如何获得理想的数据挖掘和管理工作：内部技巧和策略

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数据挖掘和管理职位是科技领域最抢手的职位之一。随着公司积累的数据越来越多，他们需要专家来帮助组织、分析并从数据中提取价值。然而，进入数据科学领域可能会令人望而生畏，尤其是对于那些从非技术背景转型的人来说。在本指南中，您将获得一些内部技巧和策略，帮助您在数据挖掘或数据管理领域找到理想的远程工作，甚至作为职业转型。

让我们深入研究一下！

数据角色为何增长如此之快
在讨论求职技巧之前，让我们先来看看为什么数据工作现在如此繁荣：

海量数据生成

得益于各行各业的数字化转型，全球数据量逐年呈指数级增长。分析公司 IDC 预测，到 2025 年， 全球数购买电话号码列表 据量将增长至 175 ZB 。这几乎是 2018 年的五倍！各行各业的组织都在努力组织和管理这些海量数据。因此，数据工程、数据分析、数据科学和数据质量等领域的职位数量不断增加。

竞争优势需求

在数字经济时代，数据分析技术的应用能够带来巨大的竞争优势。能够充分利用客户、市场、供应链等数据洞察的公司，最有可能引领其所在行业的发展。因此，对能够将原始数据转化为可用情报的数据专家的需求激增。领英 (LinkedIn) 的《 2020 年新兴职业报告》 将数据科学和数据分析分别列为增长最快的职位中的第一位和第三位。

远程劳动力的崛起

新冠疫情加速了科技行业对远程办公的接受。如今，雇主们乐于聘请远程数据专家，以便接触全球人才库、降低成本并提高员工留任率。选择一家不受地点限制的公司从事数据工作，可以让你自由地在世界任何地方工作。这种灵活性吸引了许多寻求更好工作与生活平衡的专业人士。

由于推动数据工作增长的因素不太可能在短期内放缓，因此在数据领域开启蓬勃发展的职业生涯的机会从未如此强烈。

接下来让我们探讨数据角色中的热门职位和职责。

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关键数据挖掘和管理角色
虽然具体的数据工作取决于公司和行业，但大多数数据团队都由几个核心职位组成：

数据挖掘工程师

设计和实施系统，通过统计分析、建模、机器学习和预测发现原始数据中的模式。

主要职责通常包括：