家长百科 | Data领域，该怎么选择就业细分方向？

Data有许多细分领域，其就业方向大致可以分为Data Scientist，Data Analyst，Data Engineer，Business Intelligence和Business Analyst等。

下图的表格比较权威，也很清晰地写明各个岗位对于模块技能的需求程度。

Data Scientist（DS）

• DS需要孩子具备强大的数理分析能力，尤其在数理统计，人工智能算法方面的理解程度要高于Data Track的平均水平。

• 在工作中面对庞大的数据群，要想从中找到目标答案，需要针对数据群进行统计分析选择合适的数据特征，然后利用机器学习与深度学习算法建模，根据模型结果进行核心算法优化。

• 偏向于建模与优化的工作内容使得数据科学家必须具备深度理解算法的能力。

Data Analyst（DA）

• DA的工作与DS是密切配合的。

• DA降低了对于数理模型的理解深度，孩子不必理解到数理模型公式级别。

• 但是，DA需要对常用的机器学习与深度学习建模算法比较了解，且知道其中各个参数的物理意义，同时懂得如何调用与测试相关算法，要求具备Database的操作技能以及基本的清洗数据技术能力。

Data Engineer（DE）

• DE更像是DA与SED的交叉方向。

• 对于数据工程师的要求提升了coding的能力，数据结构与算法成为这个岗位测试代码能力的主要方法。

• 另外，由于大数据方向发展迅猛，云服务与分布式系统架构成为科技与金融头部公司关注的重点，因此，大数据平台的分布式系统框架理解与分布式存储的技术栈应用成为了数据工程师的必备技能。

Business Intelligence

• Business Intelligence偏向于DS与Business Analyst的交叉岗位。

• 这个岗位既需求数理分析与建模能力，也对孩子的商业敏感度(Business Sense)，产品敏感度(Product Sense)，市场敏感度(Marketing Sense)提出了额外要求。

• 注意Soft skills和Data Driven下的商业驱动，这都是面试中的重点部分。

Business Analyst

• Business Analyst可以理解为与商业决策更紧密的DA岗位。

• 在工作中不但需要具备DA的能力，还需要具备较强的商业洞察能力与沟通能力。

• 最后，通过漂亮的dashboard来表达从数据分析中得出的结论，即数据可视化的技术能力，也是十分重要的。