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作為一名多年奮斗在業(yè)務(wù)前線的數(shù)據(jù)分析師，本著學習的態(tài)度，想要提升一下自己 。準備以一個初學者的心態(tài)重新學一下數(shù)據(jù)分析 。發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析課程，動不動就打包了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，那一個初學者面對如此多的課程要從何入手呢？
要回答這個問題，首先我們要弄清楚自己的職業(yè)規(guī)劃是什么？學習數(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)分析師是一個很范的概念，就好像別人問你，同學你是學什么專業(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，但是想做得很厲害卻很難 。他們的主要工作是通過分析數(shù)據(jù)，幫助公司做出決策 。事實上我不認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，亦或是商品部的主管，亦或是企業(yè)高層 。雖然身份不同，但是只要是通過數(shù)據(jù)指導業(yè)務(wù)進展的人，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，機器學習將原本需要一群人完成分析任務(wù)一個人搞定 。這種獨孤求敗式的人可以說是萬中無一 。因為在組織中，這種人要比業(yè)務(wù)人員更了解業(yè)務(wù)細節(jié)，比IT人員更懂信息架構(gòu)，比管理人員看得更遠更廣 。
從上述描述中你應該能看出來，所謂的業(yè)務(wù)分析師，其實不需要懂太多的技能，Excel足以 。其實，現(xiàn)在很多企業(yè)還是ERP+Excel在辦公 。不要把數(shù)據(jù)分析當成是多么遙不可及的事物，腳踏實地一步步前進才是王道 。在一個個業(yè)務(wù)問題中不斷得磨礪自己的技能，我不需要比所有人都厲害，只需要比身邊的同事多學一點，多了解一點，下次升職加薪就有主動權(quán) 。
那有的同學就要問了，難道做業(yè)務(wù)分析的人不需要懂SQL，Python這些工具嗎？其實，還真不一定要學 。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，學什么SQL 。
另外大部分的需求現(xiàn)在的Excel都能完成，學Python完全沒有必要 。不信你可以問問那些大牛，有幾個是日常工作python不離手的 。這些東西在你職業(yè)生涯遇到瓶頸的時候再學也不遲，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系統(tǒng)，做分析時候經(jīng)常需要從各個系統(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，需要財務(wù)數(shù)據(jù)從財務(wù)軟件中抽取，需要供應鏈數(shù)據(jù)從WMS（倉儲管理系統(tǒng)）中抽取 。這也就導致了現(xiàn)在數(shù)據(jù)中臺泛濫的原因，同時也為一個職業(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，同時還需要擁有IT知識運維和優(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，同時因為要從各個系統(tǒng)中把數(shù)據(jù)抽取出來，所以需要對于ETL很了解 。當然最好還要擁有爬蟲和機器學習的能力 。

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