📕 都是学数据方向, 有什么不同| DA DE DS

大家不管是在大学选专业，还是毕业后择业，总会各种纠结，特别是一些相近的专业。

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今天课代表来给大家讲讲数据分析，数据科学，数据工程之间的区别吧

⚠️ DA Data analyst

难易程度：🔺🔺

salary level in AU：🔺🔺

主要负责收集处理数据，以及对数据进行展示

平时日常所做的工作有：

1. SQL查询数据；

2. 运用python或其他软件清理数据；

3. 制作可视化结果，比如Power BI或者Tableau等；

4. 向Stakeholder 汇报分析报告等

DA岗位的需要的技能有SQL，数据可视化，Python等，再加上自己的知识对数据分析，为Stakeholder得出商业方案

⚠️ DS data science

难易程度：🔺🔺🔺🔺🔺

salary level in AU：🔺🔺🔺🔺

数据科学家对理论知识要求更高，大多数背景为PHD，相比DA, DS的职能更加专业。

DS的工作对模型要求和数学理解要求也更高，需要掌握machine learning，statistical modeling，统计基础知识，和data mining的知识及方法

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⚠️ DE Data Engineer

难易程度：🔺🔺🔺

salary level in AU：🔺🔺🔺

DE岗位需求巨大，工资较高，大学没有培养机制，主要靠社会培养数据工程师。

现代的数据工程师更多负责搭建data infrastructure，现代的DE会大量使用Cloud技术，与DevOps的配合云端环境搭建比较密切。

DE帮助DA和DS搭建起来大数据方面使用的基础建设，对代码的要求会更⾼

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看了这些还不懂，也没关系。

星期四过来听听行业大佬怎么说～

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主要内容：

什么是Data Modeling?

DE和DA有什么区别？

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时间：10月27日 悉尼时间 8pm - 9pm

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