01 数据架构师

数据架构师在业务环境中进行监督,他们将业务需求转化为技术需求,并为业务提供适当的原则和标准。他负责设计和可视化企业数据框架和管理。因此,该框架解释了计划中的流程,指定、允许、开发、获取、管理、使用、维护、检索、清除和归档数据。他提供标准的业务报表、流程战略需求,表达实现需求的高级集成框架。他与与业务架构相关的分析观点保持一致。

1、数据架构师角色定义

• 数据架构师的角色是开发安全且可访问的复杂数据库系统。

• 它有助于定义数据库的整个使用,并开发一个框架来构建、测试和管理数据库。

• 数据架构师也称为 IT 专家,其职责是配置策略以存储和访问数据,与企业内的不同数据源协作,并将趋势数据技术集成到现有 IT 环境中。

2、数据架构师的职责

一个有效的数据架构师应该有以下职责:

• 首先,他应该与 IT 团队和管理层协调,以构建满足行业需求的数据策略。

• 他应该有能力为架构实施开发数据清单,并致力于获取数据的最新机会。此外,他应该发现和评估现有的技术和数据管理流程,并创建一个端到端的愿景来定义企业内的数据流。

• 他应该为数据库应用程序和架构开发、设计、部署、调试和构建数据模型。他应该集成安全性、数据恢复、可靠性、性能、可扩展性和准确性等方法功能。他应该有一个定期监视器来报告和改进数据库管理的性能。

3、数据架构师所需能力

(1)技术能力

数据架构师应该具备强大的业务和技术技能,从数据挖掘到解决问题。成为数据架构所需的技术技能是 Oracle 等应用服务器软件、Microsoft SQL 服务器等数据库管理系统软件、XML 等企业应用集成工具、查询软件、环境软件开发知识、归档和备份软件、ERP 实施,以及敏捷方法、NLP、预测建模、数据挖掘、数据建模工具,如 Visio、ERWin、ETL 工具、Perl、C、C++、Python、MS Windows、Solaris、Linux、Unix、NoSQL、Hadoop、机器学习。

(2)业务能力

数据架构师的业务技能包括有效的沟通、分析问题的解决、行业知识和专家管理。以清晰的眼光从高水平观察数据挑战很重要,而正确应对这些挑战是最重要的。所以他应该有很强的分析能力来突出解决问题。数据科学家必须保持开放,并且应该有仔细倾听管理层的技巧,以听取和理解问题。数据分析师和其他相关人员应该共同努力,以实现解决问题的最佳设计,并拥有最佳的沟通技巧,让业务了解它的想法。

(3)沟通能力

沟通能力很重要,因为他需要向非技术同事解释概念、过程、问题和解决方案。数据架构师的专家管理应该指导和建议他的数据建模人员、数据库管理员、数据工程师和初级架构师。行业知识对于了解组织的职能以及如何分析、使用和收集数据是必要的。它保持了大数据开发的灵活性。

02 数据分析师

数据分析师分析数据以获取业务或组织的重要信息。他们从原始数据中提取的信息,他们只是提取了含义完整的部分,这将有助于雇主或企业根据他们在此过程中收集的不同趋势和事实做出关键决策。它包括数据分析师的不同类型的职责,包括准备报告、删除损坏的数据、使用工具提取信息、向管理层提交最终报告等。这些是数据分析师的一些关键点,这非常在它的生命周期中很重要。

1、数据分析师角色定义

数据分析是个技能,人人都可以学,人人都可以用。“数据分析”四个字拆开,可以细分成偏技术的“数据”部分——采集、存储、加工、展示数据;偏业务的“分析”部分——定义问题,设计思路、寻找答案、验证假设、跟踪结果。技能人人可以学,但在企业中,具体的活是得有人干的。在企业里,员工是按组织架构编排的。数据分析工作,最终还是要分配到某一个部门的某一个岗位。

