作為一名多年奮斗在業(yè)務(wù)前線的數(shù)據(jù)分析師，本著學(xué)習(xí)的態(tài)度，想要提升一下自己。準(zhǔn)備以一個(gè)初學(xué)者的心態(tài)重新學(xué)一下數(shù)據(jù)分析。發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析課程，動(dòng)不動(dòng)就打包了Python、Hadoop、java、R、HIVE、SQL、Spark等工具。這些工具別說用了，很多我聽都沒聽過。相信很多小伙伴肯定也有著類似的經(jīng)歷，那一個(gè)初學(xué)者面對如此多的課程要從何入手呢？
    要回答這個(gè)問題，首先我們要弄清楚自己的職業(yè)規(guī)劃是什么？學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的初心是什么？如果你的答案是解決現(xiàn)有業(yè)務(wù)問題，那接下來的文章你一定要看完。但如果你是要找一個(gè)offer，那你也可以參考本文找到自己未來的職業(yè)定位。
    數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)很范的概念，就好像別人問你，同學(xué)你是學(xué)什么專業(yè)的？你回答我是一名理科生。數(shù)據(jù)分析師有很多個(gè)方向，但總的來說可以分為三大類：業(yè)務(wù)分析師，數(shù)據(jù)工程師，數(shù)據(jù)科學(xué)家。
    業(yè)務(wù)分析師
    大多數(shù)有意從事數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域工作的人，最初都是業(yè)務(wù)分析師。成為業(yè)務(wù)分析師資格相對簡單，但是想做很厲害卻很難。他們的主要工作是通過分析數(shù)據(jù)，幫助公司做出決策。事實(shí)上我不認(rèn)為存在單純意義上的業(yè)務(wù)分析師，他們往往有多重身份。他們可能是市場部的專員，抑或是商品部的主管，抑或是企業(yè)高層。雖然身份不同，但是只要是通過數(shù)據(jù)指導(dǎo)業(yè)務(wù)進(jìn)展的人，都可以被稱為業(yè)務(wù)分析師。
    請記�。喝魏尾灰詷I(yè)務(wù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析都是在耍流氓
    當(dāng)然業(yè)務(wù)分析師也有專業(yè)的，他們是站在業(yè)務(wù)分析師塔尖的人物。他們通過數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)可視化，機(jī)器學(xué)習(xí)將原本需要一群人完成分析任務(wù)一個(gè)人搞定。這種獨(dú)孤求敗式的人可以說是萬中無一。因?yàn)樵诮M織中，這種人要比業(yè)務(wù)人員更了解業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)，比IT人員更懂信息架構(gòu)，比管理人員看得更遠(yuǎn)更廣。
    從上述描述中你應(yīng)該能看出來，所謂的業(yè)務(wù)分析師，其實(shí)不需要懂太多的技能，Excel足以。其實(shí)，現(xiàn)在很多企業(yè)還是ERP+Excel在辦公。不要把數(shù)據(jù)分析當(dāng)成是多么遙不可及的事物，腳踏實(shí)地一步步前進(jìn)才是王道。在一個(gè)個(gè)業(yè)務(wù)問題中不斷的磨礪自己的技能，我不需要比所有人都厲害，只需要比身邊的同事多學(xué)一點(diǎn)，多了解一點(diǎn)，下次升職加薪就有主動(dòng)權(quán)。
    那有的同學(xué)就要問了，難道做業(yè)務(wù)分析的人不需要懂SQL，Python這些工具嗎？其實(shí)，還真不一定要學(xué)。大部分的公司用的ERP都是SaaS平臺（用瀏覽器打開的那種），你根本拿不到數(shù)據(jù)庫，學(xué)什么SQL。
    另外大部分的需求現(xiàn)在的Excel都能完成，學(xué)Python完全沒有必要。不信你可以問問那些大牛，有幾個(gè)是日常工作python不離手的。這些東西在你職業(yè)生涯遇到瓶頸的時(shí)候再學(xué)也不遲，過早接觸反而不利于職業(yè)發(fā)展。
    數(shù)據(jù)工程師
    現(xiàn)在很多公司往往擁有不止一個(gè)系統(tǒng)，做分析時(shí)候經(jīng)常需要從各個(gè)系統(tǒng)中抽取。例如：需要銷售數(shù)據(jù)從ERP（資源管理系統(tǒng)）中抽取，需要財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)從財(cái)務(wù)軟件中抽取，需要供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)從WMS（倉儲管理系統(tǒng)）中抽取。這也就導(dǎo)致了現(xiàn)在數(shù)據(jù)中臺泛濫的原因，同時(shí)也為一個(gè)職業(yè)興起奠定了基礎(chǔ)。
    數(shù)據(jù)工程師從名字中就可以看出，是偏向于工科的。他們的主要工作是為業(yè)務(wù)分析師提供數(shù)據(jù)保障，他們需要具有創(chuàng)建和集成API的能力，同時(shí)還需要擁有IT知識運(yùn)維和優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的性能。所以SQL是數(shù)據(jù)工程師的必備語言，同時(shí)因?yàn)橐獜母鱾�(gè)系統(tǒng)中把數(shù)據(jù)抽取出來，所以需要對于ETL很了解。當(dāng)然最好還要擁有爬蟲和機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。
    數(shù)據(jù)科學(xué)家
    傳統(tǒng)公司往往不需要數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們既然被稱為科學(xué)家其實(shí)是偏向于理科的。對于數(shù)學(xué)的要求是比較高的，需要擁有統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)知識。同時(shí)對于PythonRSAS需要精通。因?yàn)樗麄兺�往需要與大量的數(shù)據(jù)打交道，所以對于分布式算法也是必須掌握的。因此免費(fèi)開源的Hadoop系列（HiveSpark）也是要精通的。
    數(shù)據(jù)科學(xué)家其實(shí)也可以被稱作高級業(yè)務(wù)分析師，因?yàn)椋�他們本質(zhì)上也是要從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值，只不多是通過數(shù)據(jù)挖掘的手段。其實(shí)，數(shù)據(jù)挖掘并不神秘，只是把原來需要業(yè)務(wù)分析師花費(fèi)大量精力才能得出的結(jié)論。數(shù)據(jù)科學(xué)家通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法得出來僅此而已。
    最后，用一個(gè)不嚴(yán)禁的說法來做一個(gè)總結(jié)吧。如果說業(yè)務(wù)分析師是文科，那么數(shù)據(jù)工程師就是工科，而數(shù)據(jù)科學(xué)家就是理科。如果站在公司老板的角度考慮這三個(gè)角色，數(shù)據(jù)工程師是做基礎(chǔ)的，數(shù)據(jù)科學(xué)家是設(shè)計(jì)框架的，而業(yè)務(wù)分析師是具體實(shí)施的。

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