在當今數據驅動的時代，數據相關職業的需求日益增長。Data Analyst（數據分析師）、Data Scientist（數據科學家）和 Data Engineer（數據工程師）是三個備受矚目的角色，各具特色，適用於不同技能和興趣的人群。本文將詳細介紹這三個職位的職責、技能要求以及在香港的就業市場情況，幫助您了解哪個角色最適合您的職業發展。
Data Analyst（數據分析師）
主要職責
數據分析師的主要任務是分析數據並為利益相關者提供可操作的見解。他們使用統計模型計算平均值、趨勢和相關性等指標，並借助 Tableau、Power BI 等工具創建儀表板和報告。數據分析師的工作更偏向業務導向，因此需要較強的商業理解能力。
技能要求與入行門檻
相較於其他數據角色，數據分析師的入行門檻較低，通常無需深入的編程或機器學習知識。掌握數據分析工具和基本統計方法即可勝任。
職業發展路徑
數據分析師的橫向職業發展選項包括轉向 Data Scientist 或 Business Analyst 等角色。
香港就業市場
在香港，尤其是在金融和零售行業，對數據分析師的需求較高。根據我們的數據庫，80% 的數據分析師月薪至少為 25,000 港元，而銀行業的數據分析師平均月薪可達 35,000 港元。
Data Scientist（數據科學家）
主要職責
數據科學家的核心工作是開發機器學習模型，用以預測趨勢和解決複雜問題。他們利用機器學習算法進行數據探索，分析大型數據集以識別模式和異常。
技能要求與適合人群
此角色適合精通編程並希望深入研究人工智能和預測建模的人士。數據科學家需要具備較強的技術背景，包括對機器學習和數據科學的深入理解。
職業發展路徑
數據科學家可進一步發展為高級數據科學家、機器學習工程師或數據科學主管等職位。
香港就業市場
在國外，尤其是在科技和人工智能行業，對數據科學家的需求較高。香港的需求相對較少，但正逐漸增加。根據我們的數據庫，65% 的數據科學家月薪超過 40,000 港元。在科技和航空公司等領域，數據科學家的平均月薪可達 60,000 港元。
Data Engineer（數據工程師）
主要職責
數據工程師負責設計和維護數據管道，確保數據能夠順利傳輸到分析師和科學家手中。他們清理數據，將原始數據整理成可用格式（例如處理缺失數據和移除重複項），並使用大數據工具存儲和處理大型數據集。此外，他們還利用 AWS、GCP 等雲平台構建可擴展的數據基礎設施。
技能要求與適合人群
此角色適合希望專注於基礎設施和數據架構的人士。數據工程師需要掌握數據工程工具、數據庫管理和雲平台技術。
職業發展路徑
數據工程師的職業發展路徑包括轉向雲架構師、數據架構師或大數據工程師等角色。
香港就業市場
目前，香港對數據工程師的需求相對較少，但正在逐步增加。例如，某跨國保險公司的數據工程師平均月薪約為 50,000 港元。
結論
Data Analyst、Data Scientist 和 Data Engineer 是數據領域中三個截然不同但又相互關聯的角色。數據分析師側重於業務洞察，數據科學家專注於預測建模，而數據工程師則負責數據基礎設施的構建與維護。每個角色都需要獨特的技能組合，並提供不同的職業機會。
在選擇職業路徑時，了解每個角色的職責和市場需求至關重要。根據您的技能和興趣，仔細評估這些角色的要求和前景，將有助於您在數據職業道路上做出明智的決策並取得成功。