组织内部没有普遍接受的角色定义。 但在实践中，职位名称往往与实际职责不符。 对于企业中众多工作所需的任务和能力，人们意见不一，这导致了广泛的恐慌。 数据科学家与数据分析师是两个众所周知的例子，许多人似乎认为数据科学家只是数据分析师的一个过度使用的短语。 进一步阅读以了解数据科学家与数据分析师与数据工程师之间的差异以及他们的薪水。 我们还添加了有关数据分析师与业务分析师之间差异的详细信息，因此您不会对这两个职业感到困惑。 享受车程！
数据分析师做什么的？
数据分析师的主要职能是汇编高层管理人员可以用来做出明智决策的信息。 统计分析是该领域的重点，旨在为广泛的挑战提供答案和解决方案。 数据分析师使用结构化查询语言等技术查询关系数据库。 数据分析师还可能负责通过删除任何冗余或不准确的信息或确定如何解决数据集中的任何差距来“清理”数据或将其转换为可用格式。
此外，数据分析师的典型角色是作为负责确定组织目标的跨学科团队的一部分，监督数据的挖掘、清理和分析。 数据分析师使用 R 和 SAS 等计算机语言、Power BI 和 Tableau 等数据可视化工具以及有效的沟通技巧来开发和展示他们的发现。
数据科学家做什么？
数据科学家的主要关注点通常是数据建模过程的开发。 它利用外部开发的计算模型进行预测。 因此，数据科学家可能会投入更多时间来开发新的仪器、自动化系统和数据框架。
与数据分析师相比，数据科学家可能更感兴趣的是创建新颖的方法来收集解决困难的业务挑战所需的数据。 拥有商业直觉和批判性思考的能力也有助于从事实中推导出结论。 数学和统计学方面的专业知识对于数据科学家来说是必不可少的，但黑客的创造性解决问题的能力也是如此。
什么是数据科学家与数据分析师？
数据分析师分析已经收集的信息，而数据科学家则开发新的信息收集和研究方法。 如果你精通数字、统计和计算机，这对你来说可能是一个很好的工作领域。 以下是数据分析师与数据科学家之间的区别：
- 虽然数据分析师不需要具备商业头脑或高级数据可视化能力，但数据科学家必须具备两者才能将洞察力转化为商业故事。
- 数据分析师可能会查看来自单一来源（例如客户关系管理系统）的数据，而数据科学家则会查看来自多个来源的数据。
- 数据分析师会回答公司向他们提出的任何问题，而数据科学家会提出对公司有实际帮助的问题。
- 虽然数据分析师有时只需要有直接的机器学习经验或精通统计学，但这样做是数据科学家的主要义务。
- 当数据科学家和分析师可以访问预先解决的代码示例的存储库时，他们的工作效率会更高。
- 数据分析师的职责包括频繁的报告展示和分析方法的应用。 但是，数据科学家专注于数据框架和任务自动化，以应对复杂的挑战。
数据分析师与数据科学家——教育
作为数据分析师和数据科学家，你不需要高中以外的正式培训。 您应该拥有相关学科的学士学位或更高学位，例如计算机科学、IT、电气或机械工程。 完成数学、统计学或经济学学位课程也是可以接受的。 您需要了解当前行业或您申请工作的行业的来龙去脉。即使没有硕士学位，数据分析与数据科学领域也有进步的空间。
数据分析师与数据科学家 - 技能
数据分析师与数据科学家所需的一些能力是相似的，但这两个角色仍然截然不同。 这两个职位都要求具备初等数学能力、熟悉算法、精通书面和口头交流以及熟悉软件工程。
SQL 和正则表达式是数据分析师工具包中的两个主要工具。 分析师只需一点点科学好奇心，就可以根据数据进行叙述。 然而，数据科学家通过在建模、分析、数学、统计和计算机科学方面拥有扎实的背景，超越了数据分析师的能力。 数据科学家与数据分析师的区别在于他们卓越的判断力和讲故事的技巧，这使他们能够说服 IT 主管和业务利益相关者改变他们解决问题的方法。
数据分析师与数据科学家：角色和职责
数据分析师与数据科学家的职责可能会根据他们所在的部门和他们的物理位置而变化。 查找问题的根本原因（例如销售额下降）或开发 KPI 仪表板可能是数据分析师的一天。 另一方面，数据科学家使用 Spark 等大数据框架和数据建模方法来预测未来事件。
