什么是分析工程师?

据估计，我们的社会至少生产2.5亿亿字节的数据每一天。这种数据的产生受到许多因素的推动，包括新的社交媒体平台、移动应用程序、向数字支付的转变，以及各种互联网连接设备(即所谓的移动设备)的迅速采用物联网）.

虽然这些数据中的大部分可能看起来是随机的，而且对未经训练的人来说是无用的，但它对现代企业和组织具有巨大的潜力。过去二十年中最成功的企业是那些能够收集、清理、组织和分析这些数据，并将其用于制定战略决策．

这一事实本身就导致了需求激增适合具备“数据”技能的专业人士。

尽管到目前为止，该领域一直由数据科学家、数据分析师和数据工程师等专业人士主导，但近年来，一个新的职业已经开始形成:数据工程师分析工程师．

下面，我们将探索这个令人兴奋的新职业，并回答那些考虑这条道路的人可能会遇到的最常见的问题。我们的目标是帮助您全面了解现代数据团队的各个部分，以便您能够找到最适合您个人职业目标的角色。

什么是分析工程师?

一个分析工程师，又称a数据分析工程师，是现代数据团队的一员。它们可以在任何规模的组织中找到，但在较大的组织中尤其常见。

“分析工程师”的职位名称与数据工程师、数据科学家和数据分析师相似。然而，重要的是要认识到，它有自己独特的学科——一种新的、不断发展的角色，作为这些其他个体之间的交集。因此，分析工程师致力于支持这些角色中的每一个，使他们能够更好地利用组织处置的数据，以便更有效地完成工作。

---

准备好提升你的职业生涯了吗?

了解一个数据分析工程的硕士是如何处理准备好满足当前和预计的劳动力需求接受过分析方面的培训。

探索项目

---

分析工程师是做什么的?

要了解分析工程师是做什么的，以及这项工作与上面提到的其他工作有什么不同，首先要了解数据团队的不同成员如何与数据交互。

数据工程师软件工程师是否负责实际构建和维护最终将由数据分析师和数据科学家使用的数据集?因此，数据工程师基本上要准备数据团队所依赖的基础设施。这包括:

• 收集、聚合和集成来自各种来源的数据
• 构建数据团队其他成员将使用的数据平台
• 根据需要优化数据仓库

数据分析师执行一系列主要与各种形式的报告相关的任务。例如，数据分析师可能负责:

• 分析数据以获取可能有助于指导业务战略规划的见解
• 利用现有数据预测未来的表现
• 构建和维护性能仪表板
• 准备报告、可视化和演示必要时与更广泛的组织沟通他们的见解
• 记录他们的各种过程，以便组织的其他成员了解如何收集见解

数据科学家，另一方面，负责更大规模的分析。他们使用先进的建模技术，如机器学习、统计建模和人工智能，从大型数据集中分析和收集组织的见解。数据科学家通常负责执行的一些离散任务包括:

• 确定一个组织的哪些数据分析问题可能会提供最大的投资回报率
• 确定给定数据项目需要哪些数据集和变量
• 协助数据工程师收集原始数据
• 设计用于挖掘和组织数据的模型和算法
• 尽可能利用人工智能和机器学习来简化他们的流程

在这个团队结构中，分析工程师介于数据工程师和数据分析师之间。他们负责执行一系列支持这两个角色的职责，包括:

• 获取数据工程师编译的数据并对其进行清理，使其符合数据卫生最佳实践
• 以有意义的方式组织和转换数据，并在必要时提供额外的上下文，以便为分析做好准备
• 与数据工程师一起简化上述流程，以便在流程的早期使数据更清晰
• 维护与数据集和分析相关的文档，并确保数据团队中的每个人都使用相同的语言和定义
• 必要时协助分析项目的开发和设计
• 通过使用数据分析，发现组织改善其系统、企业和流程的机会
• 与组织的技术团队一起构建和维护复杂的数据库
• 创建从多个来源收集的数据的集成视图
• 开发和使用用于数据挖掘和数据可视化的工具、算法和流程，以生成用于决策的报告
• 根据需要培训组织的其他成员(业务分析师、关键利益相关者)，使他们能够使用各种数据工具并与数据团队的其他成员进行沟通

成为一名分析工程师所需要的技能显然与数据工程师和分析师所需要的技能重叠。一些最重要的技能包括软件工程、数据仓库、数据提取和建模。分析工程师也倾向于熟练使用Reshift、Snowflake、BigQuery、Fivetran、Stitch和dbt等工具。

分析工程师薪资

根据ZipRecruiter收集的数据，数据分析工程师的平均年薪约为111480美元大多数拥有这一头衔的人每年的收入在8.5万美元到11万美元之间。

也就是说，你期望得到的确切薪水取决于许多因素，包括你雇主的规模，你所在的位置，你所在的行业，以及你在该领域有多少经验。在合适的环境下，一小部分分析工程师有可能获得高达每年20.3万美元的薪水。

培养正确的技能以进入该领域

如果你正在考虑成为一名分析工程师，那么你现在就开始工作，培养成功所需的技能是至关重要的。

由于分析工程师在数据团队中处于数据工程师和数据分析师之间的独特位置，分析工程师必须精通多个领域。强大的软件工程和技术技能将帮助您与团队中的数据工程师沟通和工作;较强的分析能力将帮助您与团队中的分析师一起工作;对业务的一般理解将使您能够与组织中可能与数据团队交互的所有人进行沟通。

许多分析工程师发现，他们在以不同的身份在数据团队工作了几年之后，就进入了这个职业，随着时间的推移，他们掌握了必要的技能，使他们能够履行职责。进入该领域更快、更有效的途径是获得专门为该职位做准备的学位，例如数据分析工程硕士学位．

然而，并不是所有的数据分析工程程序都是一样的。因此，评估你感兴趣的项目的课程是很重要的，并确认它是专门为帮助你培养上述每个领域的技能而设计的。如果你想在一个特定的行业工作，找到一个能让你专攻该领域的课程也会很有帮助。

例如，东北大学(Northeastern)数据分析工程理学硕士(Master of Science in Data Analytics Engineering)的学生需要完成核心需求在数据工程、数据与统计分析、数据可视化等方面打下坚实的基础。然后，他们可以专注于将分析工程应用到一系列领域的课程，包括(但不限于):

• 工商管理
• 土木与环境工程
• 计算机科学
• 计算机系统工程
• 数据科学
• 电气与计算机工程
• 卫生信息学
• 公共政策和城市事务

除此之外，东北大学的分析工程硕士为学生提供了一些体验式学习机会通过合作实习的形式，让学生开始积累经验，将所学知识应用于企业和组织面临的现实问题。

无论你如何进入这个领域，数据分析工程师的职业生涯都将是一个有价值的职业。如果你对这样的职业感兴趣，那就开始培养能让你胜任这份工作的技能和专业知识，越早越好。

你有兴趣从事数据分析工程方面的职业吗?探索我们的数据分析工程硕士学位了解更多关于课程，体验式学习机会，以及定义东北经验的世界级师资。

---

---