数据分析师与数据科学家–前景广阔的职业比较分析

数据分析师与数据科学家–前景广阔的职业比较分析

世界上90%的数据是在过去两年中生成的。因此,现在您可以考虑生成数据的速度。实际上,当今世界上存在超过2.7 ZB的数据。预计到2025年将增长到180 ZB。要处理如此大量的数据,需要有负责人,例如数据科学家数据分析师,数据工程师等。

今天我们来看看什么是数据科学和数据分析。另外,我们将详细介绍他们的角色之间的主要区别。

不浪费时间,让我们立即开始探索数据科学与数据分析之间的区别吧。

1. 什么是数据科学

数据科学是一个涉及与数据清理,准备和分析相关的操作的领域。数据科学是适用于许多科学方法的总称。例如,数据科学家运用数学,统计学,编程和各种其他工具中的概念来执行数据操作。

借助数据科学,我们可以分析大数据。我们从这些数据中提取信息和有意义的见解。首先,数据科学家从多学科收集数据集并将其汇总在一起。之后,他/她应用机器学习,预测和情感分析。然后将数据锐化到可以从中得出某些含义的地步。最后,从数据中获得有用的信息。

数据科学家从业务角度理解数据。他的工作是给出最准确的预测。数据科学家促进公司的决策制定。根据预测,数据科学家将为计算得出的数据驱动型业务决策做出贡献。

2. 什么是数据分析?

大多数人认为数据科学和数据分析是相似的。但是它们之间有几个区别。为了了解它们之间的差异,我们将必须进行描述性评估。 数据分析是数据科学的基本层次。数据分析进行使用Excel,SQL和Python,他们大多具有商业和计算机科学学位。

其方法主要用于商业行业。数据分析师通常处理静态数据,并执行描述性分析和推理分析。他们负责测试和拒绝模型和假设。

它是从原始信息源中获取见解的科学。它公开了趋势和指标。否则,数据可能会丢失大量的信息。他们使用这些信息来提高业务系统的效率。

为了验证和反证现有的理论或模型,使用了Data Analytics。它在许多行业中也用于使组织能够做出更好的决策。

3. 数据科学家与数据分析师–主要差异

数据科学和数据分析可能源自统计学的共同领域,但它们的作用和背景却大不相同。以下是数据科学家与数据分析师之间的一些关键区别。

数据科学家和数据分析师之间的第一个主要区别是,尽管数据分析师负责解决问题,但数据科学家先确定问题然后再解决。公司聘请数据分析师来解决他们的业务问题。数据分析师的作用是发现销售趋势或使用摘要统计信息来描述客户交易。另一方面,数据科学家不仅可以解决问题,而且还可