架构师：

数据架构师负责设计和优化数据架构，确保数据的质量和可用性。

◆数据产品经理：

数据产品经理负责数据产品的规划、开发和优化，需要具备数据分析和产品管理的双重技能。

◆ 业务分析师/商业智能分析师：

专注于业务流程和决策支持，利用数据分析帮助企业优化业务流程和提高效率。

◆ 数据可视化专家：

对于擅长数据可视化的数据分析师，可以专注于通过图表、仪表板和其他工具将数据转化为直观的视图。

◆数据管理/数据治理专家：

负责制定和实施数据管理政策，确保数据的合规性、安全性和隐私。

07

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

◆ 咨询顾问：

许多数据分析师也会选择成为独立顾问，为不同客户提供数据分析和业务咨询服务。

◆教育和培训：

一些经验丰富的数据分析师可能会转向教育领域，成为数据科学和分析的讲师或培训师。

◆创业：

有些数据分析师可能会利用自己的专业知识和经验创办自己的公司，提供数据分析服务或开发数据分析工具。

数据分析师的职业发展不仅仅局限于技术层面，还可以根据个人兴趣和市场需求，向管理、咨询、教育等多个方向发

展。随着数据分析在各行各业的广泛应用，数据分析师的职业前景广阔。

07 | 准入门槛

数据分析师的准入门槛因公司、行业和具体职位的要求而异，但通常包括以下几个方面：

◆教育背景：

大多数数据分析师职位要求至少拥有本科学位，专业通常与数学、统计学、计算机科学、数据分析、商业分析或相关领

域相关。

◆ 技能要求：

熟练掌握数据分析工具和编程语言，如SQL、Python、R、Excel等。

具备数据可视化技能，能够使用Tableau、Power BI等工具创建图表和报告。

了解统计学原理和数据分析方法，包括描述性统计、推断性统计、回归分析等。

◆工作经验：

一些入门级职位可能对工作经验要求不高，但有相关实习或项目经验会是一个加分项。

对于更高级别的职位，可能需要几年的相关工作经验。

◆专业认证：

一些专业认证，如SAS认证、Google Analytics认证等，可以提高求职者的竞争力。

◆沟通能力：

能够清晰地向非技术团队成员解释复杂的数据分析结果。

◆问题解决能力：

能够独立识别问题、分析问题并提出解决方案。

◆ 业务理解：

对所在行业的业务流程和行业知识有一定的理解，这有助于更好地进行数据分析。

◆ 学习能力：

数据分析领域不断发展，需要持续学习新的工具、技术和最佳实践。

◆逻辑思维：

具备良好的逻辑思维能力，能够从数据中发现规律和趋势。

◆ 项目管理：

对于需要管理多个项目或团队的数据分析师，项目管理能力也是一个重要的准入门槛。

◆英语能力：

在一些国际化的公司或项目中，良好的英语沟通能力可能是必需的。

◆ 数据隐私和合规性：

了解并遵守数据隐私法规和公司的数据使用政策。

准入门槛的高低也取决于职位的级别和职责范围。对于初级职位，门槛可能相对较低，而对于高级职位，则需要更多的

08 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

09

经验和专业技能。随着数据分析在各行各业的重要性日益增加，这些准入门槛也可能会有所变化。

08 | 什么样的人更适合做数据分析师

适合做数据分析师的人通常具备以下特质和技能：

◆分析能力：

具有较强的逻辑思维和分析能力，能够从复杂数据中识别模式和趋势。

◆数学和统计学基础：

拥有扎实的数学和统计学知识，能够运用统计方法来分析数据。

◆ 技术熟练：

熟练掌握数据分析工具和编程语言，如SQL、Python、R、Excel等。

◆数据可视化技能：

能够使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI）将数据转化为直观的图表和报告。

◆好奇心和问题解决能力：

对数据和问题有好奇心，喜欢探索和解决复杂问题。

◆细节导向：

对细节敏感，能够在数据中发现错误和不一致之处。

◆沟通能力：

能够清晰地向非技术背景的同事和管理层解释数据分析结果。

◆业务理解：

对业务有深刻理解，能够将数据分析与业务目标和战略相结合。

◆学习能力：

快速学习新工具、技术和行业知识的能力。

◆适应变化：

在快节奏和不断变化的工作环境中保持灵活和适应性。

◆耐心和持久性：

数据分析可能涉及大量重复和细致的工作，需要耐心和持久性。

◆创新思维：

能够创新地思考如何使用数据来解决业务问题。

◆团队合作：

能够在跨职能团队中有效合作，与数据科学家、产品经理和业务分析师等协作。

◆ 批判性思维：

具备批判性思维能力，能够质疑假设并提出改进方案。

◆数据隐私和合规意识：

对数据隐私和合规性有深刻理解，能够在数据处理中遵守相关法规。

◆项目管理能力：

能够管理多个项目和截止日期，确保按时交付高质量的分析结果。

适合做数据分析师的人通常对数据充满热情，并且愿意不断学习和适应新的技术和方法。他们需要具备将技术技能与业

务知识相结合的能力，以帮助企业从数据中获得洞察并做出更好的决策。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