2、数据分析师的职责

以下是某公司数据分析师的岗位职责描述,其他公司的数据分析师职责也大同小异吧。

• 搜集行业相关信息,为相关需求者提供更准确的数据信息;

• 协助部门经理完善部门管理制度;

• 定期为公司提供金融二级市场最新趋势;

• 对基本面、技术面进行分析研究,给出走势分析和判断,撰写研究报告上交公司;

• 分析走势,为相关部门提供有价值的信息;

• 丰富市场分析能力,做出每日分析计划,熟练掌握各种分析技术。

3、数据分析师所需能力

下面给出了更多关于数据分析师关键技能的详细信息,以便更好地了解在该领域找到工作的要求。

• 他们应该具有高水平的数学知识

• 非常好的解决问题的能力

• 团队合作能力

• 口头和书面沟通技巧

• 应具备分析和解释数据并从中获取相关信息的能力

• 准确和关注每个次要和主要细节,以获得更好的结果

• 应按时完成分析任务

• 良好的逻辑思维

以上给出的一切都显示了他们应该具备的基本技能,但现在我们将看到他们应该拥有的技术技能还有一些对获得结果更重要的技能,它们是:

(1)统计编程语言

首先,数据分析师应该对任何一种统计编程语言都有很好的理解。因为分析数据非常有用和重要,可以帮助企业准备和获取重要信息,这有助于管理层、我们的老板和企业采取基于这些数据的决定。所以我们有 Python 或 R;这些语言帮助我们分析大量数据。

(2)机器学习

如今,有许多公司使用先进的人工智能技术,让机器来完成他们的任务,这已是一个趋势,因此数据分析师应该了解机器学习。所以数据分析师应该培养这种技能,因为人工智能随着技术的进步而不断发展。

(3)数据可视化

我们可以说这是最后出现的,因为一旦数据分析师完成了三项工作,包括相关调查结果、编译数据和分析后,数据分析师必须向企业展示他们的数据和调查结果。但要代表它们,我们必须有适当的数据可视化来更好、更快地理解它。这些可以是图形或图表,可以直观地表示数据,以使其对用户更具交互性。

(4)研究能力

这也是一项重要的技能,因为有时我们必须进行大量研究才能获得相关信息。这有助于数据分析师确定可用于解决任何技术问题的新方法。所以它是解决方案、不同方法和信息的组合。

(5)解决问题能力

结论这是技术界非常重要的技能。我们必须为问题提供解决方案,因为我们可能会提出一个新的技术问题需要解决,并且是我们日常工作的一部分,因此提出解决方案非常重要。

(6)SQL技术

这代表结构化查询语言;它是一种计算工具,可以帮助我们非常快速地处理大量数据,借助这些数据,我们可以非常快速地提取相关信息。我们可以应用任何条件来获取数据,这将立即给出结果。因此,这是进行数据分析时非常重要的技能。

(7)Excel使用能力

EXCEL在我们的日常工作中,大多数都是用来做表格、记录数据的。这个时候,当你的EXCEL操作能力强,你就可以有更高的效率,能够更快地完成任务。

(8)数据准备

在此过程中,我们尝试制作可进一步用于表示相关信息的可理解报告。基本上,我们通过这种方法将重要数据转换为易于理解、可读且易于捕获的报告。此步骤通常在数据可视化之前完成,因为在此之后,使用图形或图表表示数据以将它们呈现给公司。

(9)领域知识

领域知识对于分析任何数据也非常重要,因为它可以帮助我们提供对数据的洞察力,从而有助于从这些数据中获得更多意义。此外,有关该领域的适当知识有助于数据分析师快速理解数据,这有助于他们使其具有相关性。

(10)写作能力

强大的写作技巧非常重要,因为它们与需要创建重要信息的数据分析部分密切相关。他们积极参与创建报告,并且必须将调查结果写到报告中,因此需要写作技巧。

(11)协作能力

为了与团队和外部利益相关者密切合作,这是数据分析师需要具备的主要技能之一。因为他们经常与他们联系,因为对团队和他们的工作的欣赏有助于每个人在各自的时间内完成他们的任务。

