数据科学家
用统计和机器学习从数据里挖洞察、做预测，帮业务做决策。
数据科学家更偏「用数据回答业务问题」：做分析、建预测模型、设计实验，把结论讲给业务听。和算法工程师相比，更重统计与业务洞察，工程落地稍轻。
海内外行情
- 国内：应届约 25–40 万/年，资深约 60–120 万。
- 海外：入门约 $98K，中级 $138K–175K，资深 $157K–194K。
- 需求与趋势：稳定需求；但 2026 年「能上线生产」的工程型岗位（AI/ML 工程师）比纯分析型更吃香。
需要哪些技能
- 硬技能：统计学、Python/R、SQL、机器学习、数据可视化
- 业务：实验设计（A/B test）、把数据讲成故事
学习路线
- 打基础：统计与概率 + Python 数据分析（pandas）。不懂的概念查 名词百科。
- 学建模：掌握常用机器学习模型和评估方法，过一遍 从零学 AI。
- 做分析项目：拿真实数据集做分析+预测，产出一份能讲清楚的报告。
去哪找工作
薪资为公开市场行情参考，随经验、城市、公司与市场波动；数据采集于 2026-06，仅供参考。