大資料三分鐘入門之五：與資料相關的職位

萬事始於初心，終於堅持。最後一篇來聊聊與大資料相關的職位：資料分析師(Data Analyst)， 資料科學家(Data Scientist)，資料工程師(Data Engineer)，資料庫管理員(DBA), 資料架構師(Data Architect).

在這個5個職位中，資料分析師要求最低，通常是利用已有的資料資料和工具能熟練運用適當的統計方法進行觀測，實驗，研究分析出背後的一套規律為企業進行優化決策。它會告訴管理層歷史發生了什麼，以及現在正在發生什麼。那麼未來呢，如何預測未來？

洞悉未來，資料科學家當仁不讓。資料科學家都是很好的故事編劇，他們往往會根據相關的以及不相關的資料來尋找深層的原因和規律，並建立適當的模型來預測今後的發展和趨勢，最後完成一個個令人咂舌的故事。但現實往往很殘酷，很多故事都會因為過擬合或者資料材料不夠充實，結局慘淡，豆瓣評分不高（廣告植入?##@）。

巧婦難為無米之炊，資料分析師和資料科學家的資料從哪裡來？資料工程師則像是這個領域的管道藍領。他們更偏開發層面，運用程式語言實現資料平臺和資料管道的開發，讓大量的資料來源源不斷的輸送到企業的資料倉庫或者資料島裡，方便資料分析師和資料科學家查詢和挖掘。

這麼多的資料放在一起當然需要有人維護和管理，顧名思義，資料庫管理員就是該領域的專業人士。他們需要保證資料庫管理系統的穩定性，安全性，完整性和高效能。

資料架構師呢？通常有資料系統相關的設計與優化和垂直行業經驗，需要平臺級開發和架構設計能力。要求比較高，既要精通資料分析的業務決策層面，也要精通系統開發和運算模型的使用。資料架構層面做的好，事半功倍，否則，事倍功半。

最後，總結下網上這5個職業的收入情況，資料科學家 >= 資料架構師, 資料庫管理員  >= 資料工程師 > 資料分析師。一家之言，請勿對號入座，選擇適合自己的才是最重要的。