数据科学家与数据分析师

在本教程中，我们将讨论数据科学家和数据分析师之间的主要区别和相似之处。我们还将探讨数据科学家和数据分析师的工作内容、他们的教育和工作经验、数据分析师和数据科学家所需的技能，以及他们技能、工作经验、薪资和学历的详细比较。

数据科学家是利用其技术技能解决非常复杂问题的专家。他们还将利用算法、技术技能和科学方法，从结构化和非结构化数据中提取有用信息或洞察。数据科学家会非常仔细地使用数据，以便做出更好、更合适的商业决策。而数据分析师主要处理数据清洗、数据转换、生成推论和解决问题，这意味着数据分析师不负责识别问题，他们只解决现有问题。但数据科学家会首先识别问题，然后解决问题。数据科学家所需的一项重要技能是沟通技能，而数据分析师则不一定需要。

数据分析师做什么？

数据分析师会从不同来源收集数据并组织已收集的数据。组织数据后，他们将进行分析。

1. 定义问题：他们主要确定客户需求，并根据客户需求生成计划。最后，他们将计划传达给团队。
2. 数据收集：数据从多个来源收集，如数据库备份、平面文件和API。数据分析师与程序员合作创建ETL过程。数据收集的最后一步是数据聚合。
3. 数据清洗：原始数据总是杂乱无章的，因此为了使用数据，清洗是非常必要的。清洗数据使其更具可用性。数据清洗后，对数据进行规范化和标准化。最后进行数据验证。
4. 报告交付、检查模式、与利益相关者互动和协作，最后整合数据并构建基础设施，这些都是数据分析师的主要职责。

数据分析师如何与利益相关者协作？

数据分析师的一项重要职责和义务主要包括与组织内部的销售人员和营销人员进行协作和互动。这意味着数据分析师应与公司不同部门进行互动和协作。数据分析师应与在其他部门工作的同事合作。

数据科学家做什么？

数据模型的整个设计过程、创建合适的算法和预测模型主要由数据科学家完成。因此，每个数据科学家都会花更多时间设计工具、从数据中发现有用的洞察，以及识别业务问题和数据框架。

当我们将数据科学家与数据分析师进行比较时，他们总是会找出新工具或开发新工具和方法，以解决特定公司在其业务领域面临的复杂问题。他们总是通过预测模型从数据中提取有用的洞察来识别和解决业务问题。识别问题是数据科学家做的第一件事，之后进行数据收集和数据分析，以从数据中提取有用的洞察。

因此，数据科学家主要识别业务问题、收集和分析数据、从数据中提取有用的洞察、与上级和同事沟通发现，并设计数据模型过程。他们将利用他们的技术知识、数学技能和编码技能来解决问题并从数据中提取有用的洞察。

数据分析师和数据科学家之间有什么区别和相似之处？

• 数据科学家和数据分析师都会进行编程，但数据分析师只会进行基本编程，而数据科学家总是会进行高级编程。
• 当数据科学家进行预测建模（即对未来未知事件进行预测）时，数据分析师会进行静态建模。静态建模主要用于指定问题域中对象的结构。
• 数据科学家应该熟悉数据库系统，例如MSQL、HIVE、python、java等，而数据分析师应该非常熟悉数据仓库和商业智能等概念，他们还应该对基于Hadoop的分析有扎实的基础，例如HBase、Hive、MapReduce作业、Cascading等。
• 数据科学家应该有扎实的数学基础，而数据分析师应该有扎实的统计技能。
• 数据科学家和数据分析师都使用编程，主要用于清洗、转换和分析数据。
• 如果有人想开始他们在分析领域的职业生涯，那么数据分析师的角色更适合他们；如果有人想通过创建先进的机器学习模型和深度学习技术来简化人类的任务，那么数据科学家对他们来说是更好的选择。
• 数据科学家可以根据过去的模式预测业务的未来，而数据分析师不能。两者都至少需要定量领域（数学、计算机科学或统计学）的学士学位。
• 数据可视化、统计学、数学、数据挖掘和数据仓库是数据科学家和数据分析师都使用的共同技能。
• 两者都处理数据集。但唯一的区别是，两者使用不同的工具和技能来解决业务问题。

数据科学家和数据分析师所需的教育要求。

一个人要成为数据分析师所需的教育要求是学士学位，主要是在统计学、数学、计算机科学或金融等领域。

如果一个人拥有数据科学、信息技术、数学或统计学硕士学位，他们肯定可以担任数据科学家。

除此之外，如果一个人可以获得IBM或Google的数据分析专业证书，并且您有足够的技能掌握数据分析师所需的所有基本要求，您将能够为某些公司担任数据分析师。如果数据分析师愿意学习更多或获得成为数据科学家所需的技能，他/她就可以成为数据科学家。

数据科学家和数据分析师所需的技能

两者都应具备丰富的数学知识。数据科学家应精通高级统计学和预测分析，而数据分析师应精通基础数学和统计学。数据分析师使用的软件和工具是SAS、Excel和商业智能软件。
Hadoop、MySQL、TensorFlow和Spark是数据科学家使用的工具。分析思维和数据可视化是数据分析师所需的其他技能。机器学习和数据建模是数据科学家所需的其他技能。数据分析师所需的编程技能是R、Python和SQL的基本流利度。高级面向对象编程是数据科学家所需的主要编程技能。

数据科学家和数据分析师的职责

资格和技能