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    干貨分享!大數據分析師不等于軟件工程師

    2019-11-15

    隨著當前信息技術的快速發展,這讓人們日常所瀏覽的大量復雜數據,都有可能會被記錄和分享,并結合深層的智能挖掘和分析,能夠不斷提升產品服務質量,這就是大數據的優勢,且其已經越來越被人們所認識和運用。

    大數據時代的到來,企業對數據價值的重視程度與日俱增,數據分析師的市場也越來越大,那么,大數據分析師相比軟件工程師,兩者有何區別?到底誰更具有發展前景呢?立洋眾創空間和大家來說一說。

    軟件工程師是數據分析過程中的重要組成部分,負責構建系統和應用程序。軟件工程師的工作涉及開發測試以及審查系統和應用。他們負責創建會產生數據的產品。軟件工程是本文提到的四種角色中老的一種,在數據繁榮發展之前他們就已成為重要的一部分。軟件工程師負責開發前端和后端系統,從而幫助收集和處理數據。這些網絡、移動應用通過軟件設計實現操作系統的發展。由軟件工程師開發應用生成的數據之后會交給數據工程師和數據科學家。

    大數據分析師的工作性質和工程師的就不一樣,雖然他接到的項目和工程師差不多的,但是在實戰中,更加關注的是數據分析師的隨機應變的能力。因為在完成這個目標當中,由于數據分析師會看到不一樣的數據,會發生不同的情況,所以要對決策進行不斷地調整優化,才能達到目標。大數據分析不同于傳統分析的地方,是分析參考數據更豐富、更廣泛、更精細、更完備,在此前提下分析的方法也就更多樣,結論更全面、更科學。

    大數據工程師

    大數據工程師更多的是為企業的大數據項目來搭建他的系統,因此我們有的時候會做架構、網絡、搭建數據庫,甚至會做數據的清洗,還有做很多包括數據的獲取,來搭建一些可視化的平臺類似種種,那么他更多的偏向的是做一些系統化的集成和設計,很多時候我們除了使用PYTHON語言之外可能還需要用到java語言來搭建這些系統,編制這些程序。

    除此之外,一個出色的大數據工程師要具備邏輯分析能力,并能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。需要我們知道什么是相關的,哪個是重要的,使用什么樣的數據是有價值的,如何快速找到每個業務核心的需求。學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目,并在短時間內成為這個領域的數據專家,溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利,因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式,一種就是由市場部驅動和由數據分析部門驅動,前者需要常常向產品經理了解開發需求,其次就是需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。

    現如今,計算機軟件已成為人們日常生活的常用品,人們已經習慣了計算機軟件的存在。但現在面臨的問題是,在數據大爆炸的時代,以前的那套“分析用戶需求和業務場景,進行軟件設計和開發”的做法越來越跟不上人們的個性化需求,比如以前的新聞軟件,所有人打開看到的,都是相同的內容,但其實每個人都只希望看到自己感興趣的。

    總而言之,要想進入現在火熱的“大數據”圈工作,編程底子不錯的,去做“數據挖掘工程師”;去做“機器學習工程師”;數學不錯有商業sense的,去做“數據分析師”。如果你說你沒有基礎,啥都不會,沒有關系,立洋創客空間攜手庫學教育開展的電商培訓班現已開班,我們歡迎有興趣的你前來和我們一起學習。努力就有未來,我們一起加油吧!

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