發覺好多人對Data Analyst有錯誤幻想

識stat
但一般情況下識business stat就夠
最好識Python/ R/ Tableau/ power BI

見過20k頭請phD

見過最好的 會係standalone team
係corporate level 當係一個function dept
由dashboard reporting 到advanced analytics都有
不過要的人就唔少 BA DA DS Engineer, etc

主要係唔同dept遊走
幫佢地harmonise公司data
由input睇點樣可以consolidate唔同dept data
再做further analysis
你知就算finance / Hr 都可以係唔同地方入緊data
去唔同DB 個configuration 同definition
都可以似但唔同
咁DA team就要review & standardise
再同IT / vendor / data collection夾
咁base on difficulty
會砌ETL / business flow /
even front end data collection / config DB

咁advance analysis/ stat
果堆就睇有無dept提出做
無就自己搵下topic搞下
sell其他dept support再做

Visualisation唔洗講
整好前面data governance就係比後面睇
Top Mgt見到interactive dashboard
就係time to shine
同時比完top Mgt 都要同mid / execution team夾
比個dashboard / procedure佢地dig

咁engage晒唔同parties
structure係見過最好 無撚得輸
因為routine就係dashboard而有exposure
Special ML/ study就bonus value added

最廢就真係DA under IT
乜鳩都test run trial UAT
整完拋比user
咁的project team唔易玩
因為比左user ownership
你唔點理 根本唔sustainable
一黎無左routine野
有時即cut project team到時就
但d IT個project concept通常係咁on99

如果非FG，會建議入vendor公司做DA定in-house DA好啲

你唔set uat pipeline 無fake data, 到時pipeline爆左唔好煩it team 就得， 最好owner自己maintain 返，幾千行sql 一個file, 你time to shine 完就係留比下一手執屎。

Standalone team 同it procedure 根本無矛盾，我唔明你點得出最廢係da under it 呢個結論。da under it team 就無ownership? 長期遊走唔同department 就唔會有knowledage loss 比人炒同辭職ge 風險？

你無uat 無requirement 點做data governance?

In house
做in house會舒服啲，你啲野會多啲時間check同去諗，同埋你拎data做野會方便啲

Rubbish

如果fg應該入細tech firm定銀行做DA? 前者好似多啲野學

銀行
1. 有錢，人工一定高過tech firm
2. 入面會多啲business sense勁既人，整dashboard同presentation skills會叻啲，你會多好多野學
3. 銀行入面都好多model要build, marketing果到已經一堆model, eg churn model, acquisitions model，仲未計你有機會轉去其他team eg AML, Credit
同埋bank data team啲人academic background多數都好勁，見過有oxford harvard

第一日出嚟做嘢咩

data scientist又好、data analyst定market researcher都好
你估你真係畀insight你老細做大事？
其實你都係畀啲數字去justify & support 你老細觀點係啱啫

True.

樓主做打code起database?

想知DA點升上DE，感覺DA做既野唔夠tech

其實真係好靠你睇書睇online course去學
最理想就係你份工要你自己去cloud到做query拎野
咁你就會多D機會用SQL PySpark Kafka
又或者條de team就坐係你隔離ge就多D同佢地傾計
了解下佢地做每樣野既concern, eg data migration個plan, data pipeline點set config, create API
同埋interview你要show到你肯去學，仲有點用到你da既知識去做de野

in過一次 個interviewer拋哂d buzzword出黎又乜又盛 又BI又AI又ML 追KPI比insights 以為間公司咁把炮 最後先知咪又係撈excel file整下dashboard 講埋d阿媽係女人既野 換個d字眼就覺得好犀利 實際上技術含量連train一個starcraft2 AI都不如

搭單都想問埋，其實我有2個offer係手(非FG)，一間Technology Consulting Firm (A記)，一間就係新加坡銀行(紅黑色個間)
A記比既Title係DE，會做bank/insurance既project，同埋除左DA，佢都想我學同做埋DE既嘢 (e.g. Azure)
銀行比既Title就好standard既DA，build data visualization, create AI/ML Model，但個role處理既data係啲operational data (customer data, call center data, wealth management, and general bank operations)
唔知邊個offer出路會好啲

巴打咩Background?

BBA底，畢左業3年多啲，有做過consultant and BI related role