如果你想知道对一家公司的期望是什么，研究职位描述可能会有所帮助。 在特定情况下，数据分析师可能会被要求做数据科学家的工作，反之亦然。 以下是数据分析师与数据科学家的角色和职责。
数据分析师的角色和职责
- 基于 SQL 的数据查询。
- 基于 Excel 的数据分析和预测。
- 商业智能软件仪表板开发。
- 对不同的味道进行描述、诊断、预测和处方等分析。
数据科学家的角色和责任
- 数据清理可能会占用数据科学家 60% 的工作量。
- 通过构建 ETL 管道或使用 API 提取信息。
- 编码语言（如 Python 和 R）用于数据清理。
- 机器学习方法，如自然语言处理、逻辑回归、kNN、随机森林和梯度提升，用于进行统计分析。
- 利用 Tensorflow 等软件构建和训练机器学习模型，然后使用这些模型简化创建库等日常任务。
- Hadoop、Spark 以及 Pig 和 Hive 等其他大数据基础设施工具正在开发中。
- 每个职位都使用数据分析来告知战略选择。 SQL、BI 工具和 SAS 是数据分析师工具包的支柱，而 Python、JAVA 和机器学习是数据科学家的首选工具。
数据分析师与数据科学家——职业发展
如果您想从事分析工作，您应该找一份初级数据分析师的工作。 这将使您获得一些分析实际业务数据的经验。 在分析重要信息时，您将充分利用您在数据库、商业智能工具和报告生成方面的知识。 高级数据分析师或数据顾问是提升了他们的能力，使用先进的数据分析方法并在工作中应用数学的人。
医疗保健、电子商务、制造、物流和许多其他领域只是使用数据科学家的众多领域中的一小部分。 全球对数据科学家的需求量很大，因为企业正在寻找可以使用数据来为战略选择提供信息并推动公司扩张的专家。 称职的数据科学家短缺，企业正在努力填补由此产生的技能缺口。 通过实践、教育和对企业界的接触，任何人都可以学习必要的工具，成为一名称职的数据科学家。 晋升和成为研究科学家的机会是巨大的。
3.数据科学家与数据分析师的薪水
数据分析师与数据科学家是全世界收入最高的两个职业。 数据科学家与数据分析师的薪水因获得的学位和地点而异。
据 Glassdoor 称，美国数据分析师的平均年薪接近 70,000 美元。 Glassdoor 还报道称，在美国，一名数据科学家的平均年薪有望达到 100,000 美元。
数据科学家 vs 数据分析师 vs 数据工程师
作为数据经济迅速崛起的直接结果，世界各地出现了许多与数据相关的工作职责和可能性。 根据最近的一项研究，大约 28% 的预期数字工作将属于数据科学领域。 由于对了解这些领域的数量不断增加的需求不断增加。 数据科学家 vs 数据分析师 vs 数据工程师变得越来越有利可图。 然而，同样的研究也强调了这一领域人才的严重短缺。
对每个职位所需的具体能力缺乏共识是造成该行业人才缺口的主要原因。 今天的公司并没有试图用“万事通”来填补职位空缺，而是用特定领域的专家来填补职位空缺。 如果你不想被归类为通才，了解三个主要数据职位（数据科学家、数据分析师、数据工程师）之间的区别是必不可少的。 人们还经常错误地认为上述功能是等价的。
数据科学家 vs 数据分析师 vs 数据工程师 - 职位描述和组织角色
为了做出明智的业务决策，数据科学家将使用复杂的数据分析方法，如聚类、神经网络、决策树等。 你应该是机器学习、统计和数据处理方面的专家，你将是这个职位的团队负责人。 在收到数据分析师和数据工程师的意见后，您将负责创建可操作的业务见解。 您需要精通数据分析和数据工程。 然而，数据科学家需要更全面和深入的技能组合。