09

大数据工程师

计算机科学与技术专业/职业发展手册 10 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

01 | 大数据工程师典型的一天

大数据工程师的日常工作可能会因项目、公司和行业的差异而有所不同，但以下是一个典型的大数据工程师一天的

工作流程：

◆上午：

1. 检查电子邮件和日程（9:00 AM - 9:30 AM）

开始一天的工作，查看新邮件、会议邀请和日程安排，确定当天的优先事项。

2. 团队站立会议（9:30 AM - 10:00 AM）

参加团队的每日站立会议，讨论项目进展、遇到的问题和当天的工作计划。

3. 数据处理和优化（10:00 AM - 12:00 PM）

设计和优化数据流，确保数据从源头到存储系统的高效传输。

使用大数据技术（如Hadoop、Spark）处理和分析大规模数据集。

◆下午：

1. 系统监控和维护（1:00 PM - 2:30 PM）

监控大数据平台的性能，确保系统的稳定运行。

进行系统维护和故障排除，解决可能出现的技术问题。

2. 开发和测试（2:30 PM - 4:00 PM）

编写和测试大数据应用程序的代码，优化数据处理流程。

与数据科学家合作，实现机器学习模型的大规模部署。

3. 数据安全和隐私（4:00 PM - 4:30 PM）

计算机科学与技术专业/职业发展手册

11

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

确保数据处理遵守数据安全和隐私法规。

实施数据加密和访问控制措施。

4. 沟通和协作（4:30 PM - 5:30 PM）

与团队成员、项目经理和其他利益相关者讨论项目进展和技术挑战。

准备项目报告和文档，记录技术解决方案和决策过程。

5. 学习和技术更新（5:30 PM - 6:00 PM）

阅读最新的技术文章和研究，了解大数据领域的最新发展。

学习新的工具和技术，以提高工作效率和处理能力。

总结：

大数据工程师的一天充满了技术挑战和协作机会。他们需要不断学习新技术，以适应快速变化的大数据领域。同

时，他们也需要具备良好的沟通能力，以便与团队成员和业务利益相关者有效合作。请注意，这只是一个典型的

日程安排，实际的工作内容和时间分配可能会根据项目需求和个人工作习惯有所不同。

大数据工程师专注于构建和优化大规模数据架构，包括数据采集、存储、处理和分析。他们运用Hadoop、

Spark等技术，确保数据的高效管理和安全性。此外，大数据工程师还需监控系统性能，解决技术问题，并与

团队合作开发数据驱动的解决方案，以支持企业战略和运营决策。

02 | 工作职责

大数据工程师的工作职责主要集中在处理、分析和维护大规模数据集，以及构建和优化大数据基础设施。以下是

大数据工程师的一些核心工作职责：

◆大数据架构设计：

设计和实施大数据解决方案的架构，包括数据存储、处理和分析系统。

◆ 数据处理与清洗：

开发数据处理流程，清洗和转换原始数据以提高数据质量。

◆数据存储与管理：

管理和优化大数据存储解决方案，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和NoSQL数据库。

◆数据集成：

集成来自不同来源的数据，确保数据的一致性和完整性。

◆ 性能优化：

优化大数据查询和处理任务的性能，提高数据处理的效率。

◆实时数据处理：

开发和维护实时数据流处理系统，如Apache Kafka和Apache Storm。

◆数据安全与合规：

确保数据处理遵守数据安全法规和公司政策，实施数据加密和访问控制。

◆数据建模与分析：

构建数据模型，支持数据分析和机器学习任务。

◆系统开发与维护：

开发大数据应用程序和工具，维护和升级大数据平台。

◆ 故障排除与支持：

快速诊断和解决大数据系统中出现的问题。

◆监控与报告：

监控大数据系统的性能和健康状况，报告关键指标和潜在问题。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册 12

◆技术研究与创新：

跟踪大数据技术的最新发展，评估和实施新技术。

◆ 跨部门协作：

与数据科学家、业务分析师和产品经理等跨部门团队合作，确保数据解决方案满足业务需求。

◆文档与知识共享：

编写技术文档，分享知识和最佳实践。

◆ 项目管理：

管理大数据项目，确保按时交付并符合质量标准。

大数据工程师的工作职责需要他们具备跨学科的技能，包括软件开发、数据库管理、数据分析和系统架构。随着

大数据技术的不断发展，大数据工程师的角色也在不断扩展，以适应新的技术和业务需求。

03 | 行业前景

大数据工程师的行业前景非常广阔，以下是几个关键点说明为什么这个领域有着光明的未来：

◆数据量增长：

随着互联网、物联网（IoT）、社交媒体和移动设备的普及，全球数据量持续爆炸性增长，对大数据工程师的需求也随

之增加。

◆技术发展：

大数据技术，如云计算、人工智能和机器学习，正在快速发展，为大数据工程师提供了新的工具和平台，扩展了他们

的工作范围和能力。

◆行业应用广泛：

大数据技术被广泛应用于金融、医疗、教育、零售、制造业等多个行业，对大数据工程师的需求跨越多个领域。

◆决策制定的转变：

越来越多的企业转向基于数据的决策制定过程，这增加了对能够理解和分析大数据的专业人员的需求。

◆ 竞争优势：

能够从大数据中提取洞察的企业能够获得竞争优势，这促使更多公司投资于大数据项目和人才。

◆就业机会：

大数据工程师不仅在科技公司有需求，在传统行业和初创公司中也越来越受欢迎。

◆薪酬待遇：

由于技能短缺和高需求，大数据工程师通常能获得相对较高的薪酬。

◆职业发展：

大数据工程师有明确的职业晋升路径，可以发展成为高级工程师、数据架构师、技术经理或转向数据科学等其他相关

领域。

◆ 国际机会：

大数据是一个全球性的需求，为大数据工程师提供了国际就业和合作的机会。

◆ 持续学习与成长：

大数据领域不断进步，为大数据工程师提供了持续学习和技能提升的机会。

综上所述，大数据工程师的行业前景看好，预计在未来几年内，这一职业将继续成为就业市场上的热门选择。随着数

据的持续增长和新技术的出现，大数据工程师的角色将变得更加重要。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

