[请益] Data Analyst跟Data Scientist差很多吗?

楼主: Findagreen (天母克鲁蛇)   2022-08-30 23:03:48
谢谢各位先进点进来
不好意思标题有点太简陋!
想请问各位大大这两个职位的职涯发展会差很多吗?
我稍微查过发现前者碰SQL跟统计软件居多而python为辅
后者则是偏向理论,用python建模之类的
本鲁最近在找Data Scientist(DS)的工作
跟一位猎头联络后,帮我投了一家两个职位都有的公司,但后来才发现他帮我投的是Data
Analyst(DA)
问了原因说是因为经验比较浅所以要先从DA先做,过个一两年再升DS
听起来很像在唬咙人,但查了发现也有网站说DA的下一步就是DS
因为自己也不是很清楚
所以想问一下各位大大的意见
先谢谢大家不吝回答!
———
DA的JD:
1.Familiar with statistics fundamentals such as linear/logistic regression, hy
pothesis testing and binomial probabilities
2.Comfortable with SQL and Excel; experience with R/Python is a plus
DS的JD
1.Statistics: must have strong experience in experimental design, A/B testing,
linear/logistic regression, hypothesis testing
2.Machine Learning: must be comfortable with basics of model creation, evaluat
ion, and deployment.
3.Programming: experience in Python and SQL required.
作者: william0916 (wei)   2022-08-30 23:17:00
有时候title看看就好 还是要了解实际工作内容
作者: longlyeagle (长鹰宝宝实验室)   2022-08-30 23:21:00
唬人的啦
作者: jigfopsda (jigfopsda)   2022-08-30 23:21:00
看JD
作者: longlyeagle (长鹰宝宝实验室)   2022-08-30 23:24:00
好DA重点是Domain Knowledge 说DA下一步是DS是不尊重专业
作者: libitum (libitum)   2022-08-30 23:25:00
你该看看你自己的resume写什么再分别去比较两职缺的JD啊recruiter当然会帮你推 他认为你比较适合的 这跟你标题无关有公司DA做得像DS DS却像DA title根本没那么重要 技能组才是你该考量的看到你要找DS 却把DS描述成这样... DS也有很实务端的啊想要做理论的DS轮不到你 除非你有PHD先 TW也没那么多缺
作者: hsuchengmath (AlbertHSU)   2022-08-30 23:39:00
那machine learning engineer 跟data scientist 还有 research engineer 还有 algorithm engineer差在哪啊
作者: libitum (libitum)   2022-08-30 23:48:00
那就问你有没experience of experimental design?如果没有 又没domain know-how 他怎可能会帮你推DS你应该要确认这个DS role 是不是experienced role
楼主: Findagreen (天母克鲁蛇)   2022-08-30 23:54:00
谢谢l大! 我再问看看阿我误会了 那的确DA才是对的
作者: viper9709 (阿达)   2022-08-31 00:06:00
推一楼
作者: NTUTM04 (TM终号机)   2022-08-31 00:08:00
粗略分大概是这样https://i.imgur.com/kfkxaTO.jpg不过在台湾DA跟DS的界线并没有那么清楚,很多公司都是混合的,而DE通常会是后端在担任这部分的职能
作者: samhsu (sam)   2022-08-31 00:31:00
因为很多公司的主管自己也分不清楚DA, DS, DE, MLE 这些职位的差异或怎么互相合作或公司目前的阶段需要哪个角色,所以就看哪个名字潮就征哪个,建议面试时问清楚资料团队的分工,主管讲不清楚就别进去浪费生命了,8成是去当报表工程师
作者: kokolotl (nooooooooooo)   2022-08-31 00:31:00
国外很多资料科学家做的事情跟数据分析没两样
作者: SYSQP (Test)   2022-08-31 01:12:00
PHD吗?不是PHD走这条路当砲灰居多
作者: Bujo (部长)   2022-08-31 08:44:00
遇过自称资料科学家的同事,整天算法,不碰资料,遇到清资料就推,模型不准怪后端
作者: CRPKT (crpkt)   2022-08-31 09:55:00
以正常职称来考虑,你不会 ML 就和 DS 无关了
作者: AgileSeptor (S.Duncan_JB)   2022-08-31 12:07:00
推一到十二楼,总之就是看 JD
作者: WWIII (东邪西毒)   2022-08-31 17:27:00
Analyst 不需要会程式语言啊
作者: longlyeagle (长鹰宝宝实验室)   2022-08-31 17:50:00
SQL被正式认定是一种程式语言了^^^^ 其实也没多正式 就是几个程式语言评比决议
作者: drajan (EasoN)   2022-08-31 17:59:00
8年前在Soft_Job上几乎没有人在讨论DS 现在大家都知道了颇有趣
作者: ap954212 (death is like the wings)   2022-08-31 21:08:00
Title看看就好
作者: chocopie (好吃的巧克力派 :))   2022-08-31 23:23:00
在台湾什么都会变成全包很多公司自己也搞不清楚
作者: germun (ger)   2022-08-31 23:25:00
在台湾DS/DE八成没差 因为你什么都要会不是搞不清楚 是老板要你做什么就做什么 当然一人当多人用
作者: a159753 (大叔)   2022-09-01 14:09:00
日本?
作者: breccia (布蕾莎)   2022-09-01 21:56:00
DS-统计/ML/DL训练模型要强 理论强. DA-资料分析/视觉化讲故事 帮助决策. DE-infra 大数据Data Lake, pipeline.MLE-ML的infra, MLOps, 也要懂ML/DL, 将DS开发的模型部署上线
作者: QUINY (是的,关于思念...)   2022-09-02 01:49:00
虽然我是DS 但在公司其实是一条龙全包 什么都要会 台湾企业九成九一人当万人用
作者: GoalBased (Artificail Intelligence)   2022-09-02 20:22:00
朋友之前在这家好像180~250 一天工作4h推错偏了= =
作者: cmelo1515 (瓜农)   2022-09-04 07:51:00
推breccia大 简单好懂
作者: alice78226 (紫)   2022-09-07 15:55:00
看看版上backprog BI和大数据的文章吧,个人觉得比较符合实际情况
作者: allen63521 (GoGoPadres)   2022-09-14 01:02:00
看JD 台湾每家公司对DA的认定范围很宽 有的只是excel拉一拉数字 有的要建模或是要做DE的东西

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