数据科学家（DS）在就业市场上有着广泛的职业路径，以下是一些主要的就业方向：
Data Scientist （数据科学家）
主要职责包括建立统计模型、设计实验（如A/B Testing）、发现数据洞察等。
需要具备扎实的数学功底、编程技术（如Python）以及良好的商业意识。
Data Engineer （数据工程师）
主要工作是建立数据科学的pipeline，熟悉大数据平台（如Hadoop, Spark, MapReduce等）。
对统计建模的要求相对较低，但需要具备良好的编程能力和数据处理能力。
Data Analyst （数据分析员）
主要职责包括数据处理、简单的数据分析和可视化。
Machine Learning Researcher （机器学习研究员）
研究新的模型和算法，争取提出有重大意义的模型或framework。
Machine Learning Engineer （机器学习工程师）
关注产品线上的ML应用，利用算法改善产品使用体验，进行建模工作。
Data Analyst/Business Analyst （数据分析/业务分析师）
进行数据分析，与大量数据打交道，进行更多分析工作。
General Data Science （通用数据科学）
需要掌握和熟悉DS各个环节，分析、建模工作都有所涉猎。
就业趋势方面，数据科学领域的人才需求正在增长，特别是在大数据和人工智能技术不断发展的背景下。数据科学家可以在金融、医疗、教育、零售、农业等多个行业中找到应用，帮助企业做出数据驱动的决策，优化流程，提高效率和盈利能力。
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