ADVERTISEMENT
看了楼主的故事，很励志。不过其实我还是不太明白所谓的data analyst和data scientist有啥区别。data analyst就是看数据有没有错儿？修修补补吗？感觉处理的数据量不一样吧？是这样吗？
xuexuan 发表于 5/21/2016 1:31:37 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2016265&postid=71734567#71734567]
xuexuan 发表于 5/21/2016 1:31:37 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2016265&postid=71734567#71734567]
ds主要处理大数据的问题。现在一般ds都要求超越统计传统，用ml来解决问题。但是一般都是要招起码统计phd，或者cs数据方向phd和起码几年的da经验的人。这个方向刚出来时候很火，也许有的坑被低于这个要求的人fill了。接下来可以看看情形如何。除非是小私人公司，老板娘可以叫自己queen那种，安个DS title。
DA就差别很大了。在我眼里一个合格的DA应该从ETL到最后统计模型做solution都可以做的。随便用的哪个tool,哪种语言。因为数据分析这个事儿，真的是垃圾入垃圾出，当然还可能能用的数据也出不来东西，不过一般这些人也不喜欢干这个了。你说对不起这个data我需要别人给我抓出来clean好我才能用模型啊，这不就倒了。
修补这事还真不是da干的。一般da都没有修补的权限哈哈，很难要到的。
每个公司也不一样。越大的公司分的越细。你有可能只做一个application的ETL(其实etl pay的还比偏分析的da高，就是我个人觉得属于比较无趣的环节)。另外现在什么都流行叫anaylst.看广告时候要注意了。BA主要分析的是business,非常可能其实天天也在弄numbers但是更偏重于business的rule的分析，思维方式是把这些rule apply到data上。DA是更偏向于从data里寻找答案。另外fa,金融分析，比较多做forcast,用不同模型来看财务上的影响。有更了解的mm可以补充。剩下的各种analyst 就千奇百怪了，在我看来跟分析差的非常远了，比如我们大头想给秘书们升官，都叫**analyst
ds主要处理大数据的问题。现在一般ds都要求超越统计传统，用ml来解决问题。但是一般都是要招起码统计phd，或者cs数据方向phd和起码几年的da经验的人。这个方向刚出来时候很火，也许有的坑被低于这个要求的人fill了。接下来可以看看情形如何。除非是小私人公司，老板娘可以叫自己queen那种，安个DS title。
DA就差别很大了。在我眼里一个合格的DA应该从ETL到最后统计模型做solution都可以做的。随便用的哪个tool,哪种语言。因为数据分析这个事儿，真的是垃圾入垃圾出，当然还可能能用的数据也出不来东西，不过一般这些人也不喜欢干这个了。你说对不起这个data我需要别人给我抓出来clean好我才能用模型啊，这不就倒了。
修补这事还真不是da干的。一般da都没有修补的权限哈哈，很难要到的。
每个公司也不一样。越大的公司分的越细。你有可能只做一个application的ETL(其实etl pay的还比偏分析的da高，就是我个人觉得属于比较无趣的环节)。另外现在什么都流行叫anaylst.看广告时候要注意了。BA主要分析的是business,非常可能其实天天也在弄numbers但是更偏重于business的rule的分析，思维方式是把这些rule apply到data上。DA是更偏向于从data里寻找答案。另外fa,金融分析，比较多做forcast,用不同模型来看财务上的影响。有更了解的mm可以补充。剩下的各种analyst 就千奇百怪了，在我看来跟分析差的非常远了，比如我们大头想给秘书们升官，都叫**analyst
emarald 发表于 5/21/2016 2:27:03 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2016265&postid=71734798#71734798]
行家啊 我感觉现在da偏于细化了 我这种的分析做的很少 实在觉的无趣 所以转了
抓住楼主问一下，你借朋友的project来练习就直接写在简历上吗？如果没有朋友分享的话上哪去找project练习呢，还是前面推荐的课程里会有。还有这些课程可以写在简历里吗？楼主行动力太强了，是大牛人
抓住楼主问一下，你借朋友的project来练习就直接写在简历上吗？如果没有朋友分享的话上哪去找project练习呢，还是前面推荐的课程里会有。还有这些课程可以写在简历里吗？楼主行动力太强了，是大牛人
ytsophia 发表于 5/21/2016 10:05:20 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2016265&postid=71735880#71735880]
ytsophia 发表于 5/21/2016 10:05:20 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2016265&postid=71735880#71735880]
对 我直接写简历上了 网课的话一般都是有作业的 再有就是找书 书后面一般都有作业 不过我的比较大的project一般都是同学的期末作业 网上的data挺多的 随便狗一下就成
非常励志！！！mark！
Mm好专业！
感觉mm说的好多DA/BA的function都可以用ml的不同算法加些constraints解决。不知道未来da是不是也要偏向ds了呢，因为数据越来越多...
