一切事物的数字化进步都给世界带来了变化。想象一下必须使用和管理的数据。
这就是数据科学的作用。数据科学可以解释为涉及数学、科学和艺术的跨学科流。具体来说，数据科学属于 IT 部门，因为它有助于任何组织的技术部分。除了良好的沟通技巧外，数据科学家还应精通定量推理、数据分析、统计和计算机编程。
随着时间和行业的需求，数据科学已成为一种回报丰厚的职业，薪水诱人，奖励和激励措施也十分诱人。这里必须提到的是，数据科学家的工作被认为是近十年来最有吸引力的工作，而这只是这个有前途的领域的开始。由于组织关注他们必须处理的数据，或者包含其业务全部价值的信息，因此对数据科学家的需求将是巨大的。
您将在此处找到的数据科学职位描述旨在为您提供有关技术团队中最重要的职位的基本概念。请记住，根据您的配置和战略重点，可能会有一些变化。
有些组织要求您掌握所有这些职业的所有能力，但随着公司的发展，您可能会发现特定的人专注于他们的才能来解决与数据科学相关的首要问题和最重要的问题，并专注于以下任务之一。
早在 2017 年，LinkedIn 就宣布数据科学是增长最快的职业。另一家领先的招聘公司 Glassdoor 也将数据科学列为美国薪酬最高的职业。自 2012 年以来，数据科学家在美国的平均增长率为 650%。这个职业的魅力还不止于此。数据科学家的就业增长率预计为 31.4%。该数据来自劳工局。据高管招聘人员 Smith Hanley Associates 称，2021 年是数据科学家招聘的丰收年，预计这一趋势将在 2022 年和 2023 年继续，依此类推。根据 PayScale 的数据显示，美国 Azure 数据科学家的平均年薪为 95,102 美元。随着经验和技能的提高，年薪可升至 110,000 美元。印度一名普通 Azure 数据科学家最初的收入约为 1,180,000 印度卢比，但随着经验和资历的提高，这一收入可以升至 2,000,000 印度卢比。
聘请数据科学家的好处并不隐藏。这个职位对任何公司来说都是必需的。训练有素且经验丰富的数据科学家可以帮助任何组织
如果你想进入科技界，数据科学是一个可以进一步探索的好选择，而且正如预期的那样，你不会失望的。
数据科学家使用许多工具、产品、软件或应用程序来完成他们的工作职责。 Azure 是一个越来越受欢迎的平台，因为它满足了数据科学家的所有要求。 它们包括 Azure Blob 存储、几种类型的 Azure 虚拟机和其他机器学习平台。
Azure 数据科学家的定义很广泛，难以理解。 如果你想进入 IT 行业的这个领域，你应该对数据科学和机器学习有扎实的了解，以便在 Azure 平台上实现和使用机器学习工作负载。 换句话说，如果你有 Microsoft Azure 机器学习程序方面的知识或经验，你就适合 Azure 数据科学家的角色。 确切地说，Azure 数据科学家团队致力于识别可以进一步用于改善和造福公司的关键数据资产。
能够在 Microsoft Azure 上规划和建立数据科学操作功能环境的主题专家被称为 Microsoft 认证 Azure 数据科学家助理。他们可以进行数据实验、训练预测模型以及管理、优化和部署机器学习模型。该认证适用于能够使用认知计算技术在 Azure 上部署和执行机器学习项目的人员。
是的，当然。Microsoft 的数据科学证书是值得的。“Microsoft 认证：Azure 数据科学家助理”证书位列前 15 名数据科学证书之列。该认证评估申请人在机器学习、人工智能、预测分析、自然语言处理和计算机视觉方面的知识。要通过此认证（注册费用为 165 美元），您必须掌握管理身份和治理、设计和管理虚拟网络、部署和管理资源以及实施和管理存储等能力。参加行业级数据科学课程，探索数据科学的精妙之处。
如果您已经下定决心成为一名 Azure 数据科学家，那么您必须经历以下过程。Microsoft 提供不同的相关证书，分为三类：
这三类证书都很重要。您必须遵循正确的路径才能更快地到达目的地。在参加认证考试之前，您必须了解一些先决条件。
数据科学基础知识、各种工具和一般相关术语的基本知识。
数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据建模和其他认知技能的能力
基本编程语言的知识包括 Java、Python、SQL 和 R，以及 C++、Tableau、Perl、MATLAB 和报告工具软件方面的专业知识。
深度学习以及创造力和开放性对于识别数据趋势和建立联系至关重要。
数据科学家还应该精通线性代数、统计建模、算法识别等数学知识。
获得 Azure 数据科学证书可以为您带来丰厚的工作。对于初学者来说，最方便、最有益的证书是 Azure 数据科学家助理。要获得此证书，您必须通过 DP-100 考试。最好的起点是 DP-100：在 Azure 上设计和实施数据科学解决方案。除了上面提到的考试之外，您还可以参加 DP-200 和 DP-201 认证测试，以提高您作为 Azure 数据工程师的专业知识。
