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發(fā)簡信
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Navicat Premium 15 永久破解激活工具及安裝教程 -
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我贊同數據分析會更加往策略分析上發(fā)展，但我完全不贊同數據分析師會在未來三年大量縮減，相反，我覺得會大量提升。
本人目前在美國硅谷一大公司工作，這幾年的數據崗位穩(wěn)定增長，帶給公司更多的明朗和更加有說服力的策略，而且如果一個數據分析師懂得編程和建模，那就更加如虎添翼，而且不僅僅我所在的這家公司，周圍的大廠也都在招很多的數據分析師，公司確實看到這個職位帶給公司的各種利益。
再來說說數據分析在各個具體的領域的應用，說將來可能會公司整體出少量的數據分析，然后主要在各個部門的人自己懂數據分析“技能”，目前以我來看，這條路也是路漫漫其修遠兮，我和市場/運營的人有大量的合作，周圍很多朋友也是做這些工作的，我發(fā)現的是數據分析和這個職能的思維方式是不同的，他們可以做分析，但畢竟不是專門做分析的，他們同時還要兼顧他們這個領域的工作，時間精力有限，而且不論市場還是職場，到最后都會走上一個"specialization"的路，這條路能更好的提升效率，而我們所能做的是如何和不同的specialist有愉快的合作。
最后我想說的一點是，數據分析師和數據科學家的需求。數據分析師更多的是提供策略，而數據科學家提供的是高級算法，但可惜的是數據科學家這個概念和職能劃分一直模糊，業(yè)內也一直不統一，而且數據科學家有時候不能滿足高級編程的要求，所以現在個大公司更愿意招的是算法工程師，數據科學家這個職位要么合并到數據分析師，要么做算法工程師（更加偏向軟件工程師一邊），所以相比而言，更加會縮減的是數據科學家（僅指這個title會減少，但算法工程師的需求還是非常龐大的）。 -
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