13

04 | 选择做一名大数据工程师 你就选择了这样的生活

选择成为一名大数据工程师，你将步入一个充满挑战和机遇的职业道路，这样的生活可能包含以下几个方面：

◆与前沿技术为伍：

你将使用最新的大数据技术，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等，处理和分析海量数据。

◆解决复杂问题：

你将面对复杂的数据问题，需要运用你的技术知识和创新思维来解决。

◆持续学习：

技术不断进步，你需要持续学习新的工具、技术和最佳实践。

◆跨领域工作：

大数据应用于多个行业，你将有机会在不同领域工作，从金融到医疗，从零售到科技。

◆ 高压环境：

在项目截止日期和业务需求的压力下工作，可能需要应对紧张的工作环境。

◆团队合作：

你将与数据科学家、产品经理、业务分析师和管理层紧密合作，共同推动项目进展。

◆沟通技巧：

你需要将复杂的技术概念转化为易于理解的语言，以便与非技术团队成员沟通。

◆创新思维：

你将被鼓励创新思考，探索新的数据处理和分析方法。

◆灵活的工作时间：

可能需要根据项目需求灵活调整工作时间，包括加班和远程工作。

◆技术驱动的决策：

你的工作将直接影响公司的决策过程，这既是一种责任也是一种成就感。

◆数据隐私和合规性：

你需要遵守数据隐私法规，确保数据处理的合法性和合规性。

◆职业发展：

你将有机会从初级工程师成长为高级工程师、数据架构师或技术经理。

选择成为一名大数据工程师，你将进入一个快节奏、不断变化的职业领域，这要求你具备强大的适应能力和对技术的热

情。同时，你也将有机会通过你的工作直接影响业务成果，为组织带来价值。

05 | 薪酬待遇

大数据工程师的薪酬待遇受多种因素影响，包括地理位置、行业、公司规模、个人经验和技能水平等。以下是一些影响

大数据工程师薪酬的主要因素和一般情况：

◆地理位置：

在全球范围内，不同国家和地区的经济状况和生活成本不同，薪酬水平也会有所差异。例如，在美国硅谷或纽约等科技

产业发达地区，大数据工程师的薪酬通常高于其他地区。

◆行业：

大数据工程师在金融、科技、咨询和医疗等行业的需求较高，这些行业的薪酬待遇通常也更优厚。

◆公司规模：

大型公司通常能提供更高的薪酬和更完善的福利，而初创公司可能提供较低的薪酬，但可能会提供股票期权等激励。

14 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

◆个人经验和技能：

经验丰富、技能娴熟的大数据工程师通常能获得更高的薪酬。随着经验的积累和技能的提升，薪酬也会相应增长。

◆教育背景：

拥有相关领域学位（如数据科学、统计学、计算机科学）的大数据工程师可能会获得更高的起薪。

◆ 专业认证：

获得专业认证（如Hadoop、Spark、Cloudera等）的大数据工程师可能会因为其专业技能而获得更高的薪酬。

◆工作性质：

全职大数据工程师的薪酬通常高于兼职或合同工。

◆经济状况：

经济状况和就业市场的供需关系也会影响薪酬水平。

根据Glassdoor、Payscale等薪酬调查网站的数据，大数据工程师的平均年薪在全球范围内大致在60,000美元至

150,000美元之间，具体数字会根据上述因素有所不同。在中国，大数据工程师的平均年薪可能在15万元至60万元人

民币之间，同样受到地区、行业和个人能力的影响。

需要注意的是，这些数字只是一个大致的参考，实际薪酬可能会因个人和市场条件的不同而有所差异。随着大数据技术

的不断发展和应用，大数据工程师的需求持续增长，薪酬待遇也有望继续提高。

06 | 职业发展路径

大数据工程师的职业发展路径相对宽广，可以根据个人的兴趣、技能和职业目标进行规划。以下是一些可能的职业发展

路径：

◆ 技术专家路径：

初级大数据工程师：负责基础的数据集成、处理和分析任务。

中级大数据工程师：承担更复杂的数据处理工作，可能涉及数据建模和优化。

高级大数据工程师：负责设计和优化大型数据系统，指导初级工程师。

大数据架构师：设计和实施大数据解决方案的整体架构。

◆ 管理路径：

项目经理：管理大数据项目，确保项目按时完成并符合预算。

技术团队领导：领导大数据团队，负责招聘、培训和团队发展。

技术经理/总监：负责技术战略规划和决策，管理多个项目和团队。

◆数据科学路径：

数据科学家：运用统计学、机器学习等技术，从数据中提取洞见。

机器学习工程师：开发和部署机器学习模型，以解决复杂问题。

◆业务智能和分析路径：

商业智能分析师：利用数据分析支持商业决策。

分析经理：管理分析项目，提供业务洞察。

◆云计算和数据仓库路径：

云计算工程师：专注于云平台上的数据存储和计算服务。

数据仓库管理员：管理和优化数据仓库，确保数据的质量和可用性。

◆信息管理和安全路径：

信息安全分析师：保护数据安全，防范数据泄露和网络攻击。

数据治理专家：确保数据的合规性和治理。

15

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

◆产品管理路径：

数据产品经理：负责数据产品的规划、开发和市场推广。

◆咨询和顾问路径：

大数据顾问：为企业提供大数据解决方案和咨询服务。

◆创业和创新路径：

创业者：利用大数据技术创立自己的公司，开发创新产品。

◆教育和研究路径：

讲师/教授：在学术界教授大数据相关课程。

研究员：在研究机构进行大数据相关的前沿技术研究。

大数据工程师的职业发展不仅局限于技术层面，还可以根据个人兴趣向管理、产品、咨询等多个方向发展。随着大数据

技术的不断发展和应用，这一领域的职业前景广阔。

07 | 准入门槛

大数据工程师的准入门槛涉及教育背景、专业技能、工作经验和个人素质等多个方面。以下是成为大数据工程师通常需

要满足的一些基本要求：

◆教育背景：

大多数公司要求大数据工程师至少拥有计算机科学、信息技术、数据科学、统计学或相关领域的学士学位。

一些职位可能需要或更倾向于拥有硕士学位，特别是在数据科学或相关领域的高级职位。

◆专业技能：

熟练掌握至少一种编程语言，如Java、Python或Scala，因为这些语言在大数据技术栈中广泛使用。

熟悉大数据技术，包括Hadoop、Spark、Hive、Pig等。

掌握数据库知识，包括SQL和NoSQL数据库。

了解数据仓库和数据湖的概念。

熟悉数据可视化工具和技术，如Tableau或Power BI。

◆工作经验：

一些入门级职位可能对工作经验要求不高，但有相关实习或项目经验会是一个加分项。

对于更高级别的职位，可能需要几年的相关工作经验。

◆专业认证：

获得专业认证，如Cloudera、Hortonworks的Hadoop认证，或其他大数据相关认证，可以提高竞争力。

◆沟通能力：

能够清晰地与团队成员和非技术利益相关者沟通复杂概念。

◆问题解决能力：

具备分析和解决技术问题的能力。

◆业务理解：

对所在行业的业务流程和行业知识有一定的理解，这有助于更好地进行数据分析。

◆学习能力：

快速学习新工具、技术和行业知识的能力。

◆数据隐私和合规性：

了解并遵守数据隐私法规和公司的数据使用政策。

16 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

09

◆ 项目管理能力：

对于需要管理多个项目或团队的大数据工程师，项目管理能力也是一个重要的准入门槛。

准入门槛的高低也取决于职位的级别和职责范围。对于初级职位，门槛可能相对较低，而对于高级职位，则需要更多的

经验和专业技能。随着大数据在各行各业的广泛应用，大数据工程师的需求持续增长，对这一职业的准入门槛也在不断

发展和变化。

08 | 什么样的人更适合做大数据工程师

大数据工程师这一职位适合那些对技术充满热情、具备良好的技术理解能力和持续学习意愿的人。适合成为大数据工

程师的人通常具备以下特质和技能：

◆强烈的好奇心：

对数据和技术有浓厚的兴趣，愿意探索和解决复杂的问题。

◆扎实的数学和统计基础：

具备良好的数学和统计学知识，能够理解和应用各种数据分析方法。

◆编程能力：

熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java或Scala，能够编写高效的数据处理代码。

◆技术敏感性：

对新技术和工具保持敏感，愿意不断学习和适应快速变化的技术环境。

◆逻辑思维能力：

具备良好的逻辑思维能力，能够从复杂的数据中提取有意义的信息。

◆ 解决问题的能力：

能够独立识别问题、分析问题并提出有效的解决方案。

◆ 团队合作精神：

能够与团队成员、数据科学家和业务分析师等跨职能团队有效合作。

◆良好的沟通能力：

能够清晰地向非技术人员解释复杂的数据分析结果，确保信息的准确传递。

◆ 项目管理能力：

能够管理多个项目和截止日期，确保按时交付高质量的分析结果。

◆适应性和灵活性：

在快节奏和不断变化的工作环境中保持灵活和适应性。

◆数据隐私和合规意识：

对数据隐私和合规性有深刻理解，能够在数据处理中遵守相关法规。

◆创新思维：

能够创新地思考如何使用数据来解决业务问题，推动业务发展。

◆耐心和持久性：

数据处理和分析可能涉及大量重复和细致的工作，需要耐心和持久性。

适合做大数据工程师的人通常对数据充满热情，并且愿意不断学习和适应新的技术和方法。他们需要具备将技术技能

与业务知识相结合的能力，以帮助企业从数据中获得洞察并做出更好的决策。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

