世界上没有两片相同的雪花，世界上也没有两个数据科学家拥有相同的技能和工作。大数据的工作包含许多问题，这也创造出许多天生就不一样的数据科学家分工。
- 数据开发者
- 数据研究者
- 数据创意师
- 数据商务人士
- 混合/普适类型
- 数据开发者是编程专家，但他们可能缺少数据科学家的其他几部分的技能，通常来自于IT行业。
- 数据研究者是数据分析的专家，同时他们也能处理机器学习以及其他领域的最新技术。他们通常拥有博士学位，而且正在或曾经从事着学术研究。
- 数据创意师相比于前两个类型的数据科学家显得更为全面，偏爱于使用开源软件，而且多才多艺。他们来自于各行各业，尽管通常来说，他们已经是数据科学家了。
- 数据商务人士（即高级数据科学家）是数据科学家的最高等级，同时常常担任管理角色，相较于数据科学本身，他们更多地接近于商务世界。通常他们具有包括管理学学位在内的多重背景。
- 混合/普适类型的数据科学家是最为平衡的，同时或多或少地培养了数据科学所需的各个方面。他们多面发展，具有各个类型的背景，但在经验的广度上，都亚于数据商务人士。通常，混合/普适的数据科学家会晋升为数据商务人士。