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scientist 是不是比analyst pay的高一些啊？

scientist 是不是比analyst pay的高一些啊？# JobHunting - 待字闺中

g*k2014-10-10 07:10

1 楼

比如data analyst vs data scientist等等，还是depends
还是公司的title是不是比较虚，主要看做的什么工作？谢谢

P*22014-10-10 07:10

2 楼

data scientist一般肯定比analyst高，听起来也好听些。。。但是互联网一般data
scientist <= software engineer

w*p2014-10-10 07:10

3 楼

很虚，虚得比肾还要虚

g*k2014-10-10 07:10

4 楼

恩，谢谢，不过data scientist这个比SDE干的活有意思多了吧。
感觉SDE package好，可是就是底层码工。

【在 P****2 的大作中提到】

: data scientist一般肯定比analyst高，听起来也好听些。。。但是互联网一般data
: scientist <= software engineer

P*22014-10-10 07:10

5 楼

这个看兴趣，主要data scientist被烂大街了，每个公司都不一样
有些的vba/sql + regression + report，
还有些hive/mapreduce job + cron + shell
还有就是ab test, experiment design, hypothesis test
再有就是run scikit-learn/matlab或者公司内部的parallel learning package，调调
参数
前3种肯定是没有engineer pay的高，第四种很多公司属于engineer

【在 g********k 的大作中提到】

: 恩，谢谢，不过data scientist这个比SDE干的活有意思多了吧。
: 感觉SDE package好，可是就是底层码工。

p*22014-10-10 07:10

6 楼

sde就是底层马工？ds就高大上？

【在 g********k 的大作中提到】

: 恩，谢谢，不过data scientist这个比SDE干的活有意思多了吧。
: 感觉SDE package好，可是就是底层码工。

g*k2014-10-10 07:10

7 楼

恩，DS是很烂，感觉就是屌丝。做的东西也差别太大。

【在 P****2 的大作中提到】

: 这个看兴趣，主要data scientist被烂大街了，每个公司都不一样
: 有些的vba/sql + regression + report，
: 还有些hive/mapreduce job + cron + shell
: 还有就是ab test, experiment design, hypothesis test
: 再有就是run scikit-learn/matlab或者公司内部的parallel learning package，调调
: 参数
: 前3种肯定是没有engineer pay的高，第四种很多公司属于engineer

g*k2014-10-10 07:10

8 楼

都是底层，不过感觉DS更接近领导团队，帮助决策吧？

【在 p*****2 的大作中提到】

: sde就是底层马工？ds就高大上？

y*n2014-10-10 07:10

9 楼

女孩子做挺好，并且烙印做的少。

【在 g********k 的大作中提到】

: 都是底层，不过感觉DS更接近领导团队，帮助决策吧？

C*r2014-10-10 07:10

10 楼

DS 各家的flavor差很多。从偏product到偏research到和run run query的都有。好的
DS职位应该是很好玩的，因为需要很多reasoning和problem solving的能力，需要能深
入和有独立思考，还是很像science的，同时也需要好的engineering团队支持，许多DS
的system engineering能力不强。
ML engineer也挺有意思的，但是更偏tool making，能不用任何package或library把细
节都写出来，比较适合稍懂线性代数的马工。说到底是science vs engineering的差别
。要造好的pipeline两者缺一不可。当然好的一些ML engineer对于scientific
reasoning也掌握的很好。
还有一些data engineer的工种，貌似和database打交道多一点。
小一点的公司和团队的话，工种的交叉作业还是挺多见的，那样就要看主攻的product
方向好不好玩了。无论是搬数据，调参数，还是其他的，能接触新鲜工具和applied
research的方向来解决很有意思的问题的话，做哪个都不错。

【在 y***n 的大作中提到】

: 女孩子做挺好，并且烙印做的少。