17

数据可视化专家

计算机科学与技术专业/职业发展手册 18 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

01 | 数据可视化专家典型的一天

数据可视化专家的一天通常充满了创造性和分析性的任务，他们将复杂的数据转化为易于理解的图形和报告。以

下是数据可视化专家典型的一天的工作流程：

◆上午：

1. 检查电子邮件和日程（9:00 AM - 9:30 AM）

开始一天的工作，查看新邮件、会议邀请和日程安排，确定当天的优先事项。

2. 团队站立会议（9:30 AM - 10:00 AM）

参加团队的每日站立会议，讨论项目进展、遇到的问题和当天的工作计划。

3. 数据探索和分析（10:00 AM - 11:30 AM）

与数据分析师合作，了解最新的数据分析结果，确定需要可视化的数据点。

4. 设计可视化方案（11:30 AM - 12:30 PM）

根据数据分析结果，设计合适的图表、图形和仪表板，以最直观的方式展示数据。

◆下午：

1. 可视化实现（1:30 PM - 3:00 PM）

使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI、D3.js等）实现设计的可视化方案。

2. 与利益相关者沟通（3:00 PM - 3:30 PM）

与业务团队和管理层沟通，确保可视化结果满足他们的需求和预期。

3. 迭代和优化（3:30 PM - 4:30 PM）

根据反馈对可视化设计进行迭代和优化，提高可视化的清晰度和用户体验。

计算机科学与技术专业/职业发展手册

19

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

4. 撰写文档和报告（4:30 PM - 5:30 PM）

编写可视化项目的文档和报告，记录设计决策和业务洞察。

5. 学习和研究（5:30 PM - 6:00 PM）

阅读最新的数据可视化趋势和技术文章，学习新的工具和技术。

总结：

数据可视化专家的一天充满了创造性的设计工作和与数据的互动。他们需要具备良好的审美、技术能力和沟通技

巧，以确保数据的可视化既准确又吸引人。请注意，这只是一个典型的日程安排，实际的工作内容和时间分配可

能会根据项目需求和个人工作习惯有所不同。

数据可视化专家负责将复杂数据转化为直观的图形和图表，以便更好地传达信息和洞察。他们与数据分析师合作，

深入理解数据内容，设计和开发交互式仪表板，使用工具如Tableau和D3.js进行可视化。数据可视化专家需要具

备良好的审美能力、技术技能和沟通能力，以确保可视化结果既准确又易于理解，帮助企业做出基于数据的决策。

02 | 工作职责

数据可视化专家的工作职责主要集中在将复杂的数据信息转化为直观、易于理解的视觉展示，以便更好地传达数

据背后的洞察和故事。以下是数据可视化专家的一些核心工作职责：

◆ 数据理解与分析：

与数据分析师合作，深入理解数据内容和业务背景，确定关键数据点和洞察。

◆可视化设计：

设计有效的视觉展示方案，选择合适的图表、图形和颜色方案来最佳地展示数据。

◆工具应用：

熟练使用数据可视化工具和技术，如Tableau、Power BI、D3.js、QlikView等。

◆交互式仪表板开发：

开发交互式仪表板，使用户能够与数据进行交互，探索不同数据维度。

◆用户体验优化：

确保可视化结果不仅准确，而且用户友好，易于理解和操作。

◆沟通与协作：

与业务团队、数据科学家和技术开发人员沟通，确保可视化结果满足业务需求。

◆故事叙述：

通过数据可视化讲述故事，帮助观众理解数据的深层含义和业务影响。

◆报告撰写：

撰写数据可视化报告，总结分析结果和洞察。

◆项目管理：

管理数据可视化项目，确保按时交付并符合质量标准。

◆反馈整合：

根据用户反馈对可视化设计进行迭代和优化。

◆技术研究：

跟踪最新的数据可视化技术和趋势，不断提升专业技能。

◆教育培训：

可能需要培训其他团队成员使用数据可视化工具和最佳实践。

◆ 数据清洗与准备：

在可视化之前，参与数据的清洗和准备工作，确保数据的质量。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册 20

◆跨平台可视化：

确保数据可视化能够在不同的设备和平台上保持一致性和功能性。

◆遵守数据隐私法规：

在处理和展示数据时，遵守相关的数据隐私和合规性法规。

数据可视化专家的工作不仅要求技术熟练，还需要具备良好的审美和沟通能力，以便有效地传达复杂的数据信

息。随着数据驱动决策的普及，数据可视化专家的作用越来越重要。

03 | 行业前景

数据可视化专家的行业前景非常乐观，以下是几个关键因素支持这一职业的积极发展：

◆数据驱动决策的需求增长：

随着企业越来越依赖数据来做出决策，数据可视化专家的作用变得至关重要，他们帮助决策者理解数据并从中获得洞察。

◆大数据的兴起：

大数据的快速发展产生了对数据可视化专家的高需求，以将海量数据转化为可操作的信息。

◆技术进步：

新技术和工具的不断涌现，如增强现实（AR）和虚拟现实（VR），为数据可视化专家提供了新的应用领域和创新机会。

◆跨行业应用：

数据可视化不仅在IT领域有应用，在金融、医疗、教育、政府等多个行业都有广泛的应用，这增加了职业的多样性和稳

定性。

◆用户体验的关注：

随着对用户体验（UX）的重视增加，数据可视化专家在设计直观、用户友好的数据展示方面扮演着重要角色。

◆教育和培训资源的增加：

越来越多的教育机构和在线平台提供数据可视化相关的课程和培训，这有助于专业人才的培养和职业发展。

◆薪酬和职位的吸引力：

数据可视化专家通常享有较高的薪酬和多样的职业晋升路径，这吸引了更多人才加入这一领域。

◆国际机会：

数据可视化是一个全球性的需求，为专业人士提供了国际工作和合作的机会。

◆ 持续学习和专业发展：

数据可视化领域不断发展，为专业人士提供了持续学习和专业发展的机会。

◆自动化和人工智能的影响：

尽管某些数据可视化任务可能会被自动化工具取代，但高级的数据可视化设计和策略规划仍需要人类的创造力和专业

知识。

综上所述，数据可视化专家的行业前景看好，预计在未来几年内，这一职业将继续成为就业市场上的热门选择。随着

数据量的增长和新技术的出现，数据可视化专家的角色将变得更加重要。

04 | 选择做一名数据可视化专家 你就选择了这样的生活

选择成为一名数据可视化专家，你将步入一个充满创造性和挑战的职业生涯，这样的生活可能包含以下几个方面：

◆与数据为伴：

你将每天与大量数据打交道，分析和处理数据，以提取有价值的信息。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

