工作是可以帮助您实现残疾人梦想的东西。这就是为什么许多有抱负的人在一次未能实现业务里程碑的情况下，更愿意申请他们可以从事的工作。在相同的背景下，您需要知道数据科学工作在这个大流行时代正在流行，尽管对该领域的需求始于20 年代初。
您可能会考虑该领域可能为候选人提供的个人资料，无论是学生还是35岁或以上的个人。因此，如果我们对知名科技公司进行分析，您可以选择全职或兼职的工作是数据科学家、人工智能专家、机器学习工程师等。根据报告，数据科学家的薪水已增至 11万美元以上（比上一年增加12-13 %）。
而这个薪水期望只有在你以某种方式获得与知名大数据公司合作的机会时才能实现。除了数据科学家，这里另一个受欢迎的职位是数据分析师，他主要负责收集、处理和对大型数据集进行统计分析。
现在，你会想，在接受了这个热门领域的培训后，我是否应该改变我现在的职业。是的，您不能止步于此并查看以下列出的要点。他们将讲述数据科学领域的工作如何有力地塑造您的职业生涯，从而帮助您将未实现的梦想变为现实。
1. 可以让您的生活方式振作起来的薪酬表
薪级表可以让你身边的人决定你的价值。数据科学是那些提供相当不错薪水的出色工作领域之一。如果我们查看 Glassdoor 的数据，我们会发现该领域提供的平均薪酬水平大约超过995K INR （在印度）。
图片来源：https://www.glassdoor.co.in/Salaries/india-data-scientist-salary-SRCH_IL.0,5_IN115_KO6,20.htm
要了解更多关于在印度以外的 Glassdoor 上为数据科学角色说明的薪水，请查看此插图。
图片来源：https://www.glassdoor.co.in/Salaries/us-data-scientist-salary-SRCH_IL.0,2_IN1_KO3,17.htm
这个数额是每年估计的，一个正在寻找高薪职业的人肯定不能忽视这一点。
2. 数据科学中有各种你不能否认的潜在工作角色
如果人们开始谈论该领域的工作角色，它将展示无穷无尽的内容。意思是你可以成为数据分析师、统计专家、数据科学家、数据架构师、业务分析师、机器学习工程师等。 虽然这些角色有相关的挑战，但你不需要依靠你的朋友或亲戚来擅长任何一位。这是因为有些机构为相同的工作角色提供在线和离线培训。今后，一流的专家或首席官员对2021时代对数据科学家、分析师或其他职位的需求充满信心。最终，这将随着时间的推移而增加。
3. 简化决策过程的 X 因素
“X”因素是让您自信地从人群中脱颖而出的品质。如果我们按照定义并将其与数据科学领域联系起来，我们可以观察到，一个人将获得的角色和职责不仅是关键任务，而且是非凡的。从收集数据到分析统计数据再到预测预测——您将在这项工作中完成所有这些工作。这就是为什么这份工作不仅是最性感的，而且还具有创造性和多维性。你需要记住的是，你研究所需信息的态度永远不会消失。
4. 竞争并没有你想的那么多！！
即使在这个大流行时代，竞争也是您无法避免的事情。因此，思考如何保持学习数据可视化和数据科学其他方面的精神是非常需要的。这将帮助您获得理想的工作。此外，该领域正在兴起，并为新手和有经验的人打开了机会之门。考虑到这一事实，您必须计划和制定战略，为一流的公司提供服务，这些公司急切地寻找能够管理其数据的人，并且可以成为他们公司的宝贵资产。与政府工作不同，这个领域不会强迫你继续准备多年。在公司获得6 到 10 个月的经验后，您将有能力建立自己的客户并以国际货币获得报酬。
5.专家可以预测统计并解决实时案例
在当前时代，统计无处不在，企业正在很好地利用它来发展自己。在数据挖掘的帮助下，专家们可以大胆地重新使用现有的数据，并专注于可用的模式。这将有助于团队更好地使用预测。现在您可能会考虑专家将如何预测统计数据？为了做同样的事情，他们更喜欢 R、 Python、SQL、Tableau 和机器学习。通过所有这些，他们还可以检测公司现有公用事业、电子商务采购、服务器活动和日志文件中的问题。与此同时，Gartner 调查显示， 50%的企业已准备好提高决策质量。
这些决定将围绕实时案例研究展开。还有一些统计数据可以通过 R 和Python等工具以无错误的方式进行检查。这种统计分析经过验证并真诚地工作，以做出更好的运营决策。因此，公司无需为其他方式或来源而奔波，因为这对他们来说可能会很耗时。
6. 组织现在可以顺利处理海量数据
根据研究，超过75%的组织仍在与其结构化或非结构化数据的对应方作斗争。
图片来源：https://www.researchgate.net/figure/The-growth-of-structured-versus-unstructured-data-over-the-past-decade-41_fig1_335927263
无论如何，这对于他们管理此类不受控制地增长的数据至关重要。所有这些都在组织内部造成混乱。为了顺利推动业务发展，Google Analytics 可以帮助这些组织度过困难时期。此外，这对于受人尊敬的组织了解 Google Analytics 或其他分析工具使用机器学习的基本概念这一事实是必要的。它可以帮助他们调查市场趋势并分析投资当前趋势的时机是否合适。
从长远来看，数据科学提供的关于如何以及何时保留数据或丢弃子数据集的管理是面向目标的。这也将在生产力和利润率方面产生成果。这些组织需要关注的是耐心和弹性[意味着适应不断变化的趋势]。