抛开领域：
1.数据分析师（业务端）
a.指标建立：
{
建立指标框架：
统计学基础/描述统计学/可视化表达。 -> 工程自动化，BI
}
表哥
b.数据分析思维：5W分析/多维分析/量化指标，对现象作出解释。
2.数据挖掘/算法专家（理论要求严苛） -> 数据科学家：理论非常强，研究员; 工程能力突出，系统平台化的部署。
要求：算法、编程语言、hadoop/spark工程实践、sql/hive
商务经济与统计学、机器学习入门、机器学习代码实战、领域知识、hadoop、spark机器学习相关。
3.数据工程师
要求：sql/hadoop集群/spark/elk/nosql
工作内容：etl/dw/bi
发展：
sql->数据的底层收集、存储、计算、运维->数据架构师/数据总监
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本文标题：对于数据相关岗位的分析
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/larfcftx.html
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