21

◆创造性设计：

你将运用设计思维，将复杂的数据转化为直观的图表和可视化效果，帮助他人理解数据背后的故事。

◆技术驱动：

你需要熟练掌握各种数据可视化工具和编程语言，如Tableau、Power BI、D3.js等，保持对新技术的敏感性。

◆解决问题：

你将面对各种业务问题，通过数据可视化提供解决方案，帮助企业做出明智的决策。

◆ 跨部门合作：

你将与数据分析师、产品经理和业务团队紧密合作，确保可视化结果满足不同利益相关者的需求。

◆持续学习：

数据可视化领域不断发展，你需要不断学习新的工具、技术和最佳实践，以提升自己的专业能力。

◆沟通与表达：

你需要将复杂的分析结果以简单易懂的方式呈现，确保非技术人员也能理解数据的意义。

◆ 项目管理：

你可能需要管理多个可视化项目，确保按时交付高质量的成果。

◆影响力：

通过你的工作，直接影响公司的决策和战略，帮助企业在竞争中脱颖而出。

◆职业发展：

随着经验的积累，你可以向更高级的职位发展，如数据科学家、产品经理或数据分析经理。

选择成为一名数据可视化专家，你将拥有一个充满挑战和成就感的职业生涯，能够在数据驱动的时代中发挥重要作用，

帮助组织从数据中获得洞察和价值。

05 | 薪酬待遇

数据可视化专家的薪酬待遇受多种因素影响，包括地理位置、行业、公司规模、个人经验和技能水平等。以下是一些影

响数据可视化专家薪酬的主要因素和一般情况：

◆地理位置：

在全球范围内，不同国家和地区的经济状况和生活成本不同，薪酬水平也会有所差异。例如，在美国硅谷或纽约等科技

产业发达地区，数据可视化专家的薪酬通常高于其他地区。

◆行业：

数据可视化专家在金融、科技、咨询和医疗等行业的需求较高，这些行业的薪酬待遇通常也更优厚。

◆公司规模：

大型公司通常能提供更高的薪酬和更完善的福利，而初创公司可能提供较低的薪酬，但可能会提供股票期权等激励。

◆个人经验和技能：

经验丰富、技能娴熟的数据可视化专家通常能获得更高的薪酬。随着经验的积累和技能的提升，薪酬也会相应增长。

◆教育背景：

拥有相关领域学位（如数据科学、统计学、计算机科学、设计学）的数据可视化专家可能会获得更高的起薪。

◆专业认证：

获得专业认证（如Tableau Desktop Certified Associate、Power BI Desktop Certified Associate等）的数据可视化

