La diferencia entre desarrollo de datos y análisis de datos
La diferencia entre el desarrollo de datos y el análisis de datos radica en las diferentes direcciones de empleo y los grupos de personas adecuados.
1. Diferentes direcciones laborales
El desarrollo de datos presta más atención a la tecnología de programación, tiene un umbral más alto, requiere una sólida capacidad de algoritmo y capacidad de codificación, y tiene mejores salarios y beneficios.
2. Adecuado para diferentes grupos de personas
Debido a que el primero implica una gran cantidad de cosas de código abierto, es más adecuado para personas que tienen una cierta base de desarrollo y pueden dominar cosas nuevas. habilidades. Este último debe poder comprender y dominar el negocio, poder percibir cambios en el negocio a través de los datos y tomar decisiones comerciales a través del análisis de datos. Es más adecuado para personas con habilidades de programación débiles pero con buenas habilidades de comprensión empresarial.
Técnicas necesarias para el desarrollo y análisis de datos
1. Desarrollo de datos
Base de datos: Dominar el lenguaje SQL y comprender las operaciones básicas de las bases de datos relacionales, como como creación de tablas, consulta, actualización, eliminación, etc.
Plataforma de big data: familiarizado con plataformas de big data como Hadoop, Spark, Hive, etc., y comprensión de tecnologías como implementación y gestión de clústeres, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de datos.
Lenguaje de programación: Competente en al menos un lenguaje de programación, como Python, Java, Scala, etc., y capaz de escribir y depurar scripts de procesamiento de datos, ETL y análisis de datos.
Estructuras de datos y algoritmos: Comprender estructuras de datos y algoritmos comunes y ser capaz de resolver problemas comunes en el procesamiento de datos.
Control de versiones: Familiarizado con herramientas de control de versiones, como Git, etc., y capaz de gestionar las versiones de código y documentos.
Sistema: Competente en el uso del sistema y capaz de realizar operaciones básicas con archivos, operaciones de línea de comandos y escritura de guiones.
2. Análisis de datos
Conocimiento matemático: las matemáticas son el conocimiento básico que todo analista de datos debe aprender. Para los analistas de datos junior, deben tener ciertas habilidades de cálculo de fórmulas y comprensión de las comunes. algoritmos modelo utilizados.
Herramientas de análisis: los analistas junior deben aprender a usar Excel y dominar el uso de tablas dinámicas y fórmulas. Además, también debes aprender los conceptos básicos de VBA y el uso de herramientas de análisis como SPSS/SAS/R.
Lenguaje de programación: los analistas de datos junior deben poder escribir consultas SQL. Si es necesario, pueden escribir consultas Hadoop y Hive. Además, debes aprender bien Python, que es un lenguaje básico.