作者lance8537 (小砰砰)
看板Oversea_Job
标题[北美] data数据分析工作精进路线问题
时间Sat Oct 1 17:48:43 2016
大家好
初次板上发文
主要想问问目前数据分析(偏大数据)在美国目前状况以及技能的建立
由於非本科生，但是对数据分析有憧憬
想往data engineering路线前进
最近看了些career fair，感觉职缺相对SE少很多
求职能力路线也相对不明确
SE必做的有演算法，刷Leetcode
但却没看到data engineer有无必做的事
(不包含相关知识探索)
我知道有Kaggle可以上去玩资料，主要想
询问有无像是刷leetcode一样是针对求职
必做的准备?
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 104.32.141.49
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Oversea_Job/M.1475315326.A.96A.html
1F：→ bibo9901: 发paper...10/01 18:35
2F：推 kenshin528: data engineer 不用发paper 阿 会写sql 比较重要10/01 19:33
3F：→ DrTech: 存钱去美国念硕士，才是必做的事情，你这种绕路法太慢又没10/01 19:38
4F：→ DrTech: 什麽意义。10/01 19:38
我目前已经在那了，但校园徵才相关的没有很多
5F：推 a020977: 我之前的工作的function有点像data engineer,周围有一个10/01 19:49
6F：→ a020977: 很资深的同事,我会说这方面要专精的话,不只SQL,SQL里面的10/01 19:50
7F：→ a020977: PL/Function都要很强以外,还要会写shell script那类的东10/01 19:51
8F：→ a020977: 西,工作内容可能ETL跟建立reporting or data cube比较有10/01 19:53
9F：→ a020977: 关,建议你可以去各大求职网站看data engineer的工作内容10/01 19:55
好的
10F：推 sshyu954: 这方面我不是专家 什麽也不懂 但是人生经验告诉我 学东10/01 21:09
11F：→ sshyu954: 西最有效率的方式就是找个好学校进去念 最好工个学位10/01 21:10
12F：→ sshyu954: 当初出国拿P就是依这样的逻辑做的决定10/01 21:10
13F：→ goldflower: 去美国念硕才是最速解10/01 21:34
14F：推 smi1e: Data eng = data infra ; I think you meant data scientis10/01 21:37
15F：推 sean2449: Data engineer不用分析...Data Scientists 请直攻PhD10/02 02:14
原来如此QQ 数学真的是我的罩门
※ 编辑: lance8537 (104.32.141.49), 10/02/2016 02:16:38
16F：→ DrTech: 会不会用错关键字的关系。Data scientist 都是高阶职缺10/02 10:23
17F：→ DrTech: Data engineer 都是 Programer 为主。 10/02 10:24
18F：→ DrTech: 用BI领域常用的关键词，例如 data mining 去找看看。 10/02 10:25
好的谢谢，之前看校园真的不多
Data scientist又一定要Phd
所以才转向data engineer or data analytics
※ 编辑: lance8537 (104.32.141.49), 10/02/2016 12:50:21
19F：推 fifi82726: Data science 真的要强者 10/02 13:26
20F：推 bluebluelan: 很多公司也搞不清楚自己找的是data scientist还是eng 10/02 13:52
21F：→ bluebluelan: 叫data scientist去干data engineer ex洗数据之类的 10/02 13:53
22F：推 drajan: 绝对没有data scientist要phD这件事 research scientist才 10/02 19:17
23F：→ drajan: 通常会偏好phD 但也有强的master做同样的职位 10/02 19:17
24F：推 drajan: 对数据分析有憧憬 不应该当data engineer 当analyst去吧 10/02 19:19
26F：推 Aqery: 你想做eng还是做analytics，先搞清楚吧，差蛮多的其实 10/04 01:21
27F：推 nightsnow: 推楼上，data analyst vs scientist vs engineer 差蛮 10/04 03:30
28F：→ nightsnow: 多 10/04 03:30
29F：推 nightsnow: 三个都轮了一圈，现在回来当analyst了。有机会再分享 10/04 03:33
30F：推 Evagelion: 跪求楼上分享!!! 10/04 05:47
31F：→ lance8537: 谢谢分享，请问这些也是需要刷leetcode吗 10/05 05:32
32F：推 kenshin528: 之前应徵 FB 的 Data Engineer 可能需要刷 leetcode 10/05 11:36
33F：推 FRAXIS: 不是刷 Kaggle 吗 10/05 21:25
34F：推 Sovanna: data analyst:挖数据 做分析 做资料 懂service 会说话 10/07 11:27
35F：→ Sovanna: data scientist:会演算法 会machine learning 10/07 11:28
36F：→ Sovanna: data engineer: 会linux 会洗数据 10/07 11:29
37F：→ Sovanna: 个人在这业界六年 心得是data scientist需要资工跟统计 10/07 11:30
38F：→ Sovanna: 都很强 我是数学出身 有嚐试要做scientist 後来觉得无法 10/07 11:30
39F：→ Sovanna: 补足programming不足这块 又回来做analyst了 10/07 11:31
40F：→ Sovanna: 很多公司都在徵scientist但其实做的是analyst的事 10/07 11:33
41F：推 callTM: 感觉都很屌 温拿一族 10/08 05:24
42F：推 babyfang: 推Sovanna解释 10/11 02:19
43F：推 Evagelion: 推Sovanna解释，谢谢! 10/11 21:22
44F：→ Aqery: 另外很多公司的职称都乱来, engineer, scientist, analytic 10/13 13:02
45F：→ Aqery: s 都搞不清楚，问清楚工作内容再来判断，只看title不准的 10/13 13:02
46F：推 nofrea: 主修计量经济有机会做数据分析工作吗？ 10/31 17:09