专家可能会因为其专业技能而获得更高的薪酬。

◆ 工作性质：

全职数据可视化专家的薪酬通常高于兼职或合同工。

22 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

◆经济状况：

经济状况和就业市场的供需关系也会影响薪酬水平。

根据Glassdoor、Payscale等薪酬调查网站的数据，数据可视化专家的平均年薪在全球范围内大致在50,000美元至

120,000美元之间，具体数字会根据上述因素有所不同。在中国，数据可视化专家的平均年薪可能在10万元至40万元

人民币之间，同样受到地区、行业和个人能力的影响。

需要注意的是，这些数字只是一个大致的参考，实际薪酬可能会因个人和市场条件的不同而有所差异。随着数据可视化

在各行各业的广泛应用，数据可视化专家的需求持续增长，薪酬待遇也有望继续提高。

06 | 职业发展路径

数据可视化专家的职业发展路径可以非常多样化，以下是一些可能的职业发展步骤和方向：

◆初级数据可视化专家：

刚开始职业生涯，负责基础的数据可视化任务，如创建图表和报告。

◆中级数据可视化专家：

随着经验的积累，开始负责更复杂的项目，可能涉及到数据可视化流程的优化和创新。

◆高级数据可视化专家：

在数据可视化领域有深入的理解和广泛的经验，能够领导复杂的项目并指导初级员工。

◆ 数据可视化团队领导：

管理一个数据可视化团队，负责项目规划、资源分配和团队协调。

◆数据可视化顾问：

为不同客户提供专业的数据可视化咨询服务，帮助他们改善数据展示和沟通策略。

在教育机构或企业内部提供数据可视化相关的培训和教育。

◆数据产品经理：

负责数据产品的规划、开发和优化，确保产品满足市场需求并提供良好的用户体验。

◆用户体验(UX)设计师：

专注于提升数据产品的用户界面和交互设计，以提高用户满意度和产品的易用性。

◆信息架构师：

设计和优化信息架构，确保数据的组织和结构能够支持有效的数据可视化。

◆数据科学家：

利用高级分析和机器学习技术，从数据中提取深层次的洞见。

◆业务分析师：

结合业务知识和数据可视化技能，为企业提供决策支持。

◆技术经理或总监：

负责技术战略规划和决策，管理多个项目和团队。

利用自己的专业知识和经验，创立自己的公司，提供数据可视化服务或开发相关产品。

◆研究与发展：

在研究机构或高校从事数据可视化相关的研究工作，推动技术的发展。

数据可视化专家的职业发展不仅局限于技术层面，还可以根据个人兴趣和市场需求，向管理、咨询、教育等多个方向发

展。随着数据可视化技术的重要性日益增加，这一领域的职业前景广阔。

23

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

07 | 准入门槛

数据可视化专家的准入门槛涉及教育背景、专业技能、工作经验和个人素质等方面。以下是成为数据可视化专家通常需

要满足的一些基本要求：

◆教育背景：

通常需要拥有与数据分析、计算机科学、信息设计、图形设计或相关领域的学士学位。

有些职位可能更倾向于或要求拥有硕士学位，特别是在需要深入统计分析或复杂数据处理的领域。

◆专业技能：

熟练掌握至少一种数据可视化工具，如Tableau、Power BI、QlikView、D3.js等。

具备良好的编程能力，至少熟悉一种编程语言，如Python、JavaScript或R。

了解数据仓库和数据库管理系统，能够处理和分析大量数据。

◆设计能力：

具备良好的视觉设计能力，能够创建直观、吸引人的数据图表和仪表板。

了解设计原则和最佳实践，包括颜色理论、排版和布局。

◆沟通能力：

能够清晰地向非技术团队成员和利益相关者解释复杂的数据和分析结果。

◆问题解决能力：

具备分析和解决数据可视化过程中遇到的技术问题的能力。

◆业务理解：

对所在行业的业务流程和行业知识有一定的理解，这有助于更好地进行数据可视化设计。

◆学习能力：

快速学习新工具、技术和行业知识的能力。

◆数据隐私和合规性：

了解并遵守数据隐私法规和公司的数据使用政策。

◆项目管理能力：

对于需要管理多个项目或团队的数据可视化专家，项目管理能力也是一个重要的准入门槛。

◆实践经验：

具有相关领域的实习或工作经验，特别是在数据可视化项目上的实践经验。

准入门槛的高低也取决于职位的级别和职责范围。对于初级职位，门槛可能相对较低，而对于高级职位，则需要更多的

经验和专业技能。随着数据可视化在各行各业的广泛应用，对这一职业的准入门槛也在不断发展和变化。

08 | 什么样的人更适合做数据可视化专家

适合成为数据可视化专家的人通常具备以下特质和技能：

◆对数据敏感：

对数字和数据有天生的敏感度，能够快速理解数据背后的含义。

◆强烈的视觉感知能力：

拥有良好的视觉设计感，能够识别和创造美观、直观的视觉效果。

◆技术熟练：

熟练掌握数据可视化工具和技术，如Tableau、Power BI、D3.js等。

24 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

09

◆编程能力：

至少熟悉一种编程语言，如Python、JavaScript或R，以便处理和分析数据。

◆沟通技巧：

能够清晰地向非技术背景的同事和管理层解释复杂的数据分析结果。

◆创新思维：

具有创新精神，能够探索新的可视化技术和方法。

◆解决问题的能力：

能够独立识别问题、分析问题并提出解决方案。

◆细节导向：

对细节有高度的关注，确保数据的准确性和可视化的精确性。

◆用户体验关注：

对用户体验有深刻理解，能够设计易于理解和操作的数据展示。

◆持续学习：

愿意不断学习新的工具、技术和行业知识，以适应快速变化的技术环境。

◆跨学科知识：

具备跨学科的知识背景，如数据分析、设计、心理学和业务知识。

◆项目管理能力：

能够有效地管理项目，确保按时交付高质量的成果。

◆团队合作精神：

能够在团队环境中协作，与数据分析师、产品经理和其他利益相关者有效沟通。

◆适应变化：

在快节奏和不断变化的工作环境中保持灵活和适应性。

◆数据隐私和合规意识：

对数据隐私和合规性有深刻理解，能够在数据处理中遵守相关法规。

适合做数据可视化专家的人通常对数据和设计充满热情，并且愿意不断学习和适应新的技术和方法。他们需要具备将

技术技能与创意设计相结合的能力，以帮助企业从数据中获得洞察并做出更好的决策。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

25

机器学习工程师

计算机科学与技术专业/职业发展手册 26 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

01 | 机器学习工程师典型的一天

机器学习工程师的日常工作通常涉及大量的数据处理、模型开发、实验和协作。以下是机器学习工程师典型的一天

的工作流程：

◆上午：

1. 检查电子邮件和日程（9:00 AM - 9:30 AM）

开始一天的工作，查看新邮件、会议邀请和日程安排，确定当天的优先事项。

2. 团队站立会议（9:30 AM - 10:00 AM）

参加团队的每日站立会议，讨论项目进展、遇到的问题和当天的工作计划。

3. 数据处理和特征工程（10:00 AM - 12:00 PM）

清洗和预处理数据，处理缺失值、异常值和类别不平衡问题。

提取和选择对模型有用的特征，构建特征以提高模型性能。

◆下午：

1. 模型开发和训练（1:00 PM - 3:00 PM）

使用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）开发和训练模型。

调整模型参数，进行交叉验证，以优化模型性能。

2. 实验和评估（3:00 PM - 4:30 PM）

运行实验，比较不同模型和算法的性能。

分析模型结果，评估模型准确性和泛化能力。

3. 代码审查和文档编写（4:30 PM - 5:30 PM）

计算机科学与技术专业/职业发展手册

27

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

审查同事的代码，确保代码质量和一致性。

编写技术文档，记录模型开发过程和实验结果。

4. 沟通和协作（5:30 PM - 6:00 PM）

与团队成员、产品经理和其他利益相关者讨论项目进展和技术挑战。

准备项目报告和演示文稿，分享模型的进展和成果。

总结：

机器学习工程师的一天充满了技术挑战和协作机会。他们需要不断学习新技术，以适应快速变化的机器学习领域。

同时，他们也需要具备良好的沟通能力，以便与团队成员和业务利益相关者有效合作。请注意，这只是一个典型的

日程安排，实际的工作内容和时间分配可能会根据项目需求和个人工作习惯有所不同。

机器学习工程师负责开发、训练和部署机器学习模型，以解决复杂问题并优化业务流程。他们需要精通数据处理、

算法选择、模型调优，并能将模型集成到生产系统中。此外，他们还需跟踪最新的AI研究进展，并与跨职能团队合

作，以确保技术解决方案满足业务需求。

02 | 工作职责

机器学习工程师的工作职责主要集中在设计、开发和实施机器学习模型，以解决实际问题并推动业务决策。以下

是机器学习工程师的一些核心工作职责：

◆数据收集与处理：

收集和整理来自不同来源的数据，包括数据库、API和数据集。

进行数据清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性。

◆特征工程：

提取、选择和构建特征，以提高模型的性能。

进行特征缩放、编码和转换，以适应不同的机器学习算法。

◆模型开发与训练：

选择合适的机器学习算法（如回归、分类、聚类等），并开发相应的模型。

使用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等）进行模型训练和优化。

◆模型评估与验证：

评估模型的性能，使用交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等指标进行验证。

调整模型参数，进行超参数优化，以提高模型的准确性和泛化能力。

◆实验与迭代：

进行实验，比较不同模型和算法的效果，记录实验结果。

根据实验反馈不断迭代和改进模型。

◆部署与监控：

将训练好的模型部署到生产环境中，确保其稳定性和可用性。

监控模型在实际应用中的表现，及时调整和更新模型。

◆文档与报告：

编写技术文档，记录模型开发过程、实验结果和最佳实践。

向团队和利益相关者汇报项目进展和成果，提供基于数据的见解。

◆跨团队协作：

与数据科学家、软件工程师和产品经理等跨职能团队合作，确保项目的顺利进行。

理解业务需求，将机器学习解决方案与业务目标相结合。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册 28

