优就业是中公教育IT培训品牌，致力于培养面向互联网领域的人才，以学员就业为目的，就业为宗旨，是一家集互联网营销师、UI/UE交互设计师、Web前端工程师、Java工程师、Python工程师、Unity开发工程师、大数据工程师、Linux云计算工程师、PHP工程师等课程为一体的IT培训机构。为培养符合时代需求的IT人才，中公教育优就业以高瞻的视野，经多年布局，打造人才培训服务体系。以企业需求为导向，以行业未来为驱动，向企业和社会不断输送IT人才。

优就业大数据培训课程课程介绍

基础阶段：

这一阶段包括：关系型数据库原理、LINUX操作系统原理及应用。在掌握了这些基础知识后，北大青鸟还会安排这些基础课程的进阶课程，即：数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程。在掌握了这些内容之后，大数据基础学习阶段才算是完成了。

第二阶段：

大数据理论及核心技术。第二阶段也被分为了基础和进阶两部分，先理解基础知识，再进一步对知识内容做深入的了解和实践。基础部分包括：布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维；进阶内容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。 完成了这部分内容的学习，学员们就已经掌握了大数据专业大部分的知识，并具有了一定的项目经验。但为了学员们在大数据专业有更好的发展，所学知识能更广泛地应用到大数据相关的各个岗位，有个更长远的发展前景，北大青鸟还安排了的课程学习。

第三阶段：

数据分析挖掘及海量数据处理技术。基础部分有：PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA；进阶部分有：机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。

机器学习和数据科学工程师的区别是什么？机器学习利用人工智能使计算机无需编程就能学习。数据科学深入研究数据并理解示例、模式和行为的科学。机器学习只是数据科学家掌握的诸多技能中的一项而非全部。

一、机器学习和数据科学的区别：

机器学习利用人工智能使计算机无需编程就能学习。在机器学习中通过使用可访问的数据和不同的算法来构建机器学习模型。算法使软件应用程序可以在不进行任何编程的情况下预测结果；数据科学深入研究数据并理解示例、模式和行为的科学。数据科学就是从可访问的数据中进行预测和推断。重要知识可以帮助组织了解客户的行为和兴趣，并做出更明智的业务决策。

二、数据科学家做什么？

数据科学家帮助组织从数据中提取有价值的见解。数据科学家分析数据并使用能够发现数据模式的编程语言(如Java)创建程序。有了这些数据，组织可以熟悉客户行为、参与率等。数据科学家基本上以研究为中心，以决定AI方法的类型，对算法进行建模并随后对其进行建模以进行测试。

三、机器学习工程师做什么？

ML机器学习工程师像其他从事开发活动，明确参与机器学习的工程师一样。在数据科学家所表征的数据模型上构建算法。此外机器学习工程师具有创建可以控制PC的程序的知识。在ML工程师创建的算法的帮助下，机器无需他人指示即可理解命令。

四、数据科学岗位职责及薪资待遇

1、数据科学家的工作职责

数据科学家师的主要职责是理解客户的业务需求并提出解决方案；

进行数据挖掘以检查它们是否可以提取出可以使组织受益的重要数据；

可以找出改善组织的方法论；

利用TensorFlow等深度学习框架来构建深度学习模型；

利用各种技术进行数据分析，并利用图表，图形等表示数据；

机器学习工程师的工作职责；

机器学习工程师进行研究并实施合适的机器学习算法和工具；

制定有助于理解业务目标的行动计划；

根据业务先决条件创建机器学习应用程序；

使用现有的ML框架和库进行分析，并在必要时进行扩展；

确认数据质量；

2、数据科学家所需的技能

统计、数据挖掘与清理、数据可视化、非结构化数据管理策略、编程语言，例如R和Python理解SQL数据库、利用Hadoop，Hive和Pig等大数据工具、机器学习工程师所需的技能。

3、软件工程基础

统计建模、数据评估与监控、算法的理解与利用、自然语言处理、数据架构设计、文字表示策略。

4、薪资待遇

数据科学家和机器学习工程师的薪酬可能会因其工作角色和所在/地区的不同而有所不同。数据科学家的平均年薪为121,018美元。数据科学家的正常年薪为11万美元；机器学习工程师的平均薪酬为每年140,470美元。

本文主要介绍数据科学工程师是什么以及其岗位职责及薪资待遇情况，想入行高薪职业可以选择中公优学习大数据课程，让自己有一技之长。