「大数据」跟「数据分析」不完全是一回事,两者之间的区别还是比较大的;「大数据」就岗位而言,通常指的是「大数据开发工程师」,而「数据分析」主要是指「数据分析师」,当然也有「ETL工程师」和「数据科学家」等关联度比较高的岗位。
我身边正好有做大数据开发工程师的朋友,也有做数据分析师的朋友,既然知友们对两个岗位方向感兴趣,我就详细给大家分享一下相关经验,包括岗位薪酬、工作内容、核心技能、学习资源等,供朋友们参考和使用。
数据分析师
数据分析师是企业里专门从事行业与业务数据搜集、整理、分析,并输出分析报告,供决策者使用的相关人员。
通常而言,数据分析师需要具备行业背景、了解业务知识、熟练掌握数据分析相关的语言和工具,才能较好地胜任岗位的要求。
由于我是做财会的,就拿财会行业来说吧,现在很多企业都在做财务数字化相关的解决方案,需要搭建一些财务领域的智能分析系统。
这个时候就需要懂财务的数据分析师,去根据用户的需求设定所需的核心KPI系统,确认数据源、对数据进行清洗、再以可视化图表的形式进行结果的呈现。
例如在设计风险防控系统时,管理层需要了解集团公司的整体风险情况、风险类型、风险分布、风险来源等,就可以采取以下方式:
有仪表盘反映整体风险得分情况、饼图代表各种财务风险类型的占比,热力地图反映集团风险的下属公司来源,并用报表对风险金额和数量进行统计和排名,一目了然。
有了这样一个系统,就能省去以前好几个财务人员用Excel做报表的工作量,这就是数据分析技术对财务工作的影响。
薪酬区间
数据分析师岗位,拿 20K-30K 工资的占比最多,达 26.8%,数据统计依赖于各平台发布的公开薪酬,仅供参考。
工作内容
核心技能
一图总结数据分析师的核心技能:
其中,数据分析工具和可视化报表工具是最为核心的,毕竟「数据分析」是技术岗,离不开技术打底,而且IT技术又是在短时间内可以通过体系化的学习快速掌握的,例如:Excel可以用6周的时间掌握最通用的功能,SQL也可以用5周的时间快速习得。
不像业务知识和沟通表达等能力,不是线性增长的过程,而是需要长时间的经验积累和训练;IT工具类的学习重在模仿与熟悉,毕竟是工具,讲究孰能生巧,最好的学习方式就是以视频案例为基础,跟着操作,在实操中学习;在掌握最基础的原理和功能之后,再回溯和复盘总结,内化到自己的知识体系中,并保持热度,多练多做。
关于数据分析的视频课程,现在网上有很多,朋友们可以多去搜索一下,尽量去找互联网大厂的技术大牛,因为大厂招的人都比较优秀,技术自然很棒,他们总结的方法最值得借鉴,可以达到事半功倍的效果。
类似下面这个「数据分析」的直播就很不错,博主是中科大计算机硕士,曾在互联网大厂工作过,很多知友看了他的直播,快速掌握了数据分析的核心技能,所以才纷纷推荐,想要入门数据分析的朋友可不要错过。
大数据开发
大数据开发工程师主要负责数据仓库的建设、ETL开发、大数据实时计算平台开发和维护等,通常而言,这个岗位对技术的要求更高,因为它聚焦在数据平台的底层,而不是应用层。
薪酬区间
总体而言,「大数据开发工程师」的薪酬要比「数据分析师」要高,薪酬区间在 30K-50K 工资的占比最多,达 36.8%,数据统计依赖于各平台发布的公开薪酬,仅供参考。
工作内容
核心技能
一图总结大数据开发工程师核心技能:
由上图可知,这个岗位对于技术的要求很高,不仅需要掌握基本的数据分析技能,还需要有扎实的计算机基础、熟悉大数据开发工具、具备一定的大数据平台使用经验。
因此,如果朋友们对这个岗位感兴趣,一定要测试一下自己的技术敏感度,是否有足够的技术天赋和强烈的兴趣,如果都具备,就可以围绕着岗位所需的技能要求去做技能更新,并长期保持专注。
相信日积月累,从少到多,你也可以成为技术达人,拿到比较满意的薪酬。
常用学习资源分享
最后,再分享几个好用的数据分析教程:
● 关于SQL:
<a href="http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.runoob.com/sql/sql-tutorial.html" class=" external" target="_blank" rel="nofollow noreferrer">https://www.runoob.com/sql/sql-tutorial.html
● 关于Python:
https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
● 关于数据结构和算法:
https://www.runoob.com/data-structures/data-structures-tutorial.html
● 关于Java:
https://www.runoob.com/java/java-tutorial.html
如果在学习的过程中,有相关疑问,也可以去CSDN查一查,这里有很多文章和案例分享。
● CSDN网址:
数据库博客-专业IT技术发表平台 (csdn.net)
从「大数据」和「数据分析」的岗位介绍,到薪酬、工作内容和核心技能的总结,以及相关学习资源的分享,希望我的这篇回答对大家有所帮助。
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