◆技术研究与创新：

跟踪机器学习领域的最新研究和技术发展，探索新算法和工具。

参与技术讨论和知识分享，推动团队的技术进步。

◆数据隐私与合规性：

确保数据处理和模型开发遵循相关的数据隐私法规和公司政策。

机器学习工程师的工作职责需要他们具备扎实的数学和统计基础、编程能力、数据处理技能和良好的沟通能力。

他们在推动企业数字化转型和智能化决策中发挥着重要作用。

03 | 行业前景

机器学习工程师的行业前景非常乐观，主要体现在以下几个方面：

◆快速增长的需求：

随着人工智能和机器学习技术的普及，各行各业对机器学习工程师的需求持续增长，尤其是在金融、医疗、零售和科

技等领域。

◆数据量的激增：

数据生成速度的加快使得企业需要专业人员来分析和利用这些数据，机器学习工程师在数据分析和决策支持中扮演着

关键角色。

◆技术进步：

机器学习和深度学习技术的不断发展，为工程师提供了更多的工具和方法，推动了行业的创新。

◆跨行业应用：

机器学习不仅在科技行业有应用，还广泛应用于医疗、交通、制造、农业等多个行业，增加了职业的多样性和稳定性。

◆高薪资水平：

由于技能短缺和高需求，机器学习工程师通常享有较高的薪资待遇，吸引了大量人才进入这一领域。

◆职业发展路径：

机器学习工程师有明确的职业晋升路径，可以发展成为高级工程师、数据科学家、AI研究员或技术经理等。

◆国际机会：

机器学习是一个全球性的需求，为专业人士提供了国际工作和合作的机会。

◆持续学习与成长：

机器学习领域不断进步，为专业人士提供了持续学习和技能提升的机会。

综上所述，机器学习工程师的行业前景广阔，预计在未来几年内，这一职业将继续成为就业市场上的热门选择。随着

技术的不断演进和应用场景的扩展，机器学习工程师的角色将变得更加重要。

04 | 选择做一名机器学习工程师 你就选择了这样的生活

选择成为一名机器学习工程师，你将步入一个充满挑战、创新和快速变化的职业道路，这样的生活可能包含以下几个

方面：

◆持续学习：

你将需要不断学习最新的机器学习算法、编程语言和工具，以保持在行业的领先地位。

◆解决复杂问题：

你将面对各种复杂的数据问题，需要运用你的专业知识和创新思维来寻找解决方案。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

