数据分析师和数据科学家的区别

数据分析师和数据科学家的区别

数据科学家和数据分析师都被认为是大数据领域专业人士,但是他们各自具有不同的技能,资格和工作职责。

数据分析师寻求识别数据趋势以及如何根据这些见解做出业务决策,而数据科学家更擅长数据解释,他们钻研创新技术来分析数据以寻找商机。可以说,数据科学家是作为数据分析师进阶路径中的金字塔部分。

数据分析师的职责

1.确定业务需求

数据分析师研究并确定企业的信息需求,他们还将确定分析所需的数据和数据源。

2.准备和分析数据

这项工作涉及从主要和次要来源收集相关和更新的数据,数据分析师将使用数据来识别趋势和模式。通过收集到的大量数据,数据分析师将整理并提供最佳的解决方案,以满足已识别的业务需求。

3.分享见解

数据分析师必须以一种易于理解的方式呈现数据,他们可以使用常见的业务术语,数据报告或可视化工具来传达它。

数据科学家的职责

1.管理数据准备和建模

与数据分析师不同,数据科学家从其来源提取并集成数据,同时还负责预测模型和机器学习算法的开发和选择。

2.建立和访问模型

数据科学家的工作涉及建立预测模型以分析数据,因此需要精通编码和数学建模。他们还必须在部署数据之前对其模型进行全面的测试和评估,然后才能进行下一步数据分析工作。

3.提供数据以驱动数据科学和AI模型的业务价值

数据科学家将向利益相关者展示其模型搭建的结果,以确保数据分析工作顺利进行。分析数据之后得出的演示文稿包含将影响部门乃至整个企业决策的见解。

在数据分析或数据科学之间选择

简而言之,数据科学家着重探索数据的未知领域,而数据分析师则对已知区域进行研究以获取新的视角。

如果我们打算选择其中一种作为潜在的职业道路,则需要注意分析它们将带来不同的资格,薪水和职业机会,结合自身的特点性格,从而做出正确的选择。

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