科技圈里那些事Y|入行千万别走错路，数据分析师也有帮派！四大门派鼎足我身边很多想要入门数据分析或者要转行

我身边很多想要入门数据分析或者要转行的，往往对自己的职业规划一无所知，十分迷茫，经常来问我该怎么办？
今天，为了方便大家理解，我把数据分析比作武侠小说里的门派，让大家能够轻松地对数据分析行业有个认知，也能走好自己的职业发展之路。
那么，话不多说，且来看看数据分析里的四大门派！
丐帮——取数派
所谓人多势众，以力取胜

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想必数据分析行业里最常见的就是做取数的了，尤其是当数据分析火了之后，因为入行门槛比较低，也就造成了像丐帮一样的“三百六十行、鱼龙混杂” ，而且工作相对不累，导致大量人士涌入，但实际岗位其实没那么多
但事实上，很多人都是被HR“骗”到公司来做取数机器的，很多公司名义上打着数据分析的额旗号，但实际招来的人就是做取数的
工作内容
取数派每天的工作内容也比较简单、重复和机械，就是写SQL取数，根据业务的需求做数据统计、简单报表制作，总体上说价值感比较低，基本都是新人在做。
但是，取数派也并非一事无成。因为取数的能力是数据分析和后面一系列建模工作的基础，能够高效的完成取数，以及对于数据的底层架构的深入了解，也不是一件很容易的事情，这也就是“以力取胜” 。
好好打好这个取数基础，有利于后面更高效的做分析和建模的工作，同时这也是了解业务方关心的数据和问题的机会。
必备技能
Excel（如果会VBA就更好了）
SQL取数（核心技能）
数据库（需要熟悉，具体看你公司用的什么数据库）
少林——数据工程派
所谓清心寡欲，唯我独尊

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数据工程师包含的岗位很多，跟常见的数据分析比较容易搞混的，是数据仓库、数据中台、数据模型等等，这些其实都属于数据工程师的范畴，主要的工作也是根据具体的职责来看的，要有专门的人来做，很多人最后走专业技术线一般都会转到数据工程师。
数据工程师更看重数据技术，比如统计学基础、数据库操作、编程基础、机器学习基础，同时你还需要对业务有一定程度的理解。
工作内容
少林分南、北少林，数据工程师也大体可以分为挖掘工程师、算法工程师等类别
比如说，数据挖掘工程师的主要工作是利用已有的算法模型，对业务数据进行清洗、建模，此方向薪资远大于数据分析师，天花板也较高，不过升级有一定难度
另一种算法工程师更看重理论基础，比如机器学习算法原理、相关数学原理等。算法工程师的主要工作一般是研究算法、为公司的相关业务需求优化算法
算法工程师薪资非常高，天花板也高，不过一是升级难度大，二是市场需求没有数据挖掘等方向大，一般是大型大数据公司才会需要这个岗位，比如BAT
当然把这部分划归少林，其实还有另外一个原因，就是头容易秃（开个玩笑）
必备技能
数据库
python
数据挖掘算法
机器学习算法
......
【科技圈里那些事Y|入行千万别走错路，数据分析师也有帮派！四大门派鼎足】明教——业务分析派
所谓亦正亦邪，左右逢源

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一般入行2-3年基本可以达到业务分析师的水平，当然前提是你的业务知识足备了。《倚天屠龙记》里的明教可以说四分五裂，而业务分析师也分为两大阵营：市场业务分析和运营分析。
工作内容
市场业务分析，比如说零售公司的某个业务出了问题，比如销售，分析师的任务就是要搞清业务数据异常的原因，取数据、做调查、做分析、找业务等等，最终输出分析报告给业务部门；