大数据各岗位有何不同?

一、数据分析师/数据科学家

从本质来说数据分析师和数据科学家是相同的，因为他们做同样的事情——从数据中获取价值。价值可以有不同的形式：对于数据分析师来说，价值意味着洞察，而对于数据科学家来说，是在洞察之上的产品发展智能。

数据分析师分析数据以获得洞察，并帮助形成业务决策。而数据科学家更关心的是使用机器学习和 A / B 测试来驱动和改进产品。

数据科学家专注于前瞻，即做出预测，而数据分析师则更多地聚焦在回顾，如分析历史数据。

二、数据工程师

没有数据工程师的帮助，数据科学家就无法做出贡献。为什么?由于数据工程师构建了引入数据的数据管道!如同炼油厂闲置，是由于没有原油进入，最终原因是石油管道还没有建成。

三、业务分析师

传统的 BA 引导，记录业务需求并充当业务和技术之间的联络人。相反，我们使用业务分析师的头衔作为总括头衔来涵盖所有具有业务性质(非技术性)且需要重要数据技能的分析师角色。

由于数据的普及，几乎所有分析师角色都需要某些数据技能集。因此，业务分析师角色是对于具有领域专业知识，并且精于数据的候选人来说，业务分析师是非常不错的职位目标。

四、BI分析师/工程师/开发人员

我们还拥有传统的商业智能( BI )分析师和商业智能工程师角色。一般来说，当我们谈论 BI 时，我们指的是使用“定义良好的BI基础设施”在“大公司”环境中进行数据分析和报告，基础设施指的是各种企业软件系统( ERP，CRM 等)以及在他们之上进行连接和报告 BI 工具。