《駕馭大資料》一8.1 哪些人是分析專家

本節書摘來異步社群《駕馭大資料》一書中的第8章，第8.1節，作者： 【美】bill franks 譯者： 黃海 , 車皓陽 , 王悅 , 等 責編： 楊海玲，更多章節内容可以通路雲栖社群“異步社群”公衆号檢視。

駕馭大資料

被冠以分析專家頭銜的人會有很多不同的稱呼。以往最常見的稱呼是分析專家、資料挖掘工程師、預測模組化工程師以及統計人員。最近，資料科學家這個稱呼比較流行，尤其是指那些使用mapreduce工具并分析大資料的人。本書将上述所有人全都認為是分析專家。

事實上，上述分析專家雖然頭銜多種多樣，但是他們技能的相似程度會大于差異程度。這些分析人員的日常工作都是利用資料解決業務問題。不同類型的分析專家所使用的工具或算法可能會有所不同，但優秀的分析專家會根據需求在不同領域之間自由徜徉。如本章所述，優秀的分析專家之是以與衆不同，絕不是因為他們使用了不同的工具、算法或資料。

需要特别指出的是，與傳統意義的分析專家相比，資料科學家這個新的群體并沒有什麼特殊之處。就像以往分析專家關心的是找到新穎有效的方法利用資料解決業務問題一樣，資料科學家也是如此。事實上，資料科學家喜歡使用不同的工具、程式設計語言和資料集，這種做法并沒有讓他們的目标和意圖有所不同。他們使用的都是相同的技能，具備相同的競争力。

唯一阻礙傳統意義上的分析專家成為優秀資料科學家的是教育訓練和學習，反之亦如此。有了一定的基礎，任何優秀的分析專家學習一門新的語言、一種新的工具，都不會有什麼問題。任何優秀的分析專家都會迫不及待地抓住機會，去了解新的資料源以及它們的使用方法。

凡是認為自己是分析專家的人，無論他們被稱為資料科學家還是分析專家，都會認同本章的觀點。跟這些分析專家進行交流的那些人肯定也會認同這些觀點。分析專家能夠了解他們彼此之間有很多共同之處，這一點對他們來說非常重要。這些特質和行為正是所有優秀分析專家的特征。