數據分析師與數據科學家 - 發現差異

隨著數據科學工作的增加，有一個問題經常潛伏在有抱負的人的腦海中——數據科學家和數據分析師之間有什麼區別？

這2個一樣嗎？

對於希望在數據科學領域取得成功的年輕人來說，這些問題一直是一個很大的困惑。 今天，我們在這里為您解決這些問題並澄清整個問題！

在深入研究數據科學家和數據分析師的工作概況之前，讓我們首先了解這兩個工作角色之間的核心區別。

數據科學家的工作角色——數據科學家是專業的專業人員，具備編碼、數學、統計、分析和機器學習技能的組合。 即使在數據科學面試中，大多數問題都圍繞這些概念展開。 他們探索和檢查從多個來源收集的大型數據集，對其進行清理、組織和處理，以方便解釋。 雖然他們可以完成分析師的分析任務，但他們還必須使用高級 ML 算法、預測模型、編程和統計工具來理解數據並開發新的數據建模流程。 數據科學家也可以被標記為數據研究員或數據開發人員，具體取決於技能組合和工作需求。

數據分析師工作角色——顧名思義，數據分析師主要參與日常數據收集和分析任務。 他們必須篩選數據以從數據中識別出有意義的見解。 他們著眼於業務問題，並試圖從一組給定的數據中找到一組特定問題的答案。 此外，數據分析師以圖形、圖表等形式創建數據的可視化表示，以便於理解業務流程中涉及的每個利益相關者。 數據分析師也可以標記為數據架構師或數據管理員或分析工程師，具體取決於技能組合和工作需求。

從對這兩個職位描述的描述中可以清楚地看出，數據科學家主要處理從不連貫性（非結構化/半結構化數據集）中尋找意義，而數據分析師必鬚根據數據的發現找到問題的答案科學家。 然而，有時工作角色確實重疊，從而產生了一個灰色區域。 雖然數據分析師和數據科學家都有一些相似之處，但兩個角色之間存在某些關鍵差異。

數據科學家和數據分析師——比較

一、職責

就在一分鐘前，我們簡而言之談到了數據科學家和數據分析師的主要工作職責。 現在，我們將詳細討論他們各自的工作職責。

數據科學家：

• 創建和定義用於數據收集、建模、分析和報告的程序。
• 執行數據清理和處理操作，從數據中挖掘有價值的見解。
• 開發自定義數據模型和 ML 算法以滿足公司/客戶的需求。
• 從公司數據庫中挖掘和分析數據，以促進業務運營（產品開發、營銷技術和客戶滿意度）的優化和改進。
• 使用正確的數據可視化和預測建模工具來促進創收、營銷策略、增強客戶體驗等。
• 開發新的機器學習方法和分析模型。
• 要關聯不同的數據集，請確定新數據源和數據收集方法的有效性。
• 與 IT 和業務管理團隊進行協調和溝通，以實施數據模型並監控結果。
• 識別新的商業機會並確定如何使用這些發現來增強業務戰略和成果。
• 創建複雜的工具/流程來準確監控和分析數據模型的性能。
• 開發 A/B 測試框架來測試模型的功能和質量。
• 扮演一個有遠見的角色，可以從數據中釋放新的可能性。

數據分析師：

• 分析和挖掘業務數據以識別相關性並從不同的數據點發現有價值的模式。
• 使用以客戶為中心的算法模型並對其進行個性化以適應個別客戶的需求。
• 創建和部署自定義模型以發現諸如營銷策略及其績效、客戶品味和偏好模式等業務問題的答案。
• 映射和跟踪來自多個系統的數據以解決特定的業務問題。
• 編寫 SQL 查詢以從數據倉庫中提取數據並確定複雜業務問題的答案。
• 應用統計分析方法進行消費者數據研究和分析。
• 與數據科學家和數據工程師協調，從多個來源收集新數據。
• 設計開發數據可視化報表、儀錶盤等，幫助業務管理團隊做出更好的業務決策。
• 在需要時執行日常分析任務以及定量分析，以支持日常業務運作和決策。

