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在我们日常生活工作中，任何的行为都会产生数据，而这些数据。往往可以在经过重组整合后，变得更有价值。随着越来越多的商业与政府机构开始关注数据的挖掘、整理和分析，也有越多越多的行业与公司开始以数据作为最核心的业务来驱动。
一些常见的数据驱动职位
在数据相关的职业发展道路上，我们列举了四个比较常见的职位方向，分别是商业分析师、数据分析师、数据工程师以及数据学家，这些职位的区别如下：
商业分析师 Business Analyst
商业分析师们会利用收集到的数据，分析行业趋势，对企业整体的商业发展做出建议与规划。
专业性要求：
掌握统计学工具使用方法（SAS、STATA、SPSS、R）
熟悉数据分析方法（Regression, Tren Analysis, forecasting, A/B testing）
深度Excel使用方法及大量专业知识
数据分析师 Data Analyst
数据分析师的工作内容更偏向于实际的数据相关技术工作，例如通过编写代码实现数据清理、数据管理等，常常需要通过运用不同的数据分析工具，来从已有的数据样本中找出更多可分析内容。
专业性要求：
编程（Python，R）
应用统计分析
应用机器学习
数据可视化—Tableau，Power BI，QlikView
数据整理
数据收集及处理
数据工程师 Data Engineer
作为更加专精于工具开发的数据工程师，他们会利用自己专业的编程技能来创造并完善数据分析工具，以供团队成员进行解读与分析。
专业性要求：
掌握数据处理工具用法—MapReuce，Hive，Pig，Spark，Kafka
SQL技术—MySQL，PostgreSQL
NoSQL技术—MongoDB，Cassanra数据库系统
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刘婉
