卷Data岗前先看清：DA、DS到底差在哪？

作为一个在五大行和Tech大厂里看了无数NG简历的老HR，我得说句实话：.想卷data这个赛道，一定要想好自己要走哪条路。今天就跟打开讲清楚几种常见数据岗的区别了。 ⚠️Data相关岗位主流划分.1️⃣ DA（Data Analyst）核心是出insight，说人话就是：“老板看了你的dashboard以后，能立马知道产品该怎么改。”工具上主要就是SQL、Tableau、Python清洗分析（Pandas、Numpy），会basic regression更香。五大行爱这类岗位，偏reporting多，但基本都上云了，不会GCP/Azure你就等着被淘汰吧.2️⃣ DS（Data Scientist）讲真，这个title在五大行是假的一匹，大多数DS做的还是reporting或者浅层分析。真正的DS是用ML模型去判断客户流失、优化系统、A/B测试逻辑建模。会SQL不够，你得刷Kaggle，熟练掌握XGBoost、Random Forest，还得会讲故事。.3️⃣ DE（Data Engineer）喜欢写代码就来这边，整天和Airflow、ETL打交道，构建data pipeline，给DA/DS送“干净热乎的数据”。 如果你喜欢撸代码，不爱和人讲话，这个岗位非常适合你。 问题是很多人投DE连数据库schema是啥都搞不清，能不能别再乱投了？ .Career Path怎么选？看你是啥料. 技术党→ DS / ML Engineer → Senior / Staff适合科研背景、算法粉丝，每天刷paper调模型不累还开心。但注意：这条路慢，而且大厂内卷爆炸。. 业务党→ DA / BA → Analytics Lead / PM你沟通好、逻辑强、爱和PM掰头，就往这边走。中小公司更容易升职，什么都做，成长飞快。. 架构党→ DE → Platform Owner / Data Architect你追求系统稳定、底层优化、喜欢GCP/AWS/Snowflake，那你一定能在DE这条路上杀出血路。.所以先搞清楚自己擅长哪块。 真心建议NG们别内耗，早动手、早起飞。. #多伦多求职 #加拿大求职 #北美求职 #找工作 #数据分析 #加拿大找工作#求职 #留学生求职#data #留学生找工作# #数据分析求职 #北美求职 #职场干货 #数据科学 #北美data求职 #数据分析我在行 #data找工 #dataanalyst #留学生求职