数据分析师是执行数据分析的团队的初级成员。 你需要成为数字专家才能在这个职位上取得成功，因为你将负责将他们转移到公司的其他部门。 此外，您应该精通许多主题，例如数据处理、报告和建模的原理，以及流行的编程语言（例如 Python）和工具（例如 Excel）。 通过时间和实践，您可以从数据分析师晋升为数据工程师，最后晋升为数据科学家。
组织的数据分析师和数据科学家都可以从数据工程师的服务中受益。 作为数据工程师，您的工作将涉及匹配和清理信息以用于分析或操作。 这个职位需要在构建、开发和维护数据架构方面具有广泛背景的人。 使用大数据、创建报告并将其传递给数据科学家都是该职位的共同职责。
数据科学家 vs 数据分析师 vs 数据工程师，——技能组合
例如，数据科学家必须精通多种编程语言（Java、Python、SQL、R、SAS 等），因为编码是他们工作的基础。 还需要了解 Hadoop、Spark 和 Pig 等大数据框架。 了解深度学习和机器学习等相关技术的基础知识将有助于您在职位上取得进步。
关于数据分析师的职能，您需要了解的是它的技术性较低。 这是一个入门级职位，需要熟悉 SAS Miner、Excel、SPSS 和 SSAS 等软件。 即使对 Python、SQL、R、SAS 和 JavaScript 有基本的了解也是有利的。
数据工程师需要精通多种编程语言，包括 Java、SQL、SAS、Python 等。 Hadoop、MapReduce、Pig、Hive、Apache Spark、NoSQL 和 Data Streaming 只是您应该熟悉的框架中的一小部分。
数据分析师与业务分析师
数据分析师与业务分析师共同关注事实和数据。 他们用它做什么让一切变得不同。 该领域的分析师严重依赖数据来做出合理的业务判断。 他们的最终目标是分析数据。
这两个职位都需要对数据的热情、分析思维、有条不紊地思考问题的能力以及对更广阔前景的关注。 但是，如果您想在这两个职业之间做出选择，那么了解这两个职业之间的区别同样重要。 以下是数据分析师与业务分析师之间的区别：
- 业务分析师使用数据来查找问题和答案，但他们不会为此深入研究数据的技术细节。 他们对数据的业务影响感兴趣，并在概念层面上工作，制定战略并与利益相关者互动。 但数据分析师的大部分时间都花在了相反的事情上：从许多不同的地方收集数据，对其进行处理和清洗，然后使用各种分析工具得出结论。
- 特定领域或行业（如电子商务、制造或医疗保健）的专业知识是业务分析师的常见要求。 虽然他们不像数据分析师那样依赖研究的技术部分，但这个行业的人仍然需要在通用编程语言、数据库和统计分析工具方面有扎实的基础。
- 强大的工商管理教育基础是业务分析师的宝贵优势。 许多业务分析师在管理、商业、信息技术、计算机科学或密切相关的学科方面具有先前的教育或经验。 另一方面，数据分析师需要精通复杂的统计、算法和数据库，因此他们受益于数学或 IT 背景。
数据分析师和数据科学家哪个更好？
如果您希望进入分析领域，数据分析师的角色是一个不错的起点。 如果您希望构建复杂的机器学习模型并应用深度学习方法来简化人类工作，您应该选择数据科学家这一职业。
数据分析师和数据科学家哪个更容易找到工作？
尽管在工具和任务方面有某些共同点，但数据科学中的两个工作类别之间存在很大区别。 这两个职位都非常可取，但数据科学家马上就能赚到更多的钱。
数据分析师需要编码吗？
数据分析职位通常不需要编码技能，尽管他们中的一些人确实必须这样做作为日常工作的一部分。
数据分析师可以成为数据科学家吗？
是的，曾担任过数据分析师的个人可以通过学习编码、提高数学和分析能力以及熟悉机器学习算法来晋升为数据科学家。
最后的思考
劳动力对分析、机器学习和人工智能方面的技能有很高的需求。 由于数据在世界商业、经济和其他部门中的重要性日益增加，数据科学家和数据分析师的需求量很大，他们的工资也高于平均水平。 你可以在两者之间选择你喜欢的那个。
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参考资料
