还是希望提高当前的技能

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它继续获得动力，加大力度提高许多不同业务方面的有效性和效率。 IDC在最近的一份报告中预测，到 2025 年，全球数据总量将增长到 175 ZB，年增长率为 61%。从这个角度来看，一泽字节就是一万亿千兆字节——现在乘以 175 倍。 通过在海量信息中发现有意义的趋势和模式，数据专家可以帮助团队协作、管理和执行更好的项目和产品。 查看 2021 年 3 月与 Ocrolus 数据工程团队负责人 Ciera Lowe 和 Pacers Sports and Entertainment 数据工程师 Dena Wilson 进行的虚拟问答会议记录；由行业参与经理 Alison Abbington 代表 2U, Inc. 主持。


无论您是刚刚开始深入该领域、寻求改变职业，这两位 WhatsApp 号码数据 行业专业人士都分享了有用的建议任何有抱负或当前的数据专业人士。 数据科学、数据分析和数据工程之间有什么区别？ Dena Wilson：一切都与数据有关。数据分析是数据的前端：数据策略、提供仪表板、商业智能。数据工程更多的是关于移动数据；您需要从不同来源提取大量数据并将其加载到可以分析数据的环境中。数据科学是目前与人工智能相关的尖端技术。它更多地围绕 Python、R 编码、预测模型和算法。 你的日常生活是什么样的？ Ciera Lowe：一天中最重要的部分是运行 scrum/敏捷冲刺。我还担任团队的产品负责人，所以我参加了很多会议。




此时我不再编码。相反，我花时间与利益相关者会面，试图了解他们的需求，管理期望，并将其转化为可行的工作。尤其是在数据方面，需要很多技巧来尝试获取利益相关者的需求并能够对其进行编码。在我的职业生涯中，我断断续续地担任过 Python 开发人员，在工作中学习了 SQL，并开始自学 Python。我的第一份工作是为对冲基金进行数据分析，在那里我接管了数据科学家研究的复杂模型。随着我职业生涯的发展，我有机会自己构建整个框架。我目前的公司正处于高速增长阶段，因此我一直在与招聘人员和我领导的不断壮大的团队会面。 Dena Wilson：我的日常工作都花在 Azure 平台上，我们在该平台上有一个数据仓库。