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數據科學界有一個傳說，如果一個技術精湛的數據科學家突然接了你的工作，他可以??奇跡般地讓一家大型數據科學公司一夜之間扭虧為盈。

這樣的數據科學家需要豐富的經驗和扎實的專業(yè)知識。 只要找對了贊助商it技術員，這個人就一定能走上正軌，把整個項目發(fā)展起來。

但是，隨著您的數據科學項目初具規(guī)模，您可能需要一個技術團隊來幫助項目改進。 團隊主要由機器學習工程師、數據科學家、統(tǒng)計學家和軟件工程師組成，可能還需要一兩個數據分析師。

大公司的 IT 技術人員以系統(tǒng)為中心處理數據。 他們通常具有許多技能，例如編程、系統(tǒng)開發(fā)、系統(tǒng)支持、業(yè)務支持以及在跨職能團隊中工作的能力。 正是這種技能使他們能夠勝任數據分析師的工作。 其中，如果高級開發(fā)人員具有一定的業(yè)務知識背景，并且善于使用各種數據處理工具，那么是數據分析師的不錯人選。

數據分析師是所有專家的中間人

在數據科學團隊中，數據分析師可以協(xié)調所有技術專家。 數據分析師一般可以為數據科學家或統(tǒng)計學家指明研究方向，說明哪些假設值得深入研究。 他們可以與機器學習工程師和軟件開發(fā)人員合作，為機構組織和開發(fā)綜合數據科學項目，并可以通過數據可視化進行初步分析，開啟數據科學的新征程。

在大多數情況下，企業(yè)中的高級或中級 IT 專家會與其他部門合作。 跨職能團隊合作能力與軟件工程背景相結合，使企業(yè) IT 員工能夠與其他專家進行良好協(xié)作。

數據分析師了解業(yè)務情況，對數據有直觀的判斷

數據分析師或多或少在技術或商業(yè)層面對數據有經驗。 一般來說，數據分析師可以在處理數據的過程中對業(yè)務產生一定的了解，逐漸對數據有自己的直觀判斷。 一般來說，如果數據分析師在接手數據科學項目之前已經處理過公司的業(yè)務，那么他們的業(yè)務洞察力會更強。 逐漸培養(yǎng)商業(yè)直覺，然后圍繞業(yè)務不斷提升這種能力可以為數據科學項目節(jié)省大量時間。

企業(yè)IT技術人員的工作離不開“數據”二字。 隨著大數據在IT領域的推動，大部分軟件開發(fā)都圍繞著數據展開。 數據分析師可以通過為企業(yè)研究系統(tǒng)解決方案來學習業(yè)務知識。 解決數據完整性、數據倉庫和系統(tǒng)性能等問題以提供系統(tǒng)支持可以培養(yǎng)技術專家的數據直覺it技術員，并可以加深他們對數據完整性的理解。

數據分析師有與其他專家較量的好奇心和持續(xù)跟進的毅力

數據科學是一個迭代過程。 業(yè)務分析就像大海撈針。 通常需要幾個月的時間來研究數據以找到可行的解決方案。 這對數據分析師的毅力和不妥協(xié)的好奇心提出了要求。

企業(yè)的IT技術人員會整天陷在壓抑的情緒中。 每天和系統(tǒng)代碼庫打交道，會讓人覺得多年來一遍又一遍地在同一個系統(tǒng)上工作，糾結于辦公室爭斗，為海量數據而頭疼，非常無聊。 在這樣的環(huán)境下，但從不膽怯，堅守崗位的工程師是數據分析師的最佳人選。

數據分析師掌握數據存儲和檢索技術

一般來說，在商業(yè)環(huán)境中，有很多技術可以用來存儲大數據。 據悉，行業(yè)借助數據挖掘工具可以在數據處理過程中獲得分析結果。 精通數據存儲和檢索技術的分析師知道如何快速獲得所需的“精煉”數據集。

在企業(yè)工作多年的IT技術專家，不僅知道如何進一步開發(fā)系統(tǒng)，更知道如何存儲數據、挖掘數據、提煉數據。 這項技能非常寶貴，因為它可以幫助機器學習工程師和數據科學家越來越多地關注建模和數據科學。

數據分析師是尋找數據的專家

數據分析師通常是查找數據的最佳人選。 除了整理和清理數據，他們還可以通過數據庫找到自己需要的重要信息，有時甚至可以憑直覺找到最重要的信息。

查找數據的能力是企業(yè)IT專業(yè)人員最重要的能力。 處理許多數據庫遺留問題、構建經常失控的代碼庫以及優(yōu)化性能都是企業(yè) IT 人員擅長的事情。 他們具有跨系統(tǒng)調試技能，可以標記和跟蹤數據以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)問題。 這項技能對于數據分析師來說非常重要，他們必須找到正確的方法來指明項目的方向。

數據分析師“胸懷大局”

數據分析師天生“胸懷大局”，可以輕松地與專家合作。 他們的工作性質是協(xié)調大家的工作，這樣才能“顧全大局”。 如果能夠充分發(fā)揮數據分析師的技能，那么他們就可以學到從管理學院到企業(yè)的重要信息。 最終能夠獨立工作并有自己的觀點。

與各大科技公司和初創(chuàng)公司的軟件工程師不同，企業(yè) IT 開發(fā)人員更注重“大局”。 他們不會花費大量時間去挖掘軟件中的某個細節(jié)，而是更專注于開發(fā)可能在一個或多個系統(tǒng)中的軟件。 在 . 中的多個組件上運行的解決方案。 那些企業(yè)IT開發(fā)人員的發(fā)展也讓他們成為數據分析師的最佳人選。

數據分析師掌握多種編程語言，具備處理不同類型數據存儲的能力

由于數據分析師必須在數據中游走，協(xié)助清理數據，可視化數據，因此優(yōu)秀的數據分析師必須對R語言或其他編程語言、數據可視化概念和實踐、SQL、NoSQL等數據抽取技術有很好的理解. 非常熟練。 一般來說，一個好的數據分析師應該也有使用或者SAS的經驗。 他們可能沒有算法、統(tǒng)計、分析等方面的經驗，但他們一定在技術層面上使用過用于編寫算法的工具。

企業(yè) IT 開發(fā)人員可以使用多種不同的編程語言。 5年以上經驗的中級開發(fā)人員，可以熟練開發(fā)SQL和NoSQL領域的系統(tǒng)解決方案。 有些人甚至擁有 C++ 和 Java 經驗。 對于他們來說，處理復雜的數據和學習一門新的編程語言并不是一些障礙。 這類開發(fā)人員對Perl、Awk等腳本語言也非常熟悉。 如果你沒有這種面向目標的編程經驗，學習R可能會很簡單。

在機器學習和大數據時代，人們總是在為數據科學項目尋找“最佳人選”。 以正確的方式，企業(yè) IT 技術人員也可以在數據科學領域發(fā)揮很大的作用。 事實上，我們需要經驗豐富的機器學習工程師來擴展數據科學，也許還需要數據科學家來領導數據科學團隊。 此外，企業(yè)IT技術人員也可以依靠。 他們掌握了一定的業(yè)務知識，具有敏銳的洞察力。 如果他們成為數據分析師，他們可以在專家團隊中搭建溝通橋梁，為數據科學項目傳遞真正的價值。 不要忘記，成功的數據科學項目需要團隊的努力。

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