数据人的通用技能要求

时间 2019-11-07

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数据团队思考：数据人的通用技能要求

最近常常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具有哪些通用的技能。算法

技能分为两部分：工具和知识。工具包括Excel、Sql 和 Python，知识包括大数据、统计学和机器学习相关知识。机器学习

掌握指数：5颗星工具

掌握人群：全部数据人学习

Excel 是每一个数据人都应该掌握的一项技能，不论是研发仍是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。不要觉得只有搞大数据、深度学习这种才是有技术含量的工做，不少时候 Excel 能提供的功能，如今大部分大数据系统差的还远。特别是Excel的透视表和各类图，基本是数据分析必备。大数据

只是从处理的数据量上来说，通常配置的办公机，Excel 只能处理几十万行的数据。相对来说是小数据量。人工智能

掌握指数：4.5颗星设计

掌握人群：全部数据人cdn

从研发岗来说，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具有 Sql 能力，这点不用多作解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？答案是确定的！对象

从使用数据的角度来说，Sql 能力意味着产品和运营可以快速本身提取本身想要的数据，而不是所有都要等研发的排期。你的核心竞争力并非 Sql ，可是 Sql 应该能帮你更有效的验证想法。居士身边大部分数据产品和数据运营都是或多或少会一些 Sql 的，至少这个比例在逐渐增长。开发

从设计数据系统的角度来说，数据产品也应该掌握 Sql，若是一点 Sql 不懂，那么如何设计自助数据分析平台？如何设计更多的数据系统？

掌握指数：4颗星

掌握人群：数据开发、数据仓库、数据分析、数据挖掘

Python，基本上是偏研发向岗位必备技能了，重要性毋庸置疑。这里只简单聊一下 Python 和 R 的选择。首先，居士支持 Python，这里无心评价哪一个语言是好的，只想说明：

至于说数据产品和运营是否须要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。

掌握指数：4.5颗星

掌握人群：全部数据人

大数据时代，全部数据人都应该具有必定的大数据知识！由于大数据相关技术已经侵入了互联网行业的方方面面，传统行业也都逐渐往大数据靠拢。

不管是研发、产品亦或者运营，都应该对大数据有一些的基本的认知，好比统计学，之前多是几万行的小数据作统计，那么当数据上亿甚至是百亿千亿以后，统计学的思路可能依旧不变，可是想要处理这些数据，就必须对大数据有所了解，要了解该怎么使用大数据的工具！

数据产品和运营亦是相似，只有了解大数据相关的一些知识，才能更好地和数据团队的各个工种站在一样的知识理解层面上对话。

注意：让产品来了解技术，并非让产品本身作技术，而是了解必定的技术后，可以更顺畅地和研发作沟通。良好的沟通有时候能决定你是否可以顺利地开展项目。

掌握指数：4颗星

掌握人群：全部数据人

统计学，玩数据的同窗都应该了解必定的统计学知识！通常来说，大部分数据分析都应该具有统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也须要了解统计学？

居士是这样思考这个问题的，假设你是一名数据仓库同窗，你的一个主要服务对象可能就是数据分析，那么，你是否了解你的使用方是如何使用你的数据的？若是你都不知道使用方是如何使用你的劳动成果的，那么，你提供的数据会很好用吗？

自省一下，工做前两年，居士作的不少数据表的设计，在如今看来基本无法用！由于当时根本不知道使用方是如何用本身的表，基本处于自嗨状态。

掌握指数：4颗星

掌握人群：全部数据人

这里引用一部分 Japson 在《ML/DL科普向：从Sklearn到TensorFlow》中提到的一句话：

再结合居士的观点：统计学相关知识、人工智能相关知识已经逐渐地成为了咱们必备的基础技能。不少时候咱们要跳出本身的眼界，从更高的角度来讲，这些知识有助于咱们更好的了解本身的数据，更加了解业务，从而提升本身的竞争力，打破本身的能力边界，来进行“错位竞争”。

总体的思路就是，数据开发、数据仓库亦或者是数据产品，该不应去学习机器学习？居士想表达是，该学！为何？