想必很多小伙伴都知道Job Description的重要性，在求职路上，几乎每一步都离不开它。
每个岗位的JD都包含了公司对这个职位的需求，不管是技术能力、软实力还是对求职者的个人性格要求，都被浓缩在短短的几行文字之中。
然而，面对不同公司、不同科技岗位五花八门的招聘要求，很多小伙伴都表示看懵了。这个岗位要SQL、那个岗位要NoSQL，这个岗位要会Python、那个岗位又要用R...
这些技能难道全都要精通吗？
想要投身数据岗位，到底最需要哪些技能？
来自麦肯锡的前高级商业分析师Kenza Bouhaj就为我们解答了这个谜题。她对Glassdoor上的9000份JD进行了抓取和分析，将JD浓缩再浓缩，研究出了数据分析师、数据科学家和数据工程师这三大岗位在招聘中要求的关键技能。
让我们一起来用数据分析的角度看一看，她是如何得到结论的吧！
（以下内容总结自Kenza Bouhaj的文章）
1. 原始数据的清理
Bouhaj首先按照Text Mining的步骤进行数据清理整合。她将每份JD中的每个单词分开，以提取出现频率最高的单词。
为了尽可能精准地抓住关键技能词汇，Bouhaj删除了一些无效单词（如“I”、“What”等），并按照日常使用习惯建立了词汇文本包作为主要变量，排除独立单词（如常用单词“Apache Hadoop”为有效词汇，“Apache”则为无效词汇）对最终结果的影响。
2. 数据的分类与标注
在清理完主要变量后，Bouhaj将所有词汇文本分为数据岗职责、软件与语言技术以及软实力等类别，并对每个词汇在工作岗位中对应的性质进行标注。
（部分技术类词汇类型与标注）
标注完成后，Bouhaj对各个词汇出现的频率进行了详细的分析统计，得出了每个岗位的职责、编程语言使用、软件掌握和软实力的对应要求。
3. 分析结论表述
Data Analyst 数据分析师
数据分析师在工作中需要大量运用基础数理，统计知识，商业模型以及数据管理来对特定的商业问题提供以数据为导向的解决方案。
经过分析，数据分析师的岗位要求中出现次数最多的硬实力技能是SQL，而Excel、Tableau 等数据分析及可视化软件紧跟其后，也是本岗位必备的技能。在数据处理语言方面，招聘市场上对Python的需求要大于R。
Data Scientist 数据科学家
数据科学家职责主要是通过建立模型，来做一些预测和推荐。对于很多公司来说，Data Scientist的工作都是与公司的发展方向和利益直接挂钩的，因此招人的要求也很高。
与数据分析师相似，出现频率最高的技能是SQL。同时我们也能看到，Python技能在数据科学家招聘要求中出现的频率要远高于数据分析师。除此之外，公司也很看重求职者Java、C等软件开发技能。
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Data Engineer 数据工程师
数据工程师会通过应用层和平台之间的数据管道，进行数据库或大型处理系统的开发，测试，维护和处理大规模的大量数据。想要完成这些工作，数据分析师对coding能力有更高的要求。
从图片中可以看出，数据工程师岗位很看重Python、Java、C、Scala等编程语言技能。同时，数据工程师岗位更注重AWS、Azure等云平台相关知识技能。
岗位职责及软实力比较
在分类分析完各岗位的招聘要求后，Bouhaj又综合分析了每个岗位的职责倾向与软实力要求。
通过对比我们可以发现，数据分析师岗位更多的是进行一些多功能分析，且对数据可视化的要求也比其他岗位更多一些。而数据科学家与工程师则更注重软件开发、流数据处理以及云计算相关业务。
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想要胜任数据岗位，光靠硬核技术能力是不够的，软实力也相当重要。Bouhaj发现了这一点，并对各个岗位所侧重的软实力要求进行了分析比较。
我们可以看到，优秀的沟通和交流能力是各大公司最为重视的。另外，数据科学家和工程师还十分看重求职者的学习能力。在不断推陈出新的科技领域，能够一直学习和提升的求职者才能成功脱颖而出。
看完以上这些不同岗位的技能分析，你有没有对未来的职业选择和学习方向有更清晰的规划呢？
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内容编辑：Mona
责任编辑：荨麻籽
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