隨著大資料的愈演愈熱，相關大資料的職業也成為熱門，給人才發展帶來帶來了很多機會。資料科學家、資料工程師、資料分析師已經成為大資料行業最熱門的職位。它們是如何定義的?具體是做什麼工作的?需要哪些技能？

一、資料科學家、資料工程師、資料分析師這3個職業具體有什麼職責：

1、資料科學家的工作職責：

資料科學家傾向於用探索資料的方式來看待周圍的世界。把大量散亂的資料變成結構化的可供分析的資料，還要找出豐富的資料來源，整合其他可能不完整的資料來源，並清理成結果資料集。

新的競爭環境中，挑戰不斷地變化，新資料不斷地流入，資料科學家需要幫助決策者穿梭於各種分析，從臨時資料分析到持續的資料互動分析。當他們有所發現，便交流他們的發現，建議新的業務方向。

他們很有創造力的展示視覺化的資訊，也讓找到的模式清晰而有說服力。把蘊含在資料中的規律建議給Boss，從而影響產品，流程和決策。

2、資料工程師的工作職責：

分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大資料工程師在“玩資料”時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。

3、大資料工程師一個很重要的工作，就是通過分析資料來找出過去事件的特徵。通過引入關鍵因素，大資料工程師可以預測未來的消費趨勢。在阿里媽媽的營銷平臺上，工程師正試圖通過引入氣象資料來幫助淘寶賣家做生意。比如今年夏天不熱，很可能某些產品就沒有去年暢銷，除了空調、電扇，背心、游泳衣等都可能會受其影響。那麼我們就會建立氣象資料和銷售資料之間的關係，找到與之相關的品類，提前警示賣家週轉庫存。

二、根據不同企業的業務性質，大資料工程師可以通過資料分析來達到不同的目的。

與傳統的資料分析師相比，網際網路時代的資料分析師面臨的不是資料匱乏，而是資料過剩。因此，網際網路時代的資料分析師必須學會藉助技術手段進行高效的資料處理。更為重要的是，網際網路時代的資料分析師要不斷在資料研究的方法論方面進行創新和突破。

就行業而言，資料分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準確、詳細和及時地瞭解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，資料分析師可以發揮內容消費者資料分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。

三、大資料分析師需要掌握的技能

懂業務。從事資料分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

懂管理。一方面是搭建資料分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建資料分析的框架，後續的資料分析也很難進行。另一方面的作用是針對資料分析結論提出有指導意義的分析建議。

懂分析。指掌握資料分析基本原理與一些有效的資料分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展資料分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高階的分析方法有：相關分析法、迴歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

懂工具。指掌握資料分析相關的常用工具。資料分析方法是理論，而資料分析工具就是實現資料分析方法理論的工具，面對越來越龐大的資料，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的資料分析工具幫我們完成資料分析工作。

懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達資料分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

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