有没有人科普一下data science analytics 的工作内容

好奇每天都在干什么呀， career path又是什么？

做的project和team有关， 常见的有ltv, fraud detection, forecasting, product metrics/feature experimentation
常见 career path： 转machine learning, pm, analytics manager

求(′・ω・`)米(′・ω・`)

同问。坐等回答。

有的人在业务团队内，有的在平台侧。业务团队 帮忙业务分析增长等，帮忙业务通过数据拿结果

会用到ML嘛？如果用到基本就是调调包？不怎么写production code是吧？如果是主要做model，那么和MLE主要区别在哪里呢？

一点点个人看法。欢迎指正或者交流
不同公司analytics 岗位的工作内容会千差万别。 同一个公司内，也要看 product和team function
差不多是 Reporting + Product metrics + experiment/testing（和楼上一个朋友说的差不多）
我个人的体会是 MLE 确实是会负责production model。但是 business 也有一些 adhoc deep dive 类型的request，需要借助一些简单的model 或者stats analysis 来为 product/marketing 提供一些 insight。

和不同公司或者不同team的 analytics folk 也有过交流，大家做的事情感觉有点像 DS + DS + BA （甚至有一点点 program manager，但是比重不同），会非常的 mixed
对于职业初期来讲，有机会涉及很多种 data related role，也和pm的工作十分密切。所以带来的一点好处是，可以在early career 探索一下真正感兴趣的岗位是什么，然后尝试积累domain knowledge，transfer 岗位