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这个职位大概是最常见的，“数据分析师”指的是不同行业中，专门从事行业内数据搜集、整理、分析，并依据这些数据做出研究、评估的专业人员。
这类职缺通常要求应征者有数学、统计、或是电脑科学等的相关学位跟背景，最常见的工作技能要求是 SQL、R、SAS、Excel，以及随着需要处理的数据量日渐庞大，Hadoop 也被许多公司列为必备的基本条件之一。
美国地区数据科学家的年薪大约在 $36,139 到 $77,696 美元之间（约等于年薪人民币 22 万到 48 万），中间值大约是 $51,224 美元（ 32 万）。拥有统计分析、数据建模（Data modeling）以及 SAS 等技能的应征者一般来说更有机会得到高薪。
被《哈佛商业评论》誉为“21 世纪最性感工作”的数据科学家可以说是数据分析师的进化版。
两者的分别可以从职称的不同看出端倪：数据“分析师”统计分析数据作为评估基准来设计营销方案时，数据“科学家”则是把心力放在设计分析数据的演算法，提出不同的理论来测试这些结论，最后建立统计模型来判断消费者行为、找出最关键的行为诱发因子。
因此数据科学家需要具备程式开发的能力，例如 Java 或 Python，而且对机器学习领域有所瞭解。
美国地区的数据科学家年薪大约落在 $63,192 到 $142,118 美元间，中间值是 $96,579 美元，几乎是数据分析师的两倍。
数据架构师要负责建立和维持公司数据储存的技术基准，策划硬件和软件的结构，确保数据储存系统可以支持未来的数据量和分析需求。数据架构师通常拥有电脑科学学位，并且精通数据库相关知识，像是关联式数据库（Relational database）、数据仓储（Data warehouse）、以及分散式数据系统（Distributed storage system）等等。美国地区数据架构师的薪资范围是 $65,928 到 $147,868 美元，中间值为 $105,581 美元，以目前的趋势来看，比起 SQL ，擅长 OracleDB 的人才较容易得到高薪。
首席资讯长（简称 CIO）是负责企业内部资讯系统和资讯资源规划和整合的高级行政管理人员，简单来说，这个最资深、最高级的职位要担起所有数据策略相关的责任。
CIO 通常会管理一个大团队，团队中的资深数据分析师、数据科学家会直接与 CIO 呈报，最后的决策再由 CIO 上报给董事会员。由于担任 CIO 的人选必须拥有一定的经验，因此这个职位通常会由董事会直接指派。
美国的公司通常给 CIO 的薪水从 $81,226 起跳至 $269,033 美元不等，中间值是 $142,269 美元。
你可能也听过数据工程师（Data engineers）、大数据分析师（Big data analysits）、数据专家（Data expert or Data specialist）等等职称，不过基本上这些都可以归类到上述四个职位。虽然拥有不同的职称，但往往这些角色的职责范围经常互相重叠，端看各公司如何分配工作内容。
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