ds主要处理大数据的问题。现在一般ds都要求超越统计传统，用ml来解决问题。但是一般都是要招起码统计phd，或者cs数据方向phd和起码几年的da经验的人。这个方向刚出来时候很火，也许有的坑被低于这个要求的人fill了。接下来可以看看情形如何。除非是小私人公司，老板娘可以叫自己queen那种，安个DS title。
DA就差别很大了。在我眼里一个合格的DA应该从ETL到最后统计模型做solution都可以做的。随便用的哪个tool,哪种语言。因为数据分析这个事儿，真的是垃圾入垃圾出，当然还可能能用的数据也出不来东西，不过一般这些人也不喜欢干这个了。你说对不起这个data我需要别人给我抓出来clean好我才能用模型啊，这不就倒了。
修补这事还真不是da干的。一般da都没有修补的权限哈哈，很难要到的。
每个公司也不一样。越大的公司分的越细。你有可能只做一个application的ETL(其实etl pay的还比偏分析的da高，就是我个人觉得属于比较无趣的环节)。另外现在什么都流行叫anaylst.看广告时候要注意了。BA主要分析的是business,非常可能其实天天也在弄numbers但是更偏重于business的rule的分析，思维方式是把这些rule apply到data上。DA是更偏向于从data里寻找答案。另huaren.usa,金融分析，比较多做forcast,用不同模型来看财务上的影响。有更了解的mm可以补充。剩下的各种analyst 就千奇百怪了，在我看来跟分析差的非常远了，比如我们大头想给秘书们升官，都叫**analyst
emarald 发表于 5/21/2016 2:27:00 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=71734798&postid=71734798#71734798]
行家啊 我感觉现在da偏于细化了 我这种的分析做的很少 实在觉的无趣 所以转了
jphrcjy 发表于 5/21/2016 9:33:25 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2016265&postid=71735725#71735725]
jphrcjy 发表于 5/21/2016 9:33:25 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2016265&postid=71735725#71735725]
艾玛。要说细化。我简直要吐血了。我现在待的这个公司分的细的不能再细了。写code只管写code,做分析的只管做分析，就是写大量documentation,一点数据不用碰的。还有再上面一层定大方向。
我对此其实很有意见。做分析时候经常会中间发现问题，能及时小修方向或者寻根溯源不是很平常的吗?这种架构就是coder交个end result,没意义你再重新define吧。
人跟我说那你去没钱的小组，或者小公司吧。这是实情估计。可是小公司容易出狗血人事，又相对累。所以我现在想要不要不走心了。就跟别人一样混日子好了。
Mm好专业！
感觉mm说的好多DA/BA的function都可以用ml的不同算法加些constraints解决。不知道未来da是不是也要偏向ds了呢，因为数据越来越多...
