谁是数据科学家、数据分析师和数据工程师？

如果您想知道什么时候是从事数据职业的合适时机——不要再犹豫了，因为现在是时候了。 数据筛选需要一支专家队伍。 数据分析领域的专业人员严重短缺 20 万。 能够从数据中获得洞察力并做出明智决策的专业人士需求量很大。 这些角色广泛地包括数据工程师、数据分析师和数据科学家。 因此，印度对数据分析课程的需求量很大。

数据工程师的职责是什么？

数据工程师负责为他们工作的组织以结构化且易于访问的格式组织数据。 数据分析师和数据科学家使用这些数据提出见解，为业务提供信息或开发可改善客户旅程的数据产品。

• 创建、构建、安装、测试和维护数据管理系统。 他们创建组织数据库或数据湖来存储所有相关数据点。
• 证明系统符合行业惯例和业务要求。
• 调查数据采购的前景和现有数据的最新程序。
• 将新的数据管理技术和软件工程工具纳入现有安排。
• 与建模师、数据架构师和 IT 团队成员合作以实现项目目标。

数据工程师需要具备哪些技能？

1. 技术技能——要成为一名数据工程师，你需要擅长编程，因为你需要开发和测试数据管道。 您对分布式系统和软件的了解对于并行编程至关重要。 从本质上讲，您将成为一名熟悉敏捷、DevOps 等的软件工程师，并且您需要成为 SQL 数据库和其他数据库查询语言方面的专家。 当涉及到数据工程角色时，大数据技术的知识是一个优势。
2. 有效协作——您需要倾听数据架构师、数据科学家和管理层的意见，以满足他们的需求。 由于您是组织数据的所有者，因此您必须确保数据以理想且易于检索的格式提供。
3. 求知欲——您需要能够通过调查新领域和发现创造性解决方案来解决数据管理问题。
4. 行业知识——你需要了解你喜欢的行业的运作方式，以及如何在数据开发领域收集、分析和应用信息。

让我们以电子商务公司为例。 数据工程师将创建平台和数据结构来捕获用户的数据——他们购买的商品、存储在购物车中的商品以及在愿望清单上的清单。 他们必须确保有效地存储相应的数据并且易于检索。

数据分析师的职责是什么？

数据分析师的角色和职责包括分析数据并从中获得见解。 他们使用统计、探索性数据分析和机器学习来评估手头的数据。 它们帮助组织了解：

• 营销和销售预测。
• 资源优化
• 组织中的员工流失。

数据分析师的工作要求和技能是什么？

• 业务领域知识——数据分析师是业务问题的解决者。 因此，他们需要对业务有敏锐的理解，才能清晰地定义问题并提出量化的解决方案。
• 分析和统计技能——数据分析师处理大量数据、数字、事实和关键数字。 他们需要了解统计和机器学习技术来分析数据，以便得出结论并能够提出建议。 他们应该熟悉探索性数据分析、假设检验和机器学习领域。
• 技术技能：数据分析师筛选大量数据。 他们需要了解 R 和 Python 等专业语言来执行分析，并熟悉 SQL 来管理数据并得出快速趋势。
• 沟通技巧——数据分析师通常需要展示调查结果或将数据解读为易于理解的手稿。 他们必须以最好的方式传达复杂的想法。

回到电子商务公司的例子。 数据分析师的技能应该包括帮助营销团队识别客户群。 需要针对细分市场进行营销，或者某个产品的营销高峰时间，以及上一次营销活动如何失败或为什么失败，以及未来应该采取什么措施来防止它发生。 可能还有一个数据可视化器，负责创建每周仪表板，以告知管理层不同产品的销售情况、平均交货时间或每日取消订单的数量。

结帐：印度的数据分析师薪水

那么，数据科学家适合做什么呢？

数据科学家体现了商业知识、技术专长和统计数据的完美结合。 作为一名数据科学家，你的工作不仅仅是从一段时间内收集的数据中得出见解和趋势，还要创建智能系统，公司可以部署这些系统来自动化决策。

与其他数据专业人员一样，作为数据科学家，您应该知道如何从各种来源检索数据。 此外，您还应该知道如何创建算法以发现隐藏的趋势和模式，以及如何开发适当的解决方案。 因此，您需要了解数据准备和探索等概念，以收集和理解数据。 机器学习——创建预测系统。 而且，还有一些软件工程——为了创造一种公司可以直接获得的产品。

例如，数据科学家会在电子商务公司创建推荐系统，或者根据地理距离将您与 Uber 应用程序中最近的出租车连接起来的系统。

数据科学家做什么？ 他们的职责是什么？

让我们以推荐系统为例。 首先，数据科学家将通过电子商务网站的可用数据来查看购买模式并识别网站上相似的商品和用户。 然后，他们将创建算法，以便网站能够根据用户的导航和购买历史向用户推荐产品。 该解决方案必须足够有效，以预测网站访问者未来的购买行为。

这与数据分析师的角色不同，因为数据分析师需要执行大量的临时分析。 它可以促进组织内的决策。 鉴于数据科学家还创建原型并开发数据产品，这些产品可以独立做出明智的决策。 这就是机器学习变得非常关键的地方。

数据科学家的必备技能？

• 算法、统计学、数学和机器学习方面的知识。
• 编程语言，例如 R、Python、SQL、SAS 和 Hive。
• 对业务的理解和提出正确问题的能力，并在可用数据中找到答案。
• 沟通技巧，以便将结果有效地传达给团队的其他成员。

但是，数据科学家的日常工作差异很大。 有一天，她可能会进行文本挖掘以理解非结构化语言数据。 第二天，她可能会清理数据以输入学习算法。 因此，数据科学家也必须非常敏捷。

数据科学家和数据分析师之间的区别

为了更详细地解释，他们都处理数据，但数据科学家和数据分析师之间的主要区别在于他们使用数据的目的是什么？ 数据科学家的角色和职责包括解释数据。 他们还必须为公司更美好的未来编写代码并准备模型。 数据科学家已经拥有高级学位，在某些情况下，他们可能已经履行了数据分析师的角色和职责。 如果您仍然对数据科学家所做的事情感到困惑，那么请了解他们在编程和当前数据建模过程中的熟练和先进这一事实。 但他们也拥有数据分析师的技能。

关于数据分析师的作用，我们只能说是在数据和识别新趋势之间进行权衡。 根据洞察力做出决策并创建图形表示，并向公司展示数据揭示的内容正是数据分析师的工作。

总结…

数据工程师管理组织的数据需求。 数据分析师提供见解。 数据科学家创建可以使用户体验无缝的数据产品。 重要的是要记住，这些定义和角色在不同的组织中可能会有所不同。

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