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數據分析師和算法工程師哪個難?有哪些區別?


  數據分析師對于很多想要轉行到大數據行業的朋友來說,是一個不錯的選擇,如今,大數據、人工智能正成為技術界的熱點,人人在談大數據,人人在談人工智能。而隨著近年來產業的持續升級,大數據和人工智能的商業價值不斷凸顯。但很多人對什么是數據分析師、算法分析師不是很了解,下面字母網教育培訓小編為大家分享數據分析師和算法工程師哪個難?有哪些區別?

數據分析師和算法工程師哪個難?有哪些區別?

  根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計,未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬,而在BAT企業招聘的職位里,60%以上都在招大數據人才。其中,大數據主要的三大就業方向:大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。而在此三大方向中,各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。而對于數據分析師和算法工程師哪個難?有哪些區別?下面我們就從兩者的含義、薪資來看看。

一、意義不同

  數據分析師 是數據師Datician['det???n]的一種,指的是不同行業中,專門從事行業數據搜集、整理、分析,并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

  算法(Algorithm)是一系列解決問題的清晰指令,也就是說,能夠對一定規范的輸入,在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷,或不適合于某個問題,執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。算法工程師就是利用算法處理事物的人。

二、薪資不同

  數據分析師的職位平均工資大約在¥9086;算法工程師職位平均工資水平(元/月-稅前)大約在¥1200之上。

  數據分析師和算法工程師哪個難?由上可知算法工程師比數據分析師要難學。此外,企業對于數據分析師的技能要求很高,具體要求如下:

  1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務,即熟悉行業知識、公司業務及流程,最好有自己獨到的見解,若脫離行業認知和公司業務背景,分析的結果只會是脫了線的風箏,沒有太大的使用價值。

  2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求,比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導,如果不熟悉管理理論,就很難搭建數據分析的框架,后續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

  3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法,并能靈活運用到實踐工作中,以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有:對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有:相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

  4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論,而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具,面對越來越龐大的數據,我們不能依靠計算器進行分析,必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

  5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點,使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問,如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等,都需要掌握一定的設計原則。

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