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加拿大数据工程工作需要哪些专业背景？
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数据分析师
这项工作需要分析和解构数据，寻找相关趋势及其背后的原因。例如在一家电信公司工作的数据分析师，可能会通过查看数据跟踪客户流失率的变化，并提出可能导致这些数字出现异常飙升或下降的假设。这种工作其实以前就有，但最近用上了一些更复杂的分析技术，开始涉及人工智能。大多数数据分析师都拥有数理方面的教育背景。
数据科学家
数据科学家是利用这些数据建立模型，预测接下来会发生什么。更高级别的数据科学家会通过设计更理想的算法做出更好的预测。数据科学家通常拥有硕士学位甚至博士学位。如果曾参与相关课程，并在数据科学方面拥有扎实的实践经验，毕业生也可以在没有高级学位的情况下得到这份工作。
数据工程师
数据通常很杂乱，访问起来并不容易。例如，如果想要分析消费者支出模式，就需要知道他们何时购物、购买什么、还有他们的年龄和性别。这些数据可能储存在不同的数据库中，格式也会有区别。数据工程工作通常要求计算机科学或软件工程学位。
机器学习工程师
在人工智能算法领域，数据科学家更像是产品设计师。机器学习工程师负责调整算法，以确保最佳性能。这项工作通常要求高级学位。加拿大信息和通信技术委员会预计，到2021年，加拿大将会出现21.6万个信息和通信技术岗位缺口，其中大部分将与人工智能和区块链相关。
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