數據分析師在做什么？低階和高階的區(qū)別

數據分析師重在策略和標準的輸出，比如補貼出多少合適、用戶發(fā)多少紅包合適、產品如何改進合適等，每個方向都有無數的細節(jié)涉及到標準。

高階會成為戰(zhàn)略專家，對于大方向上有精準的把握，決定哪些可以重點做，解決非常有價值的事情。

低階是工具上的使用，取數，sql工程師

算法工程師在做什么？低階和高階的區(qū)別

算法工程師，不僅是策略，且含執(zhí)行。按照效果來決定。怎么做推薦，怎么做ctr，怎么做自動化的流程來支持生產業(yè)務。

高階上對于業(yè)務的理解和實現非常清楚，對于性能掌握非常精準。

低階是模型的參數調整，調參工程師，遠離業(yè)務。

數據分析師和算法分析師之間的轉換？

數據分析師需要有寫代碼能力，找到合適的場景來應用算法，從離線轉而在線。

python和java，對于各種算法本身的理解比較深入，特征工程能夠搭出好的模型，準確率好。

工程上的處理，對于大型數據流量的處理，包括數據庫交互es或者kafka，并行計算spark技術，數據結構的理解（常見各種排序，冒泡，計算復雜度非常清楚）。封裝api上線的能力。