xuexuan 发表于 5/21/2016 11:55:25 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2016265&postid=71736631#71736631]
xuexuan 发表于 5/21/2016 11:55:25 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2016265&postid=71736631#71736631]
我其实第一份工作的一个特殊project就用上ml了。当然小公司，人连基本的统计都不懂，也不会管你用什么方法做出来。
但是大部分的问题，大部分的工作量，还在ETL阶段，甚至在application没做好的根源上。所以我觉得如果想要工作稳定，哪里都需要，基础码工，ETL的需求我只看到越来越大。ds呢，我觉得其实coding弱数学强的mm可以试试，但是最好去读个phd出来，现在还是有职位空缺的。而且工作相对轻松。我们公司的ds貌似是不用自己写code的。
这个做得busniess不同也很有关系。你比如分析基因，数据量大，复杂，结果也复杂，但是a是a, b是b。biomarker的也相对准，这种情况呢，什么模型啊算法啊，还是很能出结果的。。我现在做的是偏business的data,我就不说啥了，但是话说回来，人家确实也不需要再做深了，所以我会觉得其实更缺普通码工，因为从data来看他们的系统太差了哈哈。
有营养的帖子，mark, 谢谢楼主分享
ADVERTISEMENT
我以为，对生物化学背景的人来说，data analyst 的转行门槛比CS 低一截，现在到处都在招，方向五花八门，难的还是有hands on 的经验。但是，和转CS一样，你至少要不讨厌鼓捣数据，cleaning 数据很繁琐，可以用的工具五花八门，但没有哪个是不花点功夫，才能得心应手的。R 和 Python 都很好，R更偏向科研多些。大点的数据还是用python输入。R占内存太大，而且算法速度也比较慢些。
前面有人提到bioinfo，那更是一个你必须有兴趣的方向，一个生物博士的背景对理解数据的帮助很大。大多数人做bioinfo 是tool user，就是用别人的工具解决问题，自己需要写点code。少部分的人bioinfo 是tool developer，这个基本没有半路出家的
转行不能一窝蜂，基本还是要看自己是不是有兴趣学下去
wuyutian 发表于 5/20/2016 10:57:27 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2016265&postid=71726388#71726388]
前面有人提到bioinfo，那更是一个你必须有兴趣的方向，一个生物博士的背景对理解数据的帮助很大。大多数人做bioinfo 是tool user，就是用别人的工具解决问题，自己需要写点code。少部分的人bioinfo 是tool developer，这个基本没有半路出家的
转行不能一窝蜂，基本还是要看自己是不是有兴趣学下去
wuyutian 发表于 5/20/2016 10:57:27 AM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2016265&postid=71726388#71726388]
Re这个。
我之前做过一段时间CRO给药厂处理数据。没有一点生物背景，干起来叫一个痛苦。对别人common sense的事我完全不知道，用什么model也完全没概念。工作还是看自己有没有兴趣，有没有相关背景。
我之前做过一段时间CRO给药厂处理数据。没有一点生物背景，干起来叫一个痛苦。对别人common sense的事我完全不知道，用什么model也完全没概念。工作还是看自己有没有兴趣，有没有相关背景。
初始化编辑器...
到底了
ADVERTISEMENT
Hot Deals
All DealsYeedi C12 扫地机及拖地功能特价 $169.99，立省 58%
Waterdrop台面反渗透水过滤器促销，仅售$184.99！
Saks Fifth Avenue 时尚促销：优惠高达 $500
Gap 黑五預熱大促 優惠高達額外五折再享兩成折扣
ECCO 黑五大促销 低至6折
SPYDER特賣低至$13.99
QVC 黑色星期五抢先优惠：首次购物满 $40 立减 $20
Saks私人时尚促销高达4折优惠
Jimmy Choo 女鞋低至6折
Marika促销优惠高达50%
Farfetch前卫风格推荐
Benefit Cosmetics 全场优惠：满减30%+包邮
adidas 儿童精选商品特卖
最多可享 70% 优惠
ADVERTISEMENT