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澳洲数据行业最强攻略!DA/DE/DS傻傻分不清楚?看这篇就够了!

很多马上将要从事IT数据行业的同学们都很迷茫不知道数据行业的就业情况到底如何。 今天我们就来为大家奉上澳洲数据行业就业的最强攻略,带你一次性洞察行业,助力你的职业之路。

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JiangRen

程序猿

 

封面

很多马上将要从事IT数据行业的同学们都很迷茫不知道数据行业的就业情况到底如何。

今天我们就来为大家奉上澳洲数据行业就业的最强攻略,带你一次性洞察行业,助力你的职业之路。

文 | Lorraine

编辑 | Lorraine

时长 | 肯定比一首歌的时间久

 

导师介绍

 

这期我们邀请的导师

 

来澳洲10年,从事过咨询公司,目前在银行做风控

 

 

干货

 

澳洲数据行业,在近十年变迁不少,市场上主流数据职位

 

data science role types:

 

拿在工地施工做比喻,三种职位就是,数砖,搬砖,造砖

 

data analyst:比方说主管质量检测,数了砖头要出报表,告诉包工头,数量对不对,质量好不好,但是很多时候,专用型da还是要出解决方法的具体方案,

data  engineer:主管施工,他们的活范围宽,画图纸,搬完砖还要通水电,刷墙,搞装修,哪天工程确认了还要被拉去做壮丁

data scientist:相当于材料工程,创造性地解决问题,比如合成砖头,主观能动性强,详情见明天的

 

从公司拥有的人数来说: da>de>ds

 

 

DA

 

Data Analyst 是对所有数据分析相关岗位的一个统称。大概率上,在实际的工作中, 职员的Title会根据具体职能的划分而赋予不同的名字。当然也有一些职位可能就叫这个名字, 尤其是咨询公司(Consulting firm),因为员工很可能是跟着甲方项目走的。

 

 

主要分为泛用性和专用型两种

 

泛用型:

工作主要任务是对业务数据进行直观统计分析,不涉及复杂数学公式,做成报表发给line manager, 以辅助高阶管理层的决策,某些领域可能需要初级建模技能,由于企业及平台的辅助,实际工作不会很复杂

 

来看具体的例子:

 

•BusinessIntelligence/Reporting Analyst:制作分析报表,由于可视化数据平台广泛使用,管理层可以直接从网路上看到他们想要的信息,常规报表和互动报表,都可以在dashboard显现出来,所以他们还要负责dashboard开发

 

•Marketing/CampaignAnalyst: 利用digital marketing platform 找出潜在客户人群,然后给他们发广告offer,比如说你是某个公司的会员,campaign analyst会根据业务系统中你的购物偏好,给你发promotion信息,不过,现在direct marketing system很成熟,他可以针对不同的membership发offer,也就是说即便你拿了别人的voucher code 你也用不了

 

•DigitalAnalyst: 负责分析用户网络行为,比如用户比较喜欢浏览那一类网站,或者他们在社交平台的有言论,个人喜好,从而推送相关的广告,其实也是一种marketing的方式,只不过是用的工具不太一样,他们一般使用google的产品 

 

 

 

 

 

 

Power bi:

比较容易入门, 微软在个人使用上,比如你的dataset少于1gb,都是免费的

 

只要高中数学毕业,做这类工作都没问题

和个人审美有关,做出来的report,dashboard,不太丑都ok

一定要有,比如出现问题,如何与同事清楚表达目前状况以及可能解决的方案

 

有数据库经验,干起活来呢,事半功倍

 

campaign a:

目前cam platform 以企业级居多,比如说,ibm,adobe campaign, 相比bi系统

更像sql模块化表现,没有个人版,成为初级求职者的行业壁垒,一般应聘成功,公司都会有集中培训。

 

专用型和泛用型的区别: 

那么专用型和泛用型的区别呢,主要是集中在业务细节上,分析手段还有工具。在业务细节上呢,这类的da往往要在一个产品或者一个领域上钻研很多年,因为许多的模型呢,都需要在细节上不断完善的,他们所使用的平台,有企业级的,也有开源的,相比泛用型,公司在招聘的时候,会比较注重申请人的学术背景。以老师的个人经验,金融系统专用型最多,那 credit risk analyst,一般负责风控产品,比如说,risk modeling之类,valuation 一般就是给房产估值, 你要是买房子贷款,他们出的结果起决定性作用。

 

asset pricing analyst ,她们都是给投行做大生意的,分析的都是金融衍生品,比如,外汇啊,股票啊

 

专用型da 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

交流能力很重要,他们要把很复杂的问题简单化说给没有相关技术背景的·领导,达成共识,这是需要技巧的。

企业级数据平台,一般会划出一部分资源,专门给ba做分析,他们可以根据自己的需要建立小型数据库,所以初级技巧还是需要的。

 

 

 

DE

能力比较通用,主要为

 

较强的coding能力,比如python这种,一般都会好几种编程语言,一般开发环境为是Linux,尤其是现在的大数据产品很多,所以每天都在学习

 

要解决不同数据库相关产品之间的整合,现在de都在传统数据库系统上工作好几年了。

 

目前大小企业都希望用大数据替换现有的数据系统,一般如果你拥有大数据系统的开发经验,可以说是很加分了,不过很可惜,澳洲在大数据方面的成熟系统,其实不算很多,

 

因为在系统开发流程中要和不同背景的同事打交道,所以交流需要一定技巧。

 

de顾名思义就是主要负责数据产品开发的码农,相对Data Analyst而言,它的Title几乎是通用的,它的职责范畴根据企业的大小会有一定的衍生性(万金油救火队员)

 

比方说

FD:

这个货比较复杂,简单说就是模块化,自动化解决所有数据采集产品开发,测试,部署,

 

database modeling:

就是打个比方,新的项目需要建立三个 table 三个view。那么这6个对象,必须符合企业现有的标准,流程上需要发给架构师进行审批,合格以后,才能进入实际开发阶段

 

 

市场上 大数据 阵营

 

虽然, 统称为大数据解决方案,但是由于市场上open source满天飞,那对于开发人员来说,这并不是好事,因为很多产品,还没有用就已经退出舞台了,所以市场上出现了一个打包商, 这些打包商就是把自己认为比较合适的产品,测试完毕整合起来,然后封装卖给企业收钱,总的来说她们的服务还是比较靠谱的。

大家可以从以下的list,参考一下澳洲主流big data solution供应商

 

 

 

结束语

 

感谢各位小伙伴,一直努力学习到最后。

 

请大家继续关注哦!

 


 

 

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