29

◆数据驱动的决策：

你将使用数据和模型来支持业务决策，对公司的发展方向产生直接影响。

◆跨学科工作：

你将与数据科学家、软件工程师、产品经理等多个领域的专家合作，共同推动项目进展。

◆实验和迭代：

你将进行大量的实验，不断迭代和优化模型，以提高性能和准确性。

◆代码和模型开发：

你将花费大量时间编写代码和开发机器学习模型，实现从原型到生产的过程。

◆研究和创新：

你将关注最新的研究动态，尝试将前沿的机器学习技术应用到实际问题中。

◆沟通和表达：

你需要将复杂的技术概念简化，并向非技术背景的利益相关者解释模型的结果和业务影响。

◆项目管理：

你将管理项目的时间线和预算，确保按时交付高质量的成果。

◆影响力和成就感：

你的工作将直接影响产品的性能和业务的成果，带来巨大的成就感。

◆灵活的工作环境：

你可能享受到灵活的工作时间和远程工作的机会。

◆高薪酬和职业发展：

你可能会获得相对较高的薪酬和多样的职业晋升路径。

选择成为一名机器学习工程师，你将进入一个快节奏、充满创新的职业领域，这要求你具备强大的适应能力和对技术的

热爱。同时，你也将有机会通过你的工作直接影响业务成果，为组织带来价值。

05 | 薪酬待遇

机器学习工程师的薪酬待遇受多种因素影响，包括地理位置、行业、公司规模、个人经验和技能水平等。以下是一些影

响机器学习工程师薪酬的主要因素和一般情况：

◆地理位置：

在全球范围内，不同国家和地区的经济状况和生活成本不同，薪酬水平也会有所差异。例如，在美国硅谷或纽约等科技

产业发达地区，机器学习工程师的薪酬通常高于其他地区。

◆行业：

机器学习工程师在科技、金融、医疗、汽车和零售等行业的需求较高，这些行业的薪酬待遇通常也更优厚。

◆公司规模：

大型科技公司和领先的人工智能企业通常能提供更高的薪酬和更完善的福利，而初创公司可能提供较低的薪酬，但可能

会提供股票期权等激励。

◆个人经验和技能：

经验丰富、技能娴熟的机器学习工程师通常能获得更高的薪酬。随着经验的积累和技能的提升，薪酬也会相应增长。

◆教育背景：

拥有相关领域学位（如计算机科学、数据科学、人工智能）的机器学习工程师可能会获得更高的起薪。

30 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

◆ 专业认证：

获得专业认证（如TensorFlow、PyTorch等）的机器学习工程师可能会因为其专业技能而获得更高的薪酬。

◆工作性质：

全职机器学习工程师的薪酬通常高于兼职或合同工。

◆经济状况：

经济状况和就业市场的供需关系也会影响薪酬水平。

根据Glassdoor、Payscale等薪酬调查网站的数据，机器学习工程师的平均年薪在全球范围内大致在70,000美元至

150,000美元之间，具体数字会根据上述因素有所不同。在中国，机器学习工程师的平均年薪可能在20万元至60万元

人民币之间，同样受到地区、行业和个人能力的影响。

需要注意的是，这些数字只是一个大致的参考，实际薪酬可能会因个人和市场条件的不同而有所差异。随着机器学习技

术的不断发展和应用，机器学习工程师的需求持续增长，薪酬待遇也有望继续提高。

06 | 职业发展路径

机器学习工程师的职业发展路径相对灵活且多样化，通常可以根据个人的兴趣、技能和职业目标进行规划。以下是一些

典型的职业发展路径：

◆初级机器学习工程师

职责：负责基础的数据处理、模型训练和简单的机器学习任务。

技能要求：掌握基本的机器学习算法和数据处理工具。

◆中级机器学习工程师

职责：承担更复杂的项目，进行特征工程、模型优化和性能评估。

技能要求：熟悉多种机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch），能够独立完成项目。

◆高级机器学习工程师

职责：领导项目，指导初级工程师，负责设计和实施复杂的机器学习解决方案。

技能要求：深入理解机器学习理论，具备项目管理能力。

◆数据科学家

职责：运用统计学和机器学习技术，从数据中提取深层次的洞见，支持业务决策。

技能要求：强大的分析能力和商业洞察力，能够进行复杂的数据分析。

◆机器学习架构师

职责：设计和优化机器学习系统的整体架构，确保系统的可扩展性和性能。

技能要求：深入理解机器学习模型的实现和系统设计。

◆人工智能研究员

职责：进行前沿的研究，探索新的算法和技术，推动机器学习领域的发展。

技能要求：具备扎实的理论基础和研究能力，通常需要硕士或博士学位。

◆数据产品经理

职责：负责机器学习产品的规划、开发和市场推广，协调技术团队和业务团队的合作。

技能要求：结合技术背景和商业理解，能够制定产品战略。

◆技术经理或团队领导

职责：管理机器学习团队，负责技术战略和项目管理，推动团队的技术发展。

技能要求：具备领导能力和项目管理经验，能够协调多个项目。

31

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

◆咨询顾问

职责：为企业提供机器学习解决方案和咨询服务，帮助客户优化业务流程。

技能要求：良好的沟通能力和行业知识，能够理解客户需求。

◆创业者

职责：利用机器学习技术创办自己的公司，开发创新产品或服务。

技能要求：具备商业头脑和技术能力，能够识别市场机会。

◆教育和培训

职责：在教育机构或企业内部教授机器学习相关课程，分享知识和经验。

技能要求：扎实的专业知识和良好的表达能力。

总结

机器学习工程师的职业发展路径不仅限于技术领域，还可以向管理、咨询、教育等多个方向发展。随着机器学习技术的

不断发展和应用，行业对专业人才的需求持续增长，职业前景广阔。

07 | 准入门槛

机器学习工程师的准入门槛涉及教育背景、技术技能、工作经验和个人素质等多个方面。以下是成为机器学习工程师通

常需要满足的一些基本要求：

◆教育背景：

通常需要至少拥有计算机科学、数据科学、统计学、数学或相关领域的学士学位。

许多职位可能更倾向于或要求拥有硕士学位，特别是在需要深入理论知识的高级职位。

◆编程能力：

熟练掌握至少一种编程语言，如Python、R或Java，这些语言在机器学习领域广泛使用。

◆数学和统计学基础：

具备扎实的数学和统计学知识，包括线性代数、概率论、统计推断和微积分。

◆机器学习知识：

了解常用的机器学习算法，如监督学习、无监督学习、强化学习等，以及它们的应用场景。

◆数据处理技能：

能够使用数据处理工具和技术，如SQL、Hadoop或Spark，进行数据清洗、预处理和特征工程。

◆机器学习框架：

熟悉至少一种主流的机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。

◆实践经验：

具有实际的机器学习项目经验，可以通过实习、个人项目或参与在线竞赛（如Kaggle）来获得。

◆问题解决能力：

能够独立识别问题、分析问题并提出解决方案。

◆沟通能力：

能够清晰地向非技术团队成员和利益相关者解释复杂的技术概念。

◆持续学习：

机器学习是一个快速发展的领域，需要持续学习新的工具、技术和最佳实践。

◆数据隐私和合规性：

了解并遵守数据隐私法规和公司的数据使用政策。

32 数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

09

◆项目管理能力：

对于需要管理多个项目或团队的机器学习工程师，项目管理能力也是一个重要的准入门槛。

准入门槛的高低也取决于职位的级别和职责范围。对于初级职位，门槛可能相对较低，而对于高级职位，则需要更多的

经验和专业技能。随着机器学习在各行各业的广泛应用，对这一职业的准入门槛也在不断发展和变化。

08 | 什么样的人更适合做机器学习工程师

适合成为机器学习工程师的人通常具备以下特质和技能：

◆强烈的好奇心和学习能力：

对人工智能和机器学习领域有浓厚的兴趣，愿意不断学习新技术和理论。

◆扎实的数学和统计基础：

具备良好的数学背景，包括线性代数、概率论、统计学和微积分等。

◆编程和算法技能：

熟练掌握至少一种编程语言，如Python、R或Java，并能够实现机器学习算法。

◆数据处理能力：

能够处理和分析大量数据，包括数据清洗、预处理和特征工程。

◆对机器学习算法有深入了解：

理解不同的机器学习模型，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

◆问题解决能力：

能够独立分析问题，运用创造性思维找到解决方案。

◆实验和迭代思维：

愿意通过实验来测试假设，并根据结果不断迭代和优化模型。

◆沟通和团队合作能力：

能够与团队成员、跨职能团队以及非技术利益相关者有效沟通。

◆对新技术的敏感性：

关注最新的机器学习研究和技术发展，愿意尝试新工具和方法。

◆耐心和细致：

数据分析和模型调优可能需要大量的时间和细致的工作。

◆项目管理能力：

能够管理项目进度，确保按时交付高质量的成果。

◆数据隐私和合规意识：

了解并遵守数据隐私法规和公司的数据使用政策。

◆创新和研究精神：

对探索未知领域和解决复杂问题充满热情。

能够理解业务需求，将机器学习技术应用于实际业务问题。

适合成为机器学习工程师的人通常对数据科学和人工智能充满热情，并且愿意不断挑战自己，解决实际问题。他们需

要具备技术能力、创新思维和良好的沟通技巧，以帮助企业从数据中获得洞察并做出更好的决策。

数据科学与大数据技术专业/职业发展手册

33

职业发展之路多种多样，

有人早早地与心仪的事业相遇，

有人则需历经多年探寻。

人生本就如一幅丰富多彩的画卷，

无论脚步快慢，

每一步都绽放着独特的美好。

愿这本小册子能如一粒石子，

在你心里激起层层涟漪，

引领你在学习的路途中，

边实践边探索，

让涟漪渐渐汇聚，

最终形成澎湃的浪花，

翻滚成一份值得你倾注一生的事业。

职业发展之路多种多样，

有人早早地与心仪的事业相遇，

有人则需历经多年探寻。

人生本就如一幅丰富多彩的画卷，

无论脚步快慢，

每一步都绽放着独特的美好。

愿这本小册子能如一粒石子，

在你心里激起层层涟漪，

引领你在学习的路途中，

边实践边探索，

让涟漪渐渐汇聚，

最终形成澎湃的浪花，

翻滚成一份值得你倾注一生的事业。