数据分析师与算法工程师的职责差异

开课吧小一2021-04-22 17:53

一般来说数据分析师与算法工程师都需要对数据进行探索,发觉数据之间的模式和规律,从而运用一些列的规则和公式来解决实际的问题。那么两者具体有哪些差异呢?

数据分析师与算法工程师的职责差异

数据分析师的要求:

懂业务是前提。视野需要尽可能宽,需要去了解行业大盘、市场动态、公司业务、商业模式、业务流程,建立自己的认知和判别思维,在指定场景下能够去用科学严谨的方法得出合理结论; 懂分析是核心。数据分析的基本方法原理、专业高效的数据分析方法论、灵活性的组合技巧运用、结合业务的适用分析方法论、高度的数据敏感性; 懂汇报是台阶。好的分析离不开好的报告,好的报告离不开好的汇报技巧,在谁的面前怎么说话,说什么话,也是一项技术活儿; 

数据分析师与算法工程师的职责差异

算法工程师的要求:

懂技术是前提。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务,算法的运行效能需要具备一定的coding技术支撑; 专业极其细分。按照研究方向划分,主要是视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、NLP算法工程师、生物医学信号算法工程师等; 知识深度宽泛。

数据分析通过一些传统的方法来解决实际问题,门槛低,人人都是数据分析,实现效果即可忽略性能;算法工程师的门槛相对较高,需要对原有的方法进行一定程度的创新,来解决特定领域中的问题,且需要保证算法的性能、效果、稳定;

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