商业分析典型就业岗位解读
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商业分析典型就业岗位解读

2018-03-06...

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商业分析好不容易毕业。想找个工作,可是网上一搜,岗位名称五花八门,看得头大。都不知道简历该不该投进去。 别愁,段老师马上帮大家揭开各种岗位的面纱。叫同样名字的可能做得事情却完全不同,叫不同名字的却可能是同样的工作内容。如果将所有相关岗位进行归类的话,可以归为商业分析师,数据专家和数据分析师三个最典型的工作类别。

商业分析好不容易毕业。想找个工作,可是网上一搜,岗位名称五花八门,看得头大。都不知道简历该不该投进去。

别愁,段老师马上帮大家揭开各种岗位的面纱。叫同样名字的可能做得事情却完全不同,叫不同名字的却可能是同样的工作内容。如果将所有相关岗位进行归类的话,可以归为商业分析师,数据专家和数据分析师三个最典型的工作类别。

最典型的三种工作

 Business analyst,是企业中对于商业问题进行分析的人员。对于大量数据的分析将会是你分析商业问题的重要手段和工作。所做的分析,大部分将会是描述性分析,即通过选取不同的角度,对过去数据进行可视化的呈现,以发现商业中的问题和机会,做出商业建议。

 business analyst一般不会亲自对数据进行建模分析,也不会使用R/Python。主要使用的工具将是SQL、Excel和PPT。business analyst除了技术上的推进、分析数据之外,将会有大量的项目管理、跨部门沟通的工作,对于语言、沟通能力、商业嗅觉的要求最高,技术上的要求则最弱。

 Data scientist的主要工作,就是建立预测模型。除了建模之外,提取、清理数据的时间将会占用ata scientist百分之八十的时间。Data scientist所建立的预测模型,往往会被自动化coe进系统,所以很多企业也会要求ata scientist具备一定的编程能力,比如Python,方便和工程团队合作。Business analytics毕业生的建模能力和统计知识,其实是足够做Data scientist了,但编程能力,特别是python的编程能力,将会成为business analytics毕业生够不够格做ata scientist的分界线。

 一般 Data analyst就是对于企业的数据库系统以及数据的含义进行管理、确保数据的准确性和完整性。当企业领导层、business analyst和ata scientist需要数据的时候给予帮助,并且对持续不断的同类数据需求进行自动化,建立BI的基础设施。Data analyst常使用的工具就是SQL和Tableau。

 

这些岗位有什么区别呢?

Business analyst需求最大,最有可能做到CEO。Data scientist,由于中国人良好的数学功底,(世界公认的数学知识能力),也是中国人在美国的强势领域。如果想在美国就业,这方面岗位有很多机会。但编程能力不强的同学可能难以在这个领域出类拔萃。Data analyst看上去工作最枯燥,但其实是个不错的打基础的职位。因为特别是大企业,商业分析、建模其实都不难,但把底层的数据到底弄明白其实往往是最难的一个环节。很多同学从ata analyst做起,后来转为ata scientist。

 

Data Analyst岗位举例

Data Analyst岗位举例 基础月薪1-2万

资深数据开发工程师 (某IT公司)

 岗位职责:1. 对阿里文学现有数据分析平台进行功能维护、性能优化和系统升级; 2. 根据业务需求进行数据报表相关的研发工作; 3. 对现有业务数据进行数据计算、挖掘类工作,产出预测性的数据给业务展提供策略建议; 4. 参与数据底层的工具、平台、部署流程等技术体系建设的研发工作。

 任职资格:1. 本科及以上学历; 2. 熟悉常用的数据挖掘、分析的工具和方法,有数据挖掘工作经验;熟悉linux平台,精通shell/java/python/lua等高级及脚本语言的一种或多种,编码基本功扎实 ; 3. 熟悉数据仓库相关理论,有数据仓库设计和运维经验;熟练使用MySQL/Hbase/Mongob中至少一种数据库 ,熟练使用Haoop、spark/storm或在MPI并行环境有应用实践经验; 4.具备快速学习能力、沟通协调能力及团队精神 ,有较强的责任心和学习积极性。

 

 商业数据分析师(职位类别:数据库开发工程师)某科技公司

 岗位职责: 1、 能深入理解业务,抽象并搭建数据模型,分析关键问题; 2、业务数据的收集、整理、提取,根据相关数据进行分析、挖掘、撰写分析报告,为决策和管理提供数据支持; 3、与业务部门沟通合作,将分析结果应用于实际业务,提升业务方工作质量。  

 任职资格: 1、对数据敏感,逻辑严谨,责任心强,工作主动自驱,沟通能力强; 2、熟练掌握 SQL,熟悉数据挖掘的常用算法,拥有海量数据处理和挖掘经验者优先; 3、具有良好的商业敏感度和数据分析技能,能够开发创新而实际的分析方法以解决复杂的商业问题; 4、熟练使用excel、SPSS或R等数据分析和统计分析工具; 5、重点大学数学、统计、计算机软件、管理信息系统、运筹学等相关专业本科或以上学历,大型互联网1-2年数据分析工作经验

  

Data scientist 岗位举例

算法研究员/数据科学家-大数据策略(某科技公司) 基础月薪2.5-3.5万

任职要求:1. 计算机、数学相关专业硕士、博士; 2. 深入理解机器学习的理论和方法,能够从原理上对机器学习算法进行改进; 3. 熟练使用c/c++,python,java, scala中的一门语言; 4. 在机器学习、数据挖掘顶级会议、顶级期刊发表过文章有加分。

 岗位职责:1. 深入理解机器学习的理论和方法,能够从原理上改造当前的机器学习算法,应用于滴滴的业务场景中; 2. 设计并开发大规模机器学习系统,针对海量的出行数据进行高效的模型训练; 3. 参与线上系统的开发,与工程师一起打造滴滴的核心服务系统; 4. 进行原创性研究,包括新算法、新技术或者新产品的研究。

 

数据科学家(某科技公司) 基础月薪2-3万

 岗位职责:1、创建金融理财产品推荐系统模型;2、数据深度分析挖掘, 创建市场营销相关数学模型;3、针对海量数据的应用,将数学模型进行算法优化,并工程化实施。

 

Business Analytics岗位举例

略规划经理(商业研究 市场分析)(某IT公司)基础月薪1.5-2.5万

岗位职责:1. 协助部门领导进行公司发展战略规划的制定及执行;2. 规划相关业务线的中长期战略目标,设计和优化商业模式,为业务线制定核心指标,牵头关键项目;3. 分析和跟踪战略实施过程,并且提出改进建议,帮助其相关部门改善,确保战略规划的贯彻执行;4. 分析研究商品流通及B2B电商行业趋势和竞争格局,紧密跟踪行业内标杆企业、竞争对手的战略动态及国家行业政策,并提供决策建议,确保公司战略的前瞻性;5. 战略研究数据库的更新、完善及优化;6. 协助部门领导收集与分析相关信息与数据,撰写相关报告、商业公文。  

所以,毕业生把握住以上这些典型的职位,段老师相信,升职加薪将指日可待。

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