数据分析师和数据科学家有什么区别? - XaviGrowth

21-03-12 banq

这是数据世界中最常见的问题之一。要了解差异,让我们看一下每个职位所需的技能:

 

数据分析师需要:

  • 具有统计基础知识
  • 进行数据挖掘(在原始数据中查找值)
  • 知道如何在Python / R,SAS,SQL甚至Excel中操作数据。同时...

数据科学家应具有分析师的技能,并且:

  • 对统计有更深刻的理解,必要时甚至可以结合代数和/或微积分
  • 了解软件开发
  • 在您的工作中包括机器学习

 

现在让我们谈谈职责:

  1. 分析师负责管理数据库并报告可在其中找到的见解。
  2. 数据科学家通过分析,清理,探索,建模和测试数据来解决业务问题。

可以说,数据科学家应该具备数据分析师的所有技能,并增加更深的知识/责任。因此,建议在进入数据科学之前先进行数据分析。(这就是我所做的)

所有这些并不意味着一个位置比另一个位置更好。相反,数据分析为数据科学奠定了基础。此外,从事数据分析事业也可以赚钱。

 

总结

  1. 数据分析适合那些喜欢交流的人。
  2. 数据科学适合那些也希望深入理解事物的人。

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