科技圈里那些事Y|入行千万别走错路，数据分析师也有帮派！四大门派鼎足
我身边很多想要入门数据分析或者要转行的 ， 往往对自己的职业规划一无所知 ， 十分迷茫 ， 经常来问我该怎么办？
今天 ， 为了方便大家理解 ， 我把数据分析比作武侠小说里的门派 ， 让大家能够轻松地对数据分析行业有个认知 ， 也能走好自己的职业发展之路 。
那么 ， 话不多说 ， 且来看看数据分析里的四大门派！
丐帮——取数派
所谓人多势众 ， 以力取胜
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想必数据分析行业里最常见的就是做取数的了 ， 尤其是当数据分析火了之后 ， 因为入行门槛比较低 ， 也就造成了像丐帮一样的“三百六十行、鱼龙混杂” ， 而且工作相对不累 ， 导致大量人士涌入 ， 但实际岗位其实没那么多
但事实上 ， 很多人都是被HR“骗”到公司来做取数机器的 ， 很多公司名义上打着数据分析的额旗号 ， 但实际招来的人就是做取数的
工作内容
取数派每天的工作内容也比较简单、重复和机械 ， 就是写SQL取数 ， 根据业务的需求做数据统计、简单报表制作 ， 总体上说价值感比较低 ， 基本都是新人在做 。
但是 ， 取数派也并非一事无成 。 因为取数的能力是数据分析和后面一系列建模工作的基础 ， 能够高效的完成取数 ， 以及对于数据的底层架构的深入了解 ， 也不是一件很容易的事情 ， 这也就是“以力取胜” 。
好好打好这个取数基础 ， 有利于后面更高效的做分析和建模的工作 ， 同时这也是了解业务方关心的数据和问题的机会 。
必备技能
Excel（如果会VBA就更好了）
SQL取数（核心技能）
数据库（需要熟悉 ， 具体看你公司用的什么数据库）
少林——数据工程派
所谓清心寡欲 ， 唯我独尊
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数据工程师包含的岗位很多 ， 跟常见的数据分析比较容易搞混的 ， 是数据仓库、数据中台、数据模型等等 ， 这些其实都属于数据工程师的范畴 ， 主要的工作也是根据具体的职责来看的 ， 要有专门的人来做 ， 很多人最后走专业技术线一般都会转到数据工程师 。
数据工程师更看重数据技术 ， 比如统计学基础、数据库操作、编程基础、机器学习基础 ， 同时你还需要对业务有一定程度的理解 。
工作内容
少林分南、北少林 ， 数据工程师也大体可以分为挖掘工程师、算法工程师等类别
比如说 ， 数据挖掘工程师的主要工作是利用已有的算法模型 ， 对业务数据进行清洗、建模 ， 此方向薪资远大于数据分析师 ， 天花板也较高 ， 不过升级有一定难度
另一种算法工程师更看重理论基础 ， 比如机器学习算法原理、相关数学原理等 。 算法工程师的主要工作一般是研究算法、为公司的相关业务需求优化算法
算法工程师薪资非常高 ， 天花板也高 ， 不过一是升级难度大 ， 二是市场需求没有数据挖掘等方向大 ， 一般是大型大数据公司才会需要这个岗位 ， 比如BAT
当然把这部分划归少林 ， 其实还有另外一个原因 ， 就是头容易秃（开个玩笑）
必备技能
数据库
python
数据挖掘算法
机器学习算法
......
【科技圈里那些事Y|入行千万别走错路，数据分析师也有帮派！四大门派鼎足】明教——业务分析派
所谓亦正亦邪 ， 左右逢源
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一般入行2-3年基本可以达到业务分析师的水平 ， 当然前提是你的业务知识足备了 。 《倚天屠龙记》里的明教可以说四分五裂 ， 而业务分析师也分为两大阵营：市场业务分析和运营分析 。
工作内容
市场业务分析 ， 比如说零售公司的某个业务出了问题 ， 比如销售 ， 分析师的任务就是要搞清业务数据异常的原因 ， 取数据、做调查、做分析、找业务等等 ， 最终输出分析报告给业务部门；
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