数据分析相关职业介绍
1. 数据科学家
数据科学家是一个非常有前景并具备足够挑战性的职业。他们从大量的复杂信息中总结规律、预测趋势并依据现有信息推测现实世界的运行模式。该职业需要结合计算机编程、统计和机器学习方法来理解大量复杂的数据集。数据科学家不仅需要收集和分析数据，还要利用他们对数据的理解指导组织内部的战略决策。
岗位职责：
收集、分析并解读大量复杂数据
通过统计和机器学习模型来识别数据中的规律和趋势
对业务变化或用户行为做出预测并指导业务决策
关键技能：
精通编程语言，如Python或R语言
过硬的统计学和概率论基础知识
熟悉机器学习算法
数据收集、整理和数据清洗能力
能够以清晰易懂的方式表达出对复杂数据的个人理解
核心工具：
Python, R
SQL
机器学习库，比如Scikit-learn, TensorFlow等
数据可视化库，如Matplotlib, Seaborn等
2. 商业智能分析师
商业智能分析师负责通过分析与市场趋势、业务流程和行业竞争相关数据，为企业提供清晰的目标和路线。他们使用各种工具和软件来分析和处理数据，将复杂的数据转换为易于理解的仪表板或报告，以帮助决策者快速了解业务状况并做出精准的决策。
岗位职责：
收集、整理和分析数据，帮助组织做出更好的业务决策
通过数据可视化等技能，用易于理解的方式呈现数据现状和分析结论
关键技能：
有效地收集、处理和解释信息的能力
熟练掌握SQL等数据库查询语句
了解数据仓库和ETL流程
能够呈现出清晰的数据可视化图表和报告
具有敏锐的商业洞察力
核心工具：
SQL
Power BI, Tableau
Excel
Python, R
3. 大数据工程师
大数据工程师负责数据管理系统的构建和维护。他们负责设计、构建、安装、测试并维护能够根据业务需求快速扩展或缩减的数据存储和管理系统。数据开发工程师还需要确保数据质量，对数据进行一定预处理，供数据科学家和分析师使用。
岗位职责：
设计和构建用于支持数据收集、存储和分析的基础工具和管理系统
管理和维护大型数据集和数据库
确保数据的准确性、可用性和安全性
关键技能：
熟练掌握SQL和NoSQL数据库
了解分布式系统和数据架构
熟悉ETL工具和流程
编程能力，特别是Python和Java
理解机器学习算法
核心工具：
SQL, NoSQL
Hadoop, Spark
Python, Java
ETL 工具
4. 商业分析师
商业分析师是连接IT团队和业务团队的桥梁。他们利用数据来评估业务现状，改进业务流程，发现市场中的需求和机会，并向产品运营或其他业务相关方提供数据驱动的结论建议和分析报告。商业分析师不仅需要深入了解数据，还需要理解业务战略和目标，以便为组织提供最有价值的信息。
岗位职责：
发现并分析业务问题和行业痛点
提供可以改进业务流程和性能的解决方案
与业务相关方沟通，收集需求并提供结论建议
关键技能：
较强的分析和解决问题的能力
优秀的沟通和表达能力
项目管理能力
SQL、Excel和Tableau
核心工具：
SQL
Excel
Power BI, Tableau
Python, R
注：虽然商业智能分析师(BI)和商业分析师(BA)的工作内容很接近，都需要收集、分析和可视化数据、发现业务痛点并生成分析报告，但商业智能分析使用描述性分析更为频繁，而商业分析则涉及更多的归因、预测和规范性分析。
5. 数据治理工程师
数据治理分析师是数据领域中一个相对新兴的职业，他们致力于帮助组织确保其数据准确无误、一致，并遵守法律和监管要求。数据治理分析师负责制定数据治理的策略、程序和标准，确保整个组织都遵循这些规定。他们的工作范围涵盖了数据的收集、存储、处理、分析、报告和处理等各个方面。
岗位职责：
制定数据治理的策略、程序和标准
确保数据的准确性、可用性和安全性
与业务相关方及时沟通，收集需求并提供解决方案
关键技能：
较强的分析和解决问题的能力
数据治理和数据管理经验
较强的沟通和表达能力
熟练使用SQL, Python和Java
核心工具：
SQL
Python, Java
Hadoop, Spark