(12)数据仓库

数据分析师必须保持适当的数据访问权限,因为企业的数据工程师师在管理它们,数据分析师是业务用户,需具备数据的使用权。此外,它还包含需要安全措施的敏感数据。

03 数据工程师

数据工程师可以定义为数据科学团队中的工程角色,它包含与数据操作相关的各个领域的事实或需要制作和处理数据平台技术结构的一些数据相关项目。

1、数据工程师角色定义

谈到数据工程师的角色,它的角色是多用途的,因为项目需要他们成为多面手。数据工程师负责大数据架构的开发、构建、维护和测试,数据库和大数据处理系统。负责创建用于建模,挖掘,获取和验证数据集合等流程。此外,它将与数据平台的高度复杂性联系起来。由于数据科学和数据科学家尤其对发现数据、产生直觉以及构建机器学习算法感到焦虑,因此现在数据工程维护工作是在创建基础设施上创建这些算法并在广谱范围内创建数据管道。

2、数据工程师的职责

以下是某公司数据工程师的岗位职责描述,其他公司的数据分析师职责也大同小异吧。

• 负责ETL方案的设计和实现,确保数据准确和稳定;

• 根据业务需求进行数据同步、处理、统计、开发报表(Excel/CSV);

• 负责编写和维护数据清洗文档以及数据字典;

• 理解业务需求,与数据分析师、产品经理、爬虫工程师等上下游同事一起完成业务交付。

3、数据工程师的职责

基本上,任何专家所拥有的技能都与他们所承担的职责相关,例如团队规模、平台规模和项目复杂性,包括工程师的优势水平。在这里,建立的技能会有所不同,因为数据工程师可以确保有多种选择。但总的来说,他们的任务可以分为三个核心区域:数据科学、数据工程和数据仓库/数据库。

(1)数据工程能力

大多数用于数据分析或大数据的工具和系统都是用 Java(如 Apache Hive、Hadoop)和 Scala(如 Apache Spark、Kafka)编程的。根据其接受度和语法简单性,Python 和 Rlang 被广泛应用于数据项目。然而,C#/C 和 Golang 等高性能语言在数据工程师中过于流行,尤其是在训练和执行 ML 模型方面。因此,技能包括软件架构、背景、Scala、Java、R、Python、Golang、C/C#。

数据工程师几乎会与数据科学家一起工作。通过数据平台工作的基本要素包括对数据建模、算法和数据转换方法的深入理解。数据工程师将控制 ETL 的构建,即数据提取、转换、加载、存储和分析工具。因此,了解流行的 ETL 和 BI 解决方案是必要的。

(2)数据科学能力

需要进一步精确熟练地共享运行已提交机制(如 Hadoop 或 Kafka)的大数据分配。如果项目与机器学习和人工智能相关,数据工程师应该具备 ML 库和框架的知识,如 Spark、mlpack、TensorFlow、Pytorch。

这些技能包括对数据科学理念的深入了解、对数据分析的熟练程度、Kafka 和 Hadoop 等大数据技术以及 ETL 工具和 BI 工具的实践经验。

(3)数据仓库/数据库

在最好的情况下,数据工程师会使用精确的工具来设计和构建数据存储。在这里,这些存储将用于存储结构化或非结构化数据以考虑或插入已提交的分析接口。此外,在极端情况下,这些是关系数据库;因此,SQL 是每个数据工程师必须了解的查询/数据库的主要内容。

很少有其他工具(如 Redshift、Talend 或 Informatica)是开发大型分布式数据存储(即 NoSQL、云仓库)或将数据执行到成功的数据平台中的流行解决方案。因此,主要工具包括 SQL/NoSQL、Panoply、Amazon Redshift、Oracle、Informatica、Apache Hive、kettle 和 Talend。