結帳：印度的數據分析師薪水

2. 技能

數據科學家的角色是高度專業化和多才多藝的。 因此，數據科學家大多擁有碩士或博士學位等高級學位。 根據 KDnuggets，近 88% 的數據科學家擁有碩士學位，其中至少 46% 擁有博士學位。 讓我們看一下數據科學家的角色要求：

• 至少擁有統​​計學/數學/計算機科學碩士學位。 如果你有博士學位就更好了。
• 精通 R、Python、Java、SQL 等編程語言。
• 深入了解 ML 技術，包括聚類、決策樹、人工神經網絡等。
• 深入了解高級統計技術和概念（回歸、分佈特性、統計檢驗等）。
• 具有使用統計和數據挖掘技術（線性回歸、隨機森林、樹木、文本挖掘、社交網絡分析等）的經驗。
• 具有使用和創建數據架構的經驗。
• 具有處理數據集和開發統計模型的經驗。
• 有使用 S3、Spark、Redshift、DigitalOcean 等 Web 服務的經驗。
• 具有分析第三方提供商數據的經驗，例如 Google Analytics、AdWords、Facebook Insights、Site Catalyst、Coremetrics 等。
• 具有使用分佈式數據/計算工具（如 Map/Reduce、Hadoop、Spark、Hive、MySQL 等）的經驗。
• 使用 ggplot、Tableau、Periscope、Business Objects、D3 等工具進行數據可視化的經驗。

對於數據分析師的工作角色，最低要求是擁有本科 STEM（科學、技術、工程或數學）學位。 擁有高級學位是非常好的，但這不是必需的。 如果你有很強的數學、科學、編程、數據庫、預測分析和數據建模技能，那麼你很高興。 以下是數據分析師的所有基本要求列表：

• 數學/統計/商業本科學位，專注於分析。
• 精通 R、Python、Java、SQL 等編程語言。
• 分析技能、求知慾和商業頭腦的堅實結合。
• 深入了解數據挖掘技術和新興技術，包括 MapReduce、Spark、ML、深度學習、人工神經網絡等。
• 使用敏捷方法的經驗。
• 具有使用 Microsoft Excel 和 Office 的經驗。
• 較強的溝通能力（口頭和書面）。
• 能夠同時管理和處理多個優先事項。

3. 工資

根據普華永道的研究報告，到 2020 年，將有大約 270 萬個數據科學家和數據分析師的職位空缺。 它進一步指出，這些職位的申請人必須是“T型”，因為他們不僅必須具備技術和分析能力，還必須具備包括溝通、團隊合作和創造力在內的軟技能。 由於很難找到具有合適技能的此類人才，並且對數據科學家和分析師的需求大大超過了供應，因此這些職位有望提供可觀的薪酬待遇。

但是，數據科學家的工作比數據分析師的要求要高得多，數據分析師的薪水自然低於數據科學家。 Glassdoor 堅持認為，數據科學家的平均年薪是盧比。 10,00,000，而數據分析師的則是盧比。 4,82,041。

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結論性想法

考慮到上述所有要點，數據科學家和數據分析師的職稱似乎看似相似，因為他們在技能組合和工作職責上幾乎沒有相似之處。 例如，如果您具有 STEM 背景，並且在編程、分析和統計方面具有天賦，那麼您非常適合從事數據科學領域的工作。 然而，兩者之間的細微差別導致了薪酬水平的顯著差異。

如果你仍然無法做出選擇，讓我們為你簡化一下——假設你擅長數字，但你仍然需要走很長的路來完善你的編碼和數據建模技能，你最好開始你的職業生涯數據分析師。 逐漸地，你可以提陞技能，然後成為一名數據科學家。 這樣，數據分析師的工作就可以成為成為數據科學家的墊腳石。 總而言之，這兩種選擇都是新興且利潤豐厚的職業選擇，因此無論您選擇什麼，您都將在數據科學領域擁有一份有前途的職業。