
分析工程师是DBT创造(并使之成为可能)的一个新职位。如果一个数据工程师(DE)和一个数据分析师(DA)结婚,他们有一个女婴,这个女婴将是一个分析工程师(AE)。嗯,它不是那样工作的,但你明白了。
AE通常从DA开始创建仪表板并执行临时查询。她想做得更多,因为那个家伙像蜗牛一样工作。她对自己的数据了如指掌,因为她每天花几个小时使用她的疯狂SQL技能来导航数据。她还对业务了如指掌,每天都要与他们互动。但她面临着巨大的挑战,想要承担德盖伊的工作。以下是其中一些:
要是我们的DA gal能做傲慢的DE做的工作而不成为他就好了…Enterdbt(数据构建工具)!你会问,像这样的工具如何在这个领域创造一个全新的位置?让我们看看。
就这样,我们的DA gal进化成了ae。
我开玩笑的。它不是那样工作的。学习新东西需要时间、努力和承诺。如果你能了解我们的爸爸女孩的故事,我想这篇文章会让你受益。
这里有一个自以为是的技能和技术清单我认为是成为AE忍者所必需的。
下面是我们在新的分析工程师上使用的atJoon Solutionst的资源。它作为一个清单效果更好,所以也许你可以把这些复制到你最喜欢的笔记应用程序中。
我不能保证按照这个,你就会成为一个AE。但我相信,沿着这条路,您可以学到很多东西,并且有了正确的环境和团队,您将发展成为一名分析工程师忍者。
快乐学习!
我变成了aSQL忍者
我已成为aGit战士
我已成为adbt大师
我已成为aBI工具专家
我已经成为aCloud冠军
我已成为aScrum大师
我已成为aDocumentation倡导者
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03