大家好
初次板上发文
主要想问问目前数据分析(偏大数据)在美国目前状况以及技能的建立
由于非本科生，但是对数据分析有憧憬
想往data engineering路线前进
最近看了些career fair，感觉职缺相对SE少很多
求职能力路线也相对不明确
SE必做的有算法，刷Leetcode
但却没看到data engineer有无必做的事
(不包含相关知识探索)
我知道有Kaggle可以上去玩资料，主要想
询问有无像是刷leetcode一样是针对求职
必做的准备?

发paper...

data engineer 不用发paper 阿 会写sql 比较重要

存钱去美国念硕士，才是必做的事情，你这种绕路法太慢又没什么意义。

我之前的工作的function有点像data engineer,周围有一个很资深的同事,我会说这方面要专精的话,不只SQL,SQL里面的PL/Function都要很强以外,还要会写shell script那类的东西,工作内容可能ETL跟建立reporting or data cube比较有关,建议你可以去各大求职网站看data engineer的工作内容

这方面我不是专家 什么也不懂 但是人生经验告诉我 学东西最有效率的方式就是找个好学校进去念 最好工个学位当初出国拿P就是依这样的逻辑做的决定

去美国念硕才是最速解

Data eng = data infra ; I think you meant data scientis

Data engineer不用分析...Data Scientists 请直攻PhD

会不会用错关键字的关系。Data scientist 都是高阶职缺Data engineer 都是 Programer 为主。用BI领域常用的关键词，例如 data mining 去找看看。

Data science 真的要强者

很多公司也搞不清楚自己找的是data scientist还是eng叫data scientist去干data engineer ex洗数据之类的

绝对没有data scientist要phD这件事 research scientist才通常会偏好phD 但也有强的master做同样的职位对数据分析有憧憬 不应该当data engineer 当analyst去吧推荐一篇关于data engineer的报告 https://goo.gl/p4li3k

你想做eng还是做analytics，先搞清楚吧，差蛮多的其实

推楼上，data analyst vs scientist vs engineer 差蛮多三个都轮了一圈，现在回来当analyst了。有机会再分享

跪求楼上分享!!!

谢谢分享，请问这些也是需要刷leetcode吗

之前应征 FB 的 Data Engineer 可能需要刷 leetcode

不是刷 Kaggle 吗

data analyst:挖数据 做分析 做资料 懂service 会说话data scientist:会算法 会machine learningdata engineer: 会linux 会洗数据个人在这业界六年 心得是data scientist需要资工跟统计都很强 我是数学出身 有尝试要做scientist 后来觉得无法补足programming不足这块 又回来做analyst了很多公司都在征scientist但其实做的是analyst的事

感觉都很屌 温拿一族

推Sovanna解释

推Sovanna解释，谢谢!

另外很多公司的职称都乱来, engineer, scientist, analytics 都搞不清楚，问清楚工作内容再来判断，只看title不准的

主修计量经济有机会做数据分析工作吗？