[北美] data數據分析工作精進路線問題

[lance8537 (小砰砰)]

大家好

初次板上發文

主要想問問目前數據分析(偏大數據)在美國目前狀況以及技能的建立

由於非本科生，但是對數據分析有憧憬

想往data engineering路線前進

最近看了些career fair，感覺職缺相對SE少很多

求職能力路線也相對不明確

SE必做的有演算法，刷Leetcode

但卻沒看到data engineer有無必做的事

(不包含相關知識探索)

我知道有Kaggle可以上去玩資料，主要想

詢問有無像是刷leetcode一樣是針對求職

必做的準備?



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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 104.32.141.49
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Oversea_Job/M.1475315326.A.96A.html
→ bibo9901: 發paper...
推 kenshin528: data engineer 不用發paper 阿 會寫sql 比較重要
→ DrTech: 存錢去美國念碩士，才是必做的事情，你這種繞路法太慢又沒
→ DrTech: 什麼意義。
我目前已經在那了，但校園徵才相關的沒有很多

推 a020977: 我之前的工作的function有點像data engineer,周圍有一個
→ a020977: 很資深的同事,我會說這方面要專精的話,不只SQL,SQL裡面的
→ a020977: PL/Function都要很強以外,還要會寫shell script那類的東
→ a020977: 西,工作內容可能ETL跟建立reporting or data cube比較有
→ a020977: 關,建議你可以去各大求職網站看data engineer的工作內容
好的
推 sshyu954: 這方面我不是專家 什麼也不懂 但是人生經驗告訴我 學東
→ sshyu954: 西最有效率的方式就是找個好學校進去念 最好工個學位
→ sshyu954: 當初出國拿P就是依這樣的邏輯做的決定
→ goldflower: 去美國念碩才是最速解
推 smi1e: Data eng = data infra ; I think you meant data scientis
推 sean2449: Data engineer不用分析...Data Scientists 請直攻PhD
原來如此QQ 數學真的是我的罩門
※ 編輯: lance8537 (104.32.141.49), 10/02/2016 02:16:38
→ DrTech: 會不會用錯關鍵字的關係。Data scientist 都是高階職缺
→ DrTech: Data engineer 都是 Programer 為主。
→ DrTech: 用BI領域常用的關鍵詞，例如 data mining 去找看看。
好的謝謝，之前看校園真的不多
Data scientist又一定要Phd
所以才轉向data engineer or data analytics
※ 編輯: lance8537 (104.32.141.49), 10/02/2016 12:50:21
推 fifi82726: Data science 真的要強者
推 bluebluelan: 很多公司也搞不清楚自己找的是data scientist還是eng
→ bluebluelan: 叫data scientist去幹data engineer ex洗數據之類的
推 drajan: 絕對沒有data scientist要phD這件事 research scientist才
→ drajan: 通常會偏好phD 但也有強的master做同樣的職位
推 drajan: 對數據分析有憧憬 不應該當data engineer 當analyst去吧
→ drajan: 推薦一篇關於data engineer的報告 https://goo.gl/p4li3k
推 Aqery: 你想做eng還是做analytics，先搞清楚吧，差蠻多的其實
推 nightsnow: 推樓上，data analyst vs scientist vs engineer 差蠻
→ nightsnow: 多
推 nightsnow: 三個都輪了一圈，現在回來當analyst了。有機會再分享
推 Evagelion: 跪求樓上分享!!!
→ lance8537: 謝謝分享，請問這些也是需要刷leetcode嗎
推 kenshin528: 之前應徵 FB 的 Data Engineer 可能需要刷 leetcode
推 FRAXIS: 不是刷 Kaggle 嗎
推 Sovanna: data analyst:挖數據 做分析 做資料 懂service 會說話
→ Sovanna: data scientist:會演算法 會machine learning
→ Sovanna: data engineer: 會linux 會洗數據
→ Sovanna: 個人在這業界六年 心得是data scientist需要資工跟統計
→ Sovanna: 都很強 我是數學出身 有嚐試要做scientist 後來覺得無法
→ Sovanna: 補足programming不足這塊 又回來做analyst了
→ Sovanna: 很多公司都在徵scientist但其實做的是analyst的事
推 callTM: 感覺都很屌 溫拿一族
推 babyfang: 推Sovanna解釋
推 Evagelion: 推Sovanna解釋，謝謝!
→ Aqery: 另外很多公司的職稱都亂來, engineer, scientist, analytic
→ Aqery: s 都搞不清楚，問清楚工作內容再來判斷，只看title不准的
推 nofrea: 主修計量經濟有機會做數據分析工作嗎？