数据大时代，这些专业越来越重要！
2021/01/15/周五 11:17
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在我们日常生活工作中，数据分析越来越重要，而这些数据更多地运用在商业与机构当中，经过整理和分析，驱动更多业务转动。
一些常见的数据驱动职位
在数据相关的职业发展道路上，我们列举了四个比较常见的职位方向，分别是商业分析师、数据分析师、数据工程师以及数据学家，这些职位的区别如下：
商业分析师
Business Analyst
商业分析师们会利用收集到的数据，分析行业趋势，对企业整体的商业发展做出建议与规划。
专业性要求：
*掌握统计学工具使用方法（SAS、STATA、SPSS、R）
*熟悉数据分析方法（Regression, Trend Analysis, forecasting, A/B testing）
*深度Excel使用方法及大量专业知识
数据分析师
Data Analyst
数据分析师的工作内容更偏向于实际的数据相关技术工作，例如通过编写代码实现数据清理、数据管理等，常常需要通过运用不同的数据分析工具，来从已有的数据样本中找出更多可分析内容。
专业性要求：
*编程（Python，R）
*应用统计分析
*应用机器学习
*数据可视化—Tableau，Power BI，QlikView
*数据整理
*数据收集及处理
数据工程师
Data Engineer
作为更加专精于工具开发的数据工程师，他们会利用自己专业的编程技能来创造并完善数据分析工具，以供团队成员进行解读与分析。
专业性要求：
*掌握数据处理工具用法—MapReduce，Hive，Pig，Spark，Kafka
*SQL技术—MySQL，PostgreSQL
*NoSQL技术—MongoDB，Cassandra数据库系统
*数据仓库系统方案
数据学家
Data Scientist
与数据工程师们形影不离、相辅相成的数据学家们，将会负责数据工具的设计与要求框架。他们的工作将更加专注于对这些工具产出的结果进行评估和解读。
在数据分析师专业要求的基础上，数据学家另需掌握：
*多元统计—Regression，主成分分析PCA，聚类分析
*自然语言处理
*计算机视觉
*预定与预测模式
*云服务技术—AWS，Google、微软
*机器学习逻辑—Docker，Kubernetes，TIDAL
随着科技在我们生活中扮演越来越重要的角色，数据科学也同样变得越来越重要，相对的也会提升相关专业在就业市场上的热度。
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