DP-100 考试评估考生作为 Azure 数据科学家的潜力，并衡量他们完成所有数据科学家必须完成的各种技术任务的能力。获得 Azure DP-100 考试资格的最佳方法是根据以下权重的四个重要领域来评估您的候选资格：
如果您想要成为一名数据科学家，并且拥有 IT、计算机科学、数学、物理或任何其他相关领域的背景，则可以使用此证书进行仔细研究。
Microsoft 将“DP-100 测试”称为 Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate 考试。该考试可在线获取，可从地球上的任何地方访问。考生必须注册并安排考试，费用为 165 美元。此费用因国家/地区而异，如果您来自印度，则必须支付 4,800 印度卢比。
考试期间，您需要在 2 小时内解答 40 到 60 道题。虽然题目没有固定格式，但所有题目都是客观题，格式包括案例研究、简答题、多项选择题、评分复习、拖放题和其他客观题。
考试中可以出现多项选择题或多个正确答案。要获得考试资格，您必须在 100 到 1000 的范围内获得至少 700 分（满分 1000 分）。
如果您之前有使用 Microsoft Azure 或接受过专业培训的经验，那么这项考试对您来说将是小菜一碟。尝试代考可以确保您通过考试。
如果您第一次尝试没有获得合格分数，您可以在 24 小时后参加考试。如果第二次尝试也失败了，您将不得不等待至少 14 天才能第三次参加考试。如果第一次考试失败，你可以在 24 小时后重新参加考试。根据 Microsoft 的指导方针，你每年总共可以参加 5 次考试。
以下是一些应该牢记的事实，以确保成功。
考试中有 2 道不可跳过的实践题。它们可以是与实验室相关的问题，也可以是与案例研究相关的问题。
建议你在考试前做好充分准备，因为考试是有监考的。
Microsoft 的考试模式每年更新两次，因此你应该依赖官方网站上最新的版本。
建议你专注于理论以及与实验室相关的实践题。
理论题列在 Microsoft 的官方网站上；仔细复习。有重点地准备每个模块。理论可以在 1-3 周内完成，具体取决于你的效率。
构建和操作机器学习解决方案和 Azure 机器学习等模块的权重最高。
微软还提供了官方的讲师指导的付费课程，帮助您获得 DP-100 考试资格。
复习是必须的，以免在考试中感到困惑。
微软的其他 Azure 数据科学证书
除了 Azure 数据科学助理证书，微软还提供了一些其他认证，您可以根据需要获得这些认证。
微软 Azure 数据基础考试旨在帮助考生准备微软认证 Azure 数据基础。该证书的主要目标是帮助学生获得实践经验并彻底掌握 Azure 的数据处理服务。它评估个人是否可以描述核心数据概念以及如何开展 Azure 活动。
考试费用在 750 到 12000 印度卢比之间。要获得此证书，您必须获得 DP-900 资格。考试大纲包括关系数据和非关系数据的概念等模块，以及各种可以是事务性的或分析性的与数据相关的活动。如果您拥有此证书，则可以成为任何领先公司的数据库管理员、数据分析师、数据工程师或开发人员。
那些想要获得数据工程师等工作的人可以获得此证书，以确保他们成功获得高薪工作。Microsoft 认证的 Azure 数据工程师助理以其在 Python、SQL、Scala 等数据处理语言方面的专业知识而闻名。在此证书的学习阶段，学习者将能够学习与数据相关的活动，例如数据集成、数据转换以及将系统中的数据合并为结构形式以制作模型和分析解决方案。
此证书的主要目标是让有志者了解架构数据模式并同时对其进行处理。考试报名费为 12,354 印度卢比。您需要通过的考试是 DP-203，才能获得此证书。
在全球范围内，有 500 多家领先公司正在使用 Azure 服务，他们喜欢它。 Azure 已经在各种行业中产生了重大影响。 Azure 提供的服务和工具正在帮助 IT 专业人员。 毫无疑问，Azure 也是数据科学家最喜欢的平台。 Azure 的显着功能使其有价值并且与其他竞争平台不同，包括 Azure 机器学习工作室、Azure 机器学习服务和 Azure 数据科学虚拟机。
MS Azure 可以在数据科学管道中以多种方式使用。 最明显的选择是使用 AzureML，由于其重叠的功能，它在其他选择中是最受欢迎的。 数据科学家可以使用 Azure 的这一工具创建复杂的机器学习实验，而无需编写单个程序（只需在实验画布上拖放不同的模块即可）。 这是一种可视化和执行学习算法的方法。 您还可以使用 R、Python 和 SQL 进行数据操作和特征工程。 Azure ML 是一个庞大的预训练机器学习算法库。
Jupiter 笔记本（以前称为 IPython）刚刚添加到 AzureML。因此，您可以轻松添加统计数据并在记事本中编写 Python 代码，以获得与 Anaconda 相同的感觉，同时保留云的弹性。简而言之，Azure 是最方便、最易于操作的数据科学解决方案平台。
云端有各种可用的数据科学解决方案。这些服务之间的差异因素包括算法、功能、定价和编程语言。
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