¿Cuáles son las responsabilidades de un empleado de datos?
Extracción de datos para satisfacer las necesidades estadísticas temporales de los gerentes de producto y el personal de operaciones.
Servir de enlace con el departamento de datos de I+D para gestionar requisitos complejos y supervisar las necesidades de informes.
Organizar formularios de datos para informes o seguimiento.
Se realizará un trabajo analítico para analizar la efectividad del proyecto.
Dirección del desarrollo:
Producto u operación
Analista de datos
El producto y la operación son más fáciles, pero ser analista de datos es un poco más difícil un poco. Motivo: Especialista en datos es el puesto de trabajo cuando la industria de datos se encuentra en un nivel inferior. Si hay equipos de productos y operaciones involucrados, tendrán menos capacitación en habilidades de análisis de datos, más detalles sobre productos y operaciones, y el crecimiento de su capacidad estará más inclinado hacia los productos u operaciones.
2. Equipo de I+D de datos y equipo de algoritmos.
La esencia es reemplazar el trabajo básico de procesamiento de datos de la investigación y el desarrollo de datos (o el equipo de analistas de datos en investigación y desarrollo) y el dios del algoritmo.
Responsabilidades laborales:
Satisfacer las necesidades de productos y operadores, utilizar SQL para extraer datos temporales o utilizar una plataforma de datos para crear un sistema de informes.
Precipite las necesidades comunes y cree tablas de almacenamiento de datos y mercados de datos utilizando indicadores y dimensiones comunes.
Limpiar los datos según los requisitos del algoritmo.
Dirección de desarrollo:
Ingeniero senior de I+D de datos
Ingeniero de algoritmos
Analista de datos
Debido al contacto diario Con datos masivos y pensamiento algorítmico, mis habilidades en esta área crecerán y es posible que tenga la oportunidad de convertirme en ingeniero de algoritmos o ingeniero de modelado. Muchos equipos de I + D de datos también tendrán un equipo de análisis de datos, que tiene altos requisitos de capacidades analíticas. El contacto con I + D y modelado de datos favorece el crecimiento de las habilidades de los especialistas en datos.