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美藤国际|超有“钱途”的BA&DS该怎么选？( 二 )


美国企业与高等教育论坛（BHEF）与普华永道（PWC）发布报告显示：约23%的毕业生有数据分析技能 ， 但69%的雇主都希望求职者具备数据分析技能 。 在这份报告中 ， 数据分析人才的供给指数最低 ， 仅为0.05 ， 相当于20个职位在竞争1个求职者 。
中国商业联合会数据分析专业委员会汇统计算 ， 未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万 ， 而在BAT招聘职位中60%以上是在招大数据方向的人才 。
由此可见 ， 在未来很长一段时间BA和DS都有非常大的市场需求 。
BA 的就业方向主要在投行、四大、咨询、科技公司 ， 零售等 ， 在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析 ， 并通过数据对相应行业进行调研 ， 不同行业的叫法也不同 ， 咨询师、数据分析师、统计分析师等 ， 就业前景非常广阔 。
DS 的就业方向包括 Data Scientist 、Data Engineer 、Data Analyst 等 ， 主要的工作内容包含数据模型的建立、数据架构、数据监管与存储等 ， 目的是为了将数据整理好 ， 使其存储成本最小化 ， 查询的效率更高 。
从就业数据来看 ，Data Science 在美国更容易找到工作 ， 加上偏技术的工作对语言交流的要求也不是很高 。 BA的优势是在回国后的就业面更广 ， 可以去技术岗 ， 也可以做咨询或市场 ， 相对来说回国发展的同学占大多数 。
BA 和 DS 两个专业本身都是技术性、实用性较强的专业 ， 选择什么方向就业和个人能力关系很大 ， 只要有真才实学 ， 就业还是很容易的 ， 毕竟市场需求还是很大的 。
总的来说：BA可选择的职位类别更广泛 ， DS可选择的职位不可替代性更高 。
第四 ，薪资对比
BA的平均年薪是6万多美金 ， 而DS的平均年薪达到了9.5万美金 ， 平均薪资BA低于DS ， 这个也印证了 ， 越需要technical技能的岗位 ， 相应的 ， 薪资水平越高 。
接下来我们来看一个数据处理的一个流程 ， 基本上包括以下5个步骤：
1. Business understanding 明确问题
就是要明白公司要解决什么问题 ， 要分析什么数据 。
这个步骤在整个data 领域 ， 通常被商业分析师 ， 或者数据分析师 ， 他们主要是要对公司业务 ， 对产品很了解 ， 所以他要知道自己要解决的问题是什么 ， 然后通过什么样的数据可以解决这些问题 。
这部分对编程 ， 对数据分析要求相对没有那么高 ， 而更多的是解决问题 ， 分析问题的能力 。
那在我们知道是什么问题 ， 同时知道分析什么数据去解决这个问题之后呢 ， 下一步就是来到 ↓
2. Data acquisition 抓取数据
那这一步一般情况下在公司里是数据分析师和数据工程师来完成的 。 他们要抓的数据可以是各种各样的 ， 去到一些行业的数据库 。 那有时候数据库的数据也不能满足分析的要求 ， 就需要再去爬取一些其他地方的信息 ， 数据来分析 。
在这个岗位就需要能掌握SQL ， 还有爬虫能力 ， 掌握常见的语言 ， 像python ， Java等 可以从不同的地方抓取数据 ， 并把这些数据存到自己的数据库 。 这些就是data engineer做的事情 。
这部分对编程和挖数据的能力要求比较高 。
3. Data clean up 处理清洗数据
就是把数据变成可分析的状态 。
在建模之前都需要把数据进行很好的清理 ， 变成更可读更易读的版本 ， 比如说我们拿到了一些数据的 ， 但是这些数据里有些日期或者其他的条件是缺失的 ， 那我们是把这些数据自己随便填 ， 还是直接删除 ， 不同的情况 ， 数据分析师他们会有自己的判断 。 在这一步我们要把有用的数据提取出来为下一步分析做更充分的准备 。
所以这一步就需要能掌握一些分析数据 ， 处理数据的语言 ， 比如说python里常用的数据包 ， SQL 等 。
4. Data modeling & analysis 建模分析
这个岗位大多是由DS ， 数据科学家来完成 。


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