由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。

数据科学家将获得已经由数据工程师处理过的数据。数据已经过清洗和处理，数据科学家可以用这些数据进行分析，以及预测建模。为了构建这些模型，数据科学家需要进行广泛的研究，并从外部和内部数据源积累大量数据，以满足所有业务需求。

一旦数据科学家完成最初的分析阶段，他们必须确保所做的工作是自动化的，所有的分析见解会提供给相关人员。确实值得注意的是，数据科学家和数据工程师所需的技能实际上有点类似。但是这两者在行业中区别逐渐变得明显。

数据科学家需要了解与统计数据、机器学习和数学相关的知识，以确保能够构建准确的预测模型。此外，数据科学家还需要了解关于分布式计算的内容。通过分布式计算，数据科学家将能够获得工程团队处理的数据。数据科学家还需负责将分析结果汇报给公司上级，因此也需要掌握可视化相关内容。

数据科学家利用其分析能力，从输入机器的数据中得出有意义的分析结论。数据领域是正在不断发展，当中涵盖了超过我们想象的可能性。

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