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如何区分数据科学家,数据工程师与数据分析师

2023-02-18 19:28来源:m.sf1369.com作者:宇宇

一、如何区分数据科学家,数据工程师与数据分析师

科学家是个笼统的称呼,偏向于基础科学研究。数据工程师是工科人员,写代码的,就是程序猿。数据分析师是商科的

二、求问从事大数据相关工作的入职门槛是什么?

世界正从IT时代走向DT时代,未来是大数据的时代,企业最有价值的资产就是数据,你所拥有的数据越多你就越有说话权,因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位,比如数据科学家、数据分析师、数据工程师等,这些职位或将成为程序员又一个美好的出路。

CDO主要负责利用数据推进企业与社会的对话,挖掘企业海量数据中潜在的价值,并运营和管理好数据,为企业战略、营销和管理决策提供参考,CDO的能力不仅仅是大数据领域的范畴,他需要同时具有IT、市场营销、运营管理等综合素质。

“数据科学家是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术,从大数据中提取出对业务有意义的信息,以简单易懂的形式传达给决策者,并创造出新的数据运用服务的人才。

数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义,他们知道如何提出正确的问题,非常善于数据分析,数据可视化和数据呈现。

数据工程师是能运行基本数据模型,充分了解文件系统,分布式计算与大型数据库,他们是能提供可建模数据所需平台的人。

三、数据分析师的就业前景如何?

可以先来看几个数据,据猎聘数据显示,数据分析师的平均薪资在20k+,应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示,有数据分析能力的人工资比一般人多30%,而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。

数据分析师不仅在薪资上有巨大优势,这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。

麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量,以boss直聘为例,第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量,可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。

在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后,我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。

总得来说,初级数据分析师可以往两个方向发展:技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕,可以选择的职位有两个,一个是数据运营,另一个是数据产品经理。

数据运营是运营岗位的一个分支,岗位职责是需要懂得运营业务模型,并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理,是需要懂得产品业务模型,需要通过数据分析来优化产品功能。

初级数据分析师如果选择技术方向发展,可选择的职位也有很多,例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责,可以参考下列的解释。

1、算法工程师

运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型,是当之无愧的产品灵魂。

2、数据开发工程师

数据工程师属于技术岗,负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作,主要是服务于数据的使用者,比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。

3、数据科学家

数据科学家属于综合性人才,集数据分析能力(>数据分析师)、统计学基础、业务能力(>数据产品)、算法(>算法工程师)与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配,各方面的能力都超一流,不过这类人才相当稀有,在行业中基本是可遇而不可求。

最后说完了数据分析师的职业发展方向,再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单,人需要在一个天花板不断上升的行业,个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽,人不挤的赛道上才能够跑得快,也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。

综上所述,数据分析师的就业前景是非常好的,如果你想要成为一名优秀的数据分析师,要先找到自己的方向,确立一个职业目标,再逐步掌握数据分析师的必备技能,在软件的基础操作上不断提升自己的应用。

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