¿Cuáles son las perspectivas profesionales de un analista de datos? ¿Es agotador para las niñas ser analistas de datos?

Será muy agotador para las niñas ser analistas de datos. ¡Hablemos de ello en detalle! Por lo general, hay dos formas de realizar análisis de datos: una es estudiar el algoritmo en profundidad y luego realizar la extracción de datos; la otra es comprender profundamente el negocio y luego realizar el negocio;

Para ser honesto, no creo en el análisis de datos en sí. ¿por qué no? Primero hablemos de la descomposición del análisis de datos. La mayoría de los analistas de datos dedicarán el 50% de su tiempo a registrar datos, el 40% de su tiempo a comunicarse con los gerentes de producto: realizar experimentos AB y regresión de efectos, y el 10% de su tiempo a realizar análisis exploratorios. Ahora que ocupa un puesto de análisis de datos, está bien dar un paso al frente y decir que no.

Pero la mayoría de estos trabajos son en realidad trabajos mecánicos reemplazables. Leer y escribir números SQL es un trabajo sucio y agotador. La gente puede obtener números Básicamente, no hay diferencia entre contratar a alguien que ha estado haciendo análisis de datos durante cinco años y un analista de datos que acaba de graduarse y escribir SQL. Puede que al principio no sea 100% exacto. El análisis exploratorio es lo que debería hacer el análisis de datos, pero sé que la mayoría del análisis de datos empresariales aún no lo ha hecho. El análisis exploratorio a menudo requiere sólidas habilidades técnicas o buenos conocimientos comerciales, los cuales pueden hacer que los proyectos exploratorios sean valiosos. Al final, la mayoría de las personas capacitadas se dedican a la extracción de datos algorítmica, porque descubren que la necesidad constante de análisis de datos mata la voluntad de las personas. Estas personas estarán bien, porque la mayoría de las personas que en el pasado solo hacían minería de datos han quebrado. Pero resulta que el análisis de datos es más sensible al negocio.

Un gerente de producto que es bueno en los negocios tiene sólidas capacidades comerciales y un gran conocimiento de los datos, pero no es fuerte en las necesidades comerciales y débil en los datos, por lo que solo escucha las órdenes detrás de escena. ¿Quién puede soportarlo? Sólo combinando sus propios datos y su negocio podrá aportar mayor valor. Por lo tanto, los empresarios que realizan análisis de datos suelen ser mejores que los gerentes de producto comunes.

Entonces, volvamos a la pregunta de ¿hacia dónde va el futuro de los analistas de datos? En mi opinión, las perspectivas de desarrollo del análisis de datos en sí no son muy buenas. Pero con experiencia en análisis de datos, si tomo dos direcciones: algoritmo y negocios, mi desarrollo futuro no será tan malo.