数据分析师与数据科学家 - 发现差异

随着数据科学工作的增加，有一个问题经常潜伏在有抱负的人的脑海中——数据科学家和数据分析师之间有什么区别？

这2个一样吗？

对于希望在数据科学领域取得成功的年轻人来说，这些问题一直是一个很大的困惑。 今天，我们在这里为您解决这些问题并澄清整个问题！

在深入研究数据科学家和数据分析师的工作概况之前，让我们首先了解这两个工作角色之间的核心区别。

数据科学家的工作角色——数据科学家是专业的专业人员，具备编码、数学、统计、分析和机器学习技能的组合。 即使在数据科学面试中，大多数问题都围绕这些概念展开。 他们探索和检查从多个来源收集的大型数据集，对其进行清理、组织和处理，以方便解释。 虽然他们可以完成分析师的分析任务，但他们还必须使用高级 ML 算法、预测模型、编程和统计工具来理解数据并开发新的数据建模流程。 数据科学家也可以被标记为数据研究员或数据开发人员，具体取决于技能组合和工作需求。

数据分析师工作角色——顾名思义，数据分析师主要参与日常数据收集和分析任务。 他们必须筛选数据以从数据中识别出有意义的见解。 他们着眼于业务问题，并试图从一组给定的数据中找到一组特定问题的答案。 此外，数据分析师以图形、图表等形式创建数据的可视化表示，以便于理解业务流程中涉及的每个利益相关者。 数据分析师也可以标记为数据架构师或数据管理员或分析工程师，具体取决于技能组合和工作需求。

从对这两个职位描述的描述中可以清楚地看出，数据科学家主要处理从不连贯性（非结构化/半结构化数据集）中寻找意义，而数据分析师必须根据数据的发现找到问题的答案科学家。 然而，有时工作角色确实重叠，从而产生了一个灰色区域。 虽然数据分析师和数据科学家都有一些相似之处，但两个角色之间存在某些关键差异。

数据科学家和数据分析师——比较

一、职责

就在一分钟前，我们简而言之谈到了数据科学家和数据分析师的主要工作职责。 现在，我们将详细讨论他们各自的工作职责。

数据科学家：

• 创建和定义用于数据收集、建模、分析和报告的程序。
• 执行数据清理和处理操作，从数据中挖掘有价值的见解。
• 开发自定义数据模型和 ML 算法以满足公司/客户的需求。
• 从公司数据库中挖掘和分析数据，以促进业务运营（产品开发、营销技术和客户满意度）的优化和改进。
• 使用正确的数据可视化和预测建模工具来促进创收、营销策略、增强客户体验等。
• 开发新的机器学习方法和分析模型。
• 要关联不同的数据集，请确定新数据源和数据收集方法的有效性。
• 与 IT 和业务管理团队进行协调和沟通，以实施数据模型并监控结果。
• 识别新的商业机会并确定如何使用这些发现来增强业务战略和成果。
• 创建复杂的工具/流程来准确监控和分析数据模型的性能。
• 开发 A/B 测试框架来测试模型的功能和质量。
• 扮演一个有远见的角色，可以从数据中释放新的可能性。

数据分析师：

• 分析和挖掘业务数据以识别相关性并从不同的数据点发现有价值的模式。
• 使用以客户为中心的算法模型并对其进行个性化以适应个别客户的需求。
• 创建和部署自定义模型以发现诸如营销策略及其绩效、客户品味和偏好模式等业务问题的答案。
• 映射和跟踪来自多个系统的数据以解决特定的业务问题。
• 编写 SQL 查询以从数据仓库中提取数据并确定复杂业务问题的答案。
• 应用统计分析方法进行消费者数据研究和分析。
• 与数据科学家和数据工程师协调，从多个来源收集新数据。
• 设计开发数据可视化报表、仪表盘等，帮助业务管理团队做出更好的业务决策。
• 在需要时执行日常分析任务以及定量分析，以支持日常业务运作和决策。

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2. 技能

数据科学家的角色是高度专业化和多才多艺的。 因此，数据科学家大多拥有硕士或博士学位等高级学位。 根据 KDnuggets，近 88% 的数据科学家拥有硕士学位，其中至少 46% 拥有博士学位。 让我们看一下数据科学家的角色要求：

• 至少拥有统计学/数学/计算机科学硕士学位。 如果你有博士学位就更好了。
• 精通 R、Python、Java、SQL 等编程语言。
• 深入了解 ML 技术，包括聚类、决策树、人工神经网络等。
• 深入了解高级统计技术和概念（回归、分布特性、统计检验等）。
• 具有使用统计和数据挖掘技术（线性回归、随机森林、树木、文本挖掘、社交网络分析等）的经验。
• 具有使用和创建数据架构的经验。
• 具有处理数据集和开发统计模型的经验。
• 有使用 S3、Spark、Redshift、DigitalOcean 等 Web 服务的经验。
• 具有分析第三方提供商数据的经验，例如 Google Analytics、AdWords、Facebook Insights、Site Catalyst、Coremetrics 等。
• 具有使用分布式数据/计算工具（如 Map/Reduce、Hadoop、Spark、Hive、MySQL 等）的经验。
• 使用 ggplot、Tableau、Periscope、Business Objects、D3 等工具进行数据可视化的经验。

对于数据分析师的工作角色，最低要求是拥有本科 STEM（科学、技术、工程或数学）学位。 拥有高级学位是非常好的，但这不是必需的。 如果你有很强的数学、科学、编程、数据库、预测分析和数据建模技能，那么你很高兴。 以下是数据分析师的所有基本要求列表：

• 数学/统计/商业本科学位，专注于分析。
• 精通 R、Python、Java、SQL 等编程语言。
• 分析技能、求知欲和商业头脑的坚实结合。
• 深入了解数据挖掘技术和新兴技术，包括 MapReduce、Spark、ML、深度学习、人工神经网络等。
• 使用敏捷方法的经验。
• 具有使用 Microsoft Excel 和 Office 的经验。
• 较强的沟通能力（口头和书面）。
• 能够同时管理和处理多个优先事项。

3. 工资

根据普华永道的研究报告，到 2020 年，将有大约 270 万个数据科学家和数据分析师的职位空缺。 它进一步指出，这些职位的申请人必须是“T型”，因为他们不仅必须具备技术和分析能力，还必须具备包括沟通、团队合作和创造力在内的软技能。 由于很难找到具有合适技能的此类人才，并且对数据科学家和分析师的需求大大超过了供应，因此这些职位有望提供可观的薪酬待遇。

但是，数据科学家的工作比数据分析师的要求要高得多，数据分析师的薪水自然低于数据科学家。 Glassdoor 坚持认为，数据科学家的平均年薪是卢比。 10,00,000，而数据分析师的则是卢比。 4,82,041。

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结论性想法

考虑到上述所有要点，数据科学家和数据分析师的职称似乎看似相似，因为他们在技能组合和工作职责上几乎没有相似之处。 例如，如果您具有 STEM 背景，并且在编程、分析和统计方面具有天赋，那么您非常适合从事数据科学领域的工作。 然而，两者之间的细微差别导致了薪酬水平的显着差异。

如果你仍然无法做出选择，让我们为你简化一下——假设你擅长数字，但你仍然需要走很长的路来完善你的编码和数据建模技能，你最好开始你的职业生涯数据分析师。 逐渐地，你可以提升技能，然后成为一名数据科学家。 这样，数据分析师的工作就可以成为成为数据科学家的垫脚石。 总而言之，这两种选择都是新兴且利润丰厚的职业选择，因此无论您选择什么，您都将在数据科学领域拥有一份有前途的职业。