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数据类职位 职业生涯的发展轨迹

你说的这些职位，有重叠交叉，它们并不是逐步递进的关系，更多的是并列的关系，我在《如何成为数据分析师》https://zhuanlan.zhihu.com/p/23068739一文对其进行了描述，如下：围绕数据分析，主要有六种角色。从平台建设线上，包括： 数据平台工程师：负责数据平台的研发，牵涉到从数据采集到分析的相关组件开发。数据挖掘工程师：利用机器学习/数据挖掘相关技术，研发算法模型，用于个性化推荐、用户画像、精准广告等。数据产品经理：把数据相关的需求抽象为数据平台的功能产品。从数据流向的角度，包括： ETL 工程师：把工程团队的模块产生的数据，不管是日志、数据表，还是埋点的数据，进行清洗、转换，建模成利于数据分析的数据。ETL 是 Extract - Transform - Load 的缩写。数据分析师：利用 ETL 工程师处理好的数据，满足业务人员的数据需求。业务人员：产品、运营、市场、管理层等，因为产品改进、运营活动、商业决策等，有数据需求。谢谢
■网友
这个东西是这样大数据不是类似统计学的学科，只是个概念； 大数据本身是要依靠业务含义作用到现实业务的，单纯的大数据研究可能更偏理论学科，奠定现在大数据应用方式格局的那三篇Google的论文，也是应用研究，所以除非你想研究大数据本身，大部分时候说的做大数据的是指做大数据应用的。大数据需要解决几个问题：业务场景是什么数据产品经理：明确业务对于数据的需求，或者是基于数据找到新的业务场景，打通业务和数据之间的桥梁；数据运营：用数据和业务之间产生生态链接，维护数据与业务的生态，为业务开拓新的场景； 怎么样得到相关的数据 数据产品经理：找到数据的来源，明确数据的需求； 数据运营：对接数据源，维护数据环境；ETL工程师：将数据接入到可使用的数据环境，完成清洗，质控，变换，重组等相关实现； 数据平台工程师：实现数据的存储，加工等相关环境的架构配置与开发； 数据挖掘工程师：在数据平台的基础上对数据进行加工与分析，使之可以实现业务目标或找到新的业务目标； 怎么样使用相关的数据： 数据平台工程师：开发使用数据应用层的通路 应用工程师：开发可以利用数据进行业务逻辑对接的功能或开发(BI 其实属于这部分) 怎么样提高整体效率： 数据平台工程师：数据计算平台的开发，开发环境，数据与资源等的整合，组件与相关功能的配套开发； 数据产品经理：数据的生态建设，数据的循环，数据加工依赖的外部资源沉淀等大数据只是解决业务目标的一种形式，不是为了大数据而大数据的，不要被概念忽悠跑了~


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