
如何區(qū)分三個(gè)大數(shù)據(jù)熱門職業(yè)
如何區(qū)分三個(gè)大數(shù)據(jù)熱門職業(yè)—數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師
隨著大數(shù)據(jù)的愈演愈熱,相關(guān)大數(shù)據(jù)的職業(yè)也成為熱門,給人才發(fā)展帶來(lái)帶來(lái)了很多機(jī)會(huì)。數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)行業(yè)最熱門的職位。它們是如何定義的?具體是做什么工作的?需要哪些技能?讓我們一起來(lái)看看吧。
這3個(gè)職業(yè)是如何定位的?
數(shù)據(jù)科學(xué)家是個(gè)什么樣的存在
數(shù)據(jù)科學(xué)家是指能采用科學(xué)方法、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)復(fù)雜多量的數(shù)字、符號(hào)、文字、網(wǎng)址、音頻或視頻等信息進(jìn)行數(shù)字化重現(xiàn)與認(rèn)識(shí),并能尋找新的數(shù)據(jù)洞察的工程師或?qū)<?不同于統(tǒng)計(jì)學(xué)家或分析師)。
數(shù)據(jù)工程師是如何定義的
數(shù)據(jù)工程師一般被定義成“深刻理解統(tǒng)計(jì)學(xué)科的明星軟件工程師”。如果你正為一個(gè)商業(yè)問(wèn)題煩惱,那么你需要一個(gè)數(shù)據(jù)工程師。他們的核心價(jià)值在于他們借由清晰數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)管道的能力。充分了解文件系統(tǒng),分布式計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)是成為一位優(yōu)秀數(shù)據(jù)工程師的必要技能。數(shù)據(jù)工程師對(duì)演算法有相當(dāng)好的理解。因此,數(shù)據(jù)工程師理應(yīng)能運(yùn)行基本數(shù)據(jù)模型。商業(yè)需求的高端化催生了演算高度復(fù)雜化的需求。很多時(shí)候,這些需求超過(guò)了數(shù)據(jù)工程師掌握知識(shí)范圍,這個(gè)時(shí)候你就需要打電話尋求數(shù)據(jù)科學(xué)家的幫助。
數(shù)據(jù)分析師該如何理解
數(shù)據(jù)分析師指的是不同行業(yè)中,專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。他們知道如何提出正確的問(wèn)題,非常善于數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。
這3個(gè)職業(yè)具體有什么職責(zé)
數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作職責(zé)
數(shù)據(jù)科學(xué)家傾向于用探索數(shù)據(jù)的方式來(lái)看待周圍的世界。把大量散亂的數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化的可供分析的數(shù)據(jù),還要找出豐富的數(shù)據(jù)源,整合其他可能不完整的數(shù)據(jù)源,并清理成結(jié)果數(shù)據(jù)集。新的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中,挑戰(zhàn)不斷地變化,新數(shù)據(jù)不斷地流入,數(shù)據(jù)科學(xué)家需要幫助決策者穿梭于各種分析,從臨時(shí)數(shù)據(jù)分析到持續(xù)的數(shù)據(jù)交互分析。當(dāng)他們有所發(fā)現(xiàn),便交流他們的發(fā)現(xiàn),建議新的業(yè)務(wù)方向。他們很有創(chuàng)造力的展示視覺(jué)化的信息,也讓找到的模式清晰而有說(shuō)服力。把蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律建議給Boss,從而影響產(chǎn)品,流程和決策。
數(shù)據(jù)工程師的工作職責(zé)
分析歷史、預(yù)測(cè)未來(lái)、優(yōu)化選擇,這是大數(shù)據(jù)工程師在“玩數(shù)據(jù)”時(shí)最重要的三大任務(wù)。通過(guò)這三個(gè)工作方向,他們幫助企業(yè)做出更好的商業(yè)決策。
大數(shù)據(jù)工程師一個(gè)很重要的工作,就是通過(guò)分析數(shù)據(jù)來(lái)找出過(guò)去事件的特征。比如,騰訊的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)正在搭建一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),把公司所有網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上數(shù)量龐大、不規(guī)整的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行梳理,總結(jié)出可供查詢的特征,來(lái)支持公司各類業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)的需求,包括廣告投放、游戲開(kāi)發(fā)、社交網(wǎng)絡(luò)等。
找出過(guò)去事件的特征,最大的作用是可以幫助企業(yè)更好地認(rèn)識(shí)消費(fèi)者。通過(guò)分析用戶以往的行為軌跡,就能夠了解這個(gè)人,并預(yù)測(cè)他的行為。
通過(guò)引入關(guān)鍵因素,大數(shù)據(jù)工程師可以預(yù)測(cè)未來(lái)的消費(fèi)趨勢(shì)。在阿里媽媽的營(yíng)銷平臺(tái)上,工程師正試圖通過(guò)引入氣象數(shù)據(jù)來(lái)幫助淘寶賣家做生意。比如今年夏天不熱,很可能某些產(chǎn)品就沒(méi)有去年暢銷,除了空調(diào)、電扇,背心、游泳衣等都可能會(huì)受其影響。那么我們就會(huì)建立氣象數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,找到與之相關(guān)的品類,提前警示賣家周轉(zhuǎn)庫(kù)存。
根據(jù)不同企業(yè)的業(yè)務(wù)性質(zhì),大數(shù)據(jù)工程師可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)達(dá)到不同的目的。以騰訊來(lái)說(shuō),能反映大數(shù)據(jù)工程師工作的最簡(jiǎn)單直接的例子就是選項(xiàng)測(cè)試(AB Test),即幫助產(chǎn)品經(jīng)理在A、B兩個(gè)備選方案中做出選擇。在過(guò)去,決策者只能依據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷,但如今大數(shù)據(jù)工程師可以通過(guò)大范圍地實(shí)時(shí)測(cè)試—比如,在社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的例子中,讓一半用戶看到A界面,另一半使用B界面,觀察統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間內(nèi)的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率,以此幫助市場(chǎng)部做出最終選擇。
數(shù)據(jù)分析師的工作職責(zé)
互聯(lián)網(wǎng)本身具有數(shù)字化和互動(dòng)性的特征,這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來(lái)了革命性的突破。以往“原子世界”中數(shù)據(jù)分析師要花較高的成本(資金、資源和時(shí)間)獲取支撐研究、分析的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的豐富性、全面性、連續(xù)性和及時(shí)性都比互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代差很多。
與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比,互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏,而是數(shù)據(jù)過(guò)剩。因此,互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師必須學(xué)會(huì)借助技術(shù)手段進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)處理。更為重要的是,互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師要不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進(jìn)行創(chuàng)新和突破。
就行業(yè)而言,大數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值與此類似。就新聞出版行業(yè)而言,無(wú)論在任何時(shí)代,媒體運(yùn)營(yíng)者能否準(zhǔn)確、詳細(xì)和及時(shí)地了解受眾狀況和變化趨勢(shì),都是媒體成敗的關(guān)鍵。
此外,對(duì)于新聞出版等內(nèi)容產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō),更為關(guān)鍵的是,數(shù)據(jù)分析師可以發(fā)揮內(nèi)容消費(fèi)者數(shù)據(jù)分析的職能,這是支撐新聞出版機(jī)構(gòu)改善客戶服務(wù)的關(guān)鍵職能。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11