在當今數據驅動的時代,資料相關職位如資料科學家、資料工程師和
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➊ 資料分析師(Data Analyst)
工作內容:
資料分析師專注於資料的整合、分析及報告,透過分析資料找到關鍵洞察,協助管理者進行決策。主要任務包括理解使用者需求,從資料庫中提取相關資料,並運用工具如 Excel、Tableau、Python 等進行資料處理和分析,將結果製作成儀表板或報告,向管理者和相關部門展示。
常用工具:
Excel、SQL、Tableau、Power BI、PPT 、Python
所需技能:
- 基本的統計知識與邏輯觀念
- 熟悉 SQL 和資料視覺化工具
- 良好的溝通能力和商業理解力
- 若能具備 Python 程式能力會更加分
➋ 資料工程師(Data Engineer)
工作內容:
資料工程師(Data Engineer)的工作主要是負責處理資料,從抓取資料到清理
常用工具:
Python、SQL 資料庫、Spark、雲端平台、DevOps 工具
所需技能:
- 系統與架構設計:能設計並管理資料處理流程,確保資料從來源到使用的全過程穩定順暢,熟悉雲端平台架設與維護。
- 程式設計與自動化:熟練 Python 和 SQL,能設計 ETL 流程並用 Spark 等工具高效處理大規模資料。
- 資料優化與管理:熟悉如何讓資料處理過程更流暢,並掌握資料清理和檢查技巧,確保資料準確無誤。
- 問題解決能力:面對資料處理中的各種問題,能迅速找到原因並修復,確保系統正常運作。
➌ 資料科學家(Data Scientist)
工作內容:
資料科學家的工作流程與資料分析師相似,但除了資料清洗、分析和視覺化外,他們還需建構機器學習模型,進行訓練與優化,
常用工具:
Python、R、SQL、Spark、Cloud、Git 等
所需技能:
- 具備一定程度的數學和統計知識,如微積分、線性代數、機率分佈、假設檢驗等。
- 熟悉各種機器學習模型和相關程式庫,並熟練使用 SQL,瞭解 Spark 更佳
- 良好的溝通能力,由於經常需要與資料分析師、資料工程師,以及業務、行銷等跨部門夥伴溝通需求與目標,需要能夠清楚表達分析結果並優化模型。
三者的協作模式
資料工程師專注於後端,持續優化資料管道,確保組織所需的資料準確且可用。他們利用各種工具確保資料被正確處理,並隨時可供使用。資料分析師則使用資料工程師構建的介面,提取新的資料集,識別趨勢,分析異常,並以清晰直觀的方式展示結果,方便非技術團隊理解。最後,資料科學家在資料分析師的初步結果上深入研究,透過訓練機器學習模型或高階統計分析,對未來進行預測,提供全新的洞察。
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