No sé cuántas personas poseen familiaridad con todas estas herramientas, pero me parece una descripción de trabajo completamente razonable para un analista de negocios. Cada una de las herramientas mencionadas cumple un propósito específico y necesario para analizar datos y comunicar conclusiones:
- Use Hadoop / Hive y SQL para extraer los datos necesarios para el análisis.
- Use R, Excel y / o Python (SciPy / NumPy) para experimentar con datos, construir modelos estadísticos y generar visualizaciones. De estos, Excel es el más adecuado para el análisis rápido y la creación de gráficos, mientras que R es el mejor para el modelado estadístico y Python para el trabajo estadístico que requiere más potencia programática.
- Use PHP y / o Python para desarrollar paneles e informes que otros puedan verificar regularmente. Sospecho que la mención específica de PHP en la posición de Facebook es un síntoma del hecho de que la capa de aplicación de Facebook está escrita en PHP, por lo tanto, PHP es el mejor lenguaje para crear informes internos. Si la aplicación web principal estuviera en Python, probablemente tendría sentido usar Python para construir un tablero.
Creo que lo que lo está desanimando a usted y a otros respondedores aquí es la mención de Hadoop, que es un proyecto de sistemas distribuidos bastante grande que requiere mucha perspicacia de ingeniería de back-end para trabajar. Pero para un analista, Hive ha simplificado enormemente el proceso de consulta de datos usando Hadoop, y ese es el sentido en el que se hace referencia a Hadoop en esta descripción del trabajo. Si un analista conoce SQL (y casi cualquier analista que valga la pena sabe SQL), entonces Hive debería ser muy fácil. Por lo tanto, encontrar un analista que pueda consultar los datos almacenados con Hadoop no es tan difícil.
En cuanto a si este conjunto de habilidades es apropiado para un gerente de producto: bueno, supongo que no es estrictamente necesario que un gerente de producto esté familiarizado con el conjunto de herramientas de un analista, pero creo que la capacidad de extraer y analizar efectivamente los datos de uso del producto es Una gran ayuda para un gerente de producto. La intuición puede llevarte lejos, pero incluso si tienes una gran intuición, eventualmente necesitarás datos para llenar los vacíos.
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EDITAR: Bien, fui y miré las publicaciones de trabajo de PM de Facebook porque tenía curiosidad, y las únicas tres publicaciones de PM que mencionan este conjunto de herramientas son para el producto Insights [1], el equipo de Crecimiento [2] y un correo electrónico papel de optimización dentro del equipo de Crecimiento [3]. Todos estos roles están, por naturaleza, altamente basados en datos, por lo que no estoy seguro de por qué te sorprende que los candidatos para estos puestos conozcan el conjunto de herramientas relevante. Otras publicaciones de PM de Facebook para productos con menos datos no mencionan estas herramientas.
[1] https://www.facebook.com/careers…
[2] https://www.facebook.com/careers…
[3] https://www.facebook.com/careers…