更新時(shí)間：2024-10-06 16:14:28作者：留學(xué)之路
(1)商業(yè)分析員
商業(yè)分析員稱(chēng)為business analyst，是企業(yè)中對(duì)于商業(yè)問(wèn)題進(jìn)行分析的人員。對(duì)于大量數(shù)據(jù)的分析將會(huì)是你分析商業(yè)問(wèn)題的重要手段和工作。所做的分析，大部分將會(huì)是描述性分析，即通過(guò)選取不同的角度，對(duì)過(guò)去數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的呈現(xiàn)，以發(fā)現(xiàn)商業(yè)中的問(wèn)題和機(jī)會(huì)，做出商業(yè)建議。
business analyst一般不會(huì)親自對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，也不會(huì)使用R/Python。主要使用的工具將是SQL、Excel和PPT。business analyst除了技術(shù)上的推進(jìn)、分析數(shù)據(jù)之外，將會(huì)有大量的項(xiàng)目管理、跨部門(mén)溝通的工作，對(duì)于語(yǔ)言、溝通能力、商業(yè)嗅覺(jué)的要求最高，技術(shù)上的要求則最弱。
(2)數(shù)據(jù)科學(xué)家
數(shù)據(jù)科學(xué)家稱(chēng)為Data scientist，主要工作就是建立預(yù)測(cè)模型。除了建模之外，提取、清理數(shù)據(jù)的時(shí)間將會(huì)占用data scientist百分之八十的時(shí)間。Data scientist所建立的預(yù)測(cè)模型，往往會(huì)被自動(dòng)化code進(jìn)系統(tǒng)，所以很多企業(yè)也會(huì)要求data scientist具備一定的編程能力，比如Python，方便和工程團(tuán)隊(duì)合作。Business analytics畢業(yè)生的建模能力和統(tǒng)計(jì)知識(shí)，其實(shí)是足夠做Data scientist了，但編程能力，特別是python的編程能力，將會(huì)成為business analytics畢業(yè)生夠不夠格做data scientist的分界線。
(3)數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師就是Data analyst，一般 Data analyst就是對(duì)于企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)的含義進(jìn)行管理、確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。當(dāng)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層、business analyst和data scientist需要數(shù)據(jù)的時(shí)候給予幫助，并且對(duì)持續(xù)不斷的同類(lèi)數(shù)據(jù)需求進(jìn)行自動(dòng)化，建立BI的基礎(chǔ)設(shè)施。Data analyst常使用的工具就是SQL和Tableau。
商業(yè)分析崗位為Business analyst需求最大，最有可能做到CEO。
Data scientist，由于中國(guó)人良好的數(shù)學(xué)功底(世界公認(rèn)的數(shù)學(xué)知識(shí)能力)，也是中國(guó)人的強(qiáng)勢(shì)領(lǐng)域。但編程能力不強(qiáng)的同學(xué)可能難以在這個(gè)領(lǐng)域出類(lèi)拔萃。
Data analyst看上去工作最枯燥，但其實(shí)是個(gè)不錯(cuò)的打基礎(chǔ)的職位。因?yàn)樘貏e是大企業(yè)，商業(yè)分析、建模其實(shí)都不難，但把底層的數(shù)據(jù)弄明白其實(shí)往往是最難的一個(gè)環(huán)節(jié)。很多同學(xué)從data analyst做起，后來(lái)轉(zhuǎn)為data scientist。