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数据科学界有一个传说，如果一个技术精湛的数据科学家突然接了你的工作，他可以??奇迹般地让一家大型数〓据科学公司一夜之间扭亏为盈。

这样的数据科学家需要丰富的经验和扎实的专业知识。 只要找对了赞助商it技术员，这个人就▲一定能走上正轨，把整个项目发展起来。

但是，随着您的数据科学项目初具规模，您可能需要一个技术团队来帮助项目改进。 团队主要由机器学习工程师、数据科学家、统计学家和软件工程师组成，可能还需要一两个数据分析师。

大公司的 IT 技术人员以系统为中心处理数〒据。 他们通常具有许多技能，例如编程、系统开发、系统支持、业务支持以及在跨职能团队中工作的能力。 正是这种技能使他们能够胜任数据分析师的工作。 其中，如果高级开发人员具有一定的业务知识背景，并且善于使用各种数卐据处理工具，那么是数据分析师的不错人选。

数据分析师是所有专↘家的中间人

在数据科学团队中，数据分析师可以协调所有技术专家。 数据分析师一般可以为数据科学家或统计学家指明研究方向，说明哪些假设值得深入研究。 他们可以︼与机器学习工程师和软件开发人员合作，为机构组织和开发综合数据科学项目，并可以通过数据可视化进行初步分析，开启数据科学的新征程。

在大多数情况下，企业Ψ 中的高级或中级 IT 专家会与其他部门合作。 跨职能团队合作能力与软件工╳程背景相结合，使企业 IT 员工能够与其他专家进行良好协作。

数据分析师了解业务情况，对数据有直观的判断

数据分析师或多或少在技术或♂商业层面对数据有经验。 一般来说，数据分析师可以在∞处理数据的过程中对业务产生一定的了解，逐渐对数据有自己的直观判断。 一般来说，如果数据分析师在接手数据科学项目之前已经处理过公司的业务，那么他们的业务洞察力会更强。 逐渐培养♀商业直觉，然后围绕业务不▽断提升这种能力可以为数据科学项目节省大量时间。

企业IT技术人员的↙工作离不开“数据”二字。 随着大数据在IT领域的推动，大部分软件开发都围绕着数据展开。 数据分∑析师可以通过为企业研究系统解决方案来学习业务知识。 解决数据完整性、数据仓库和系统性能等问题以提供系统支持可以培养技术专家的数据直觉it技术员，并可以加深他们对数据完整性的理解。

数据分析师有与其他专家较量的好奇心和持续跟进的毅力

数据科学是一个迭代过程。 业务分析就像大海捞针。 通常需要几个月的时间来研究数据以找到可行的解决方案。 这对数据分析◣师的毅力和不妥协的好奇心提出了要求。

企业的IT技术人员会整天陷在压抑☆的情绪中。 每天和系统代码库打交道，会让人觉得多年来一遍又一遍地在同一个系统上工作，纠结于办公室争斗，为海量数据而头疼，非常无聊。 在这样的环境下，但从不胆怯，坚守岗位的工程师是数据分析师的№最佳人选。

数据分析师掌握数据存储和检索技术

一般来说，在商业环境中，有很多技术可以用来存储大数据。 据悉，行业借助数据挖掘工具可以在数据处理过程中获得分析结果。 精通数据存储和检索技术的分析▓师知道如何快速获得所需的“精炼”数据集。

在企业工作多年的IT技术专家，不仅知道如何进一步开发系统，更知道如何存》储数据、挖掘数据、提炼数据。 这项技能非常宝贵，因为它可以帮助机器学习工程师和数据科学家越来越多地关注建模和数据科学。

数据分析师是寻找数据的专家

数据分析师通常是查找数据的最佳人选。 除了整理和清理数据，他们还可以通过数据库找到自己需要的∑　重要信息，有时甚至可以凭直觉找到最重要的信息。

查找数据的能力是企业IT专业人员最重要的能力。 处理许多数据库遗留问题、构建经常失控的代码库以及优化性能都□是企业 IT 人员擅长的事情。 他们具有跨系统调试技能，可以标记和跟踪数据以发现系统问题。 这项技能对于数据分析师来说非常重要，他们必须找到正确的方法来指明项目的方向。

数据分析师“胸怀大局”

数据分析师天生“胸怀大局”，可以轻松地与专家合作。 他们的工作性质是协调大家的工作，这样才能“顾全大局”。 如果能够充分发挥数据分析师的技能，那么他们就可以学到从管理学院到企业的重要信息。 最终能够独立工作并有自己的观点。

与各大科技公司和初创公司的软件工程师不同，企业 IT 开发人员更注重“大局”。 他们不会花费大「量时间去挖掘软件中的某个细节，而是更专注于开发可能在一个或多个系统中的软件。 在 . 中的多个组件上运行的解决方案。 那些企业IT开发人员的发展也让他们成为数据分析师的最佳人选。

数据分析师掌握多种编程语言，具备处理不同类型数据存储的能力

由于数据分析师必须在数据中游走，协助清理数据，可视化数据，因此优秀的数据分析师必须对R语言或其他编程语言、数据可视化概念和实践、SQL、NoSQL等数据抽取技术有很好的理解. 非常熟练。 一般来说，一个好的数据分析师应该也有使用或者SAS的经验。 他们可能没有算法、统计、分析等方〗面的经验，但他们一定在技术层面上使用过用于编写算法的㊣工具。

企业 IT 开发人员可以使用多种不同的编程语言。 5年以上经验的中级开发人员，可以熟练开发SQL和NoSQL领域的系】统解决方案。 有些人甚至拥有 C++ 和 Java 经验。 对于他们来说，处理复杂的数据和学习一门新的编程语言并不是一些障碍。 这类开发人员对Perl、Awk等脚本语⊙言也非常熟悉。 如果你没有这种面向目标的编程经验，学习R可能会很简单。

在机器学习和大数据时代，人们总是在为☉数据科学项目寻找“最佳人选”。 以正确的方式，企业 IT 技术人员也可以在数据科学领域发挥很大的作用。 事实上，我们需要经验丰富的机器学习工程师来扩展数据科学，也许还需要数据科学家来★领导数据科学团队。 此外，企业IT技术人员也可以依靠。 他们掌握了一定的业务知识，具有敏锐的洞察力。 如果他们成为数据分析师，他们可以在专家团队中搭建沟通桥梁，为数据科学项目传递真正的价值。 不要忘记，成功的数据科学项目需要团队的努力。

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