数据分析师的职业要求高级数据分析师要求( 二 ) _数据

数据工程师
现在很多公司往往拥有不止一个系统，做分析时候经常需要从各个系统中抽取。例如：需要销售数据从ERP（资源管理系统）中抽取，需要财务数据从财务软件中抽取，需要供应链数据从WMS（仓储管理系统）中抽取。这也就导致了现在数据中台泛滥的原因，同时也为一个职业兴起奠定了基础。
数据工程师从名字中就可以看出，是偏向于工科的。他们的主要工作是为业务分析师提供数据保障，他们需要具有创建和集成API的能力，同时还需要拥有IT知识运维和优化数据库的性能。所以SQL是数据工程师的必备语言，同时因为要从各个系统中把数据抽取出来，所以需要对于ETL很了解。当然最好还要拥有爬虫和机器学习的能力。
数据科学家
传统公司往往不需要数据科学家，他们既然被称为科学家其实是偏向于理科的。对于数学的要求是比较高的，需要拥有统计学的相关知识。同时对于Python R SAS 需要精通。因为他们往往需要与大量的数据打交道，所以对于分布式算法也是必须掌握的。因此免费开源的Hadoop系列（Hive Spark）也是要精通的。
数据科学家其实也可以被称作高级业务分析师，因为，他们本质上也是要从数据中发现商业价值，只不多是通过数据挖掘的手段。其实，数据挖掘并不神秘，只是把原来需要业务分析师花费大量精力才能得出的结论。数据科学家通过统计学的方法得出来仅此而已。
最后，用一个不严谨的说法来做一个总结吧。如果说业务分析师是文科，那么数据工程师就是工科，而数据科学家就是理科。如果站在公司老板的角度考虑这三个角色，数据工程师是做基础的，数据科学家是设计框架的，而业务分析师是具体实施的。

数据分析师的职业要求 高级数据分析师要求( 二 )

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