都说大数据时代，这些专业你知道吗？
2021/02/07/周日 17:36
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在我们的日常生活和工作中，数据分析变得越来越重要，而这些数据更多的应用在商业和机构中。梳理分析后，带动更多业务轮动。
一些常见的数据驱动位置
在数据相关的职业发展路径上，我们列出了四个常见的工作方向，分别是业务分析师、数据分析师、数据工程师和数据科学家。这些立场的区别如下:
业务分析员
业务分析员
业务分析师将利用收集到的数据分析行业趋势，为企业整体业务发展提出建议和规划。
专业要求:
*掌握统计工具（SAS,STATA,SPSS,R）的使用
*熟悉数据分析方法（回归、趋势分析、预测、A/B测试）
*深入的Excel应用和广泛的专业知识
数据分析员
数据分析员
数据分析师的工作内容更倾向于实际的与数据相关的技术工作，如通过编写代码进行数据清洗和数据管理。经常需要使用不同的数据分析工具，从现有的数据样本中找到更多可分析的内容。
专业要求:
*编程（Python,R）
*统计分析的应用
*应用机器学习
*数据可视化-Tableau、Power BI、QlikView
*数据整理
*数据收集和处理
数据工程师
数据工程师
作为更加专攻工具开发的数据工程师，他们会利用自己专业的编程技能，创建和完善数据分析工具，供团队成员进行解读和分析。
专业要求:
*掌握数据处理工具--MapReduce、Hive、Pig、Spark、Kafka的使用
*SQL技术--MySQL、PostgreSQL
*NoSQL技术--MengoDB、Cassandra数据库系统
*数据仓库系统方案
数据科学家
数据科学家
数据科学家，他们与数据en密不可分，互为补充
gineers将负责数据工具的设计和需求框架。他们的工作将更加集中于这些方面
对工具输出的结果进行了评估和解释。
在数据分析师专业要求的基础上，数据科学家还需要掌握:
*多元统计-回归、主成分分析、聚类分析
*自然语言处理
*计算机视觉
*预测和预测模型
*云服务技术--AWS、Google、Microsoft
*机器学习逻辑--Docker、Kubernetes、TIDAL
随着科学技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色，数据科学也变得越来越重要，这也会增加相关专业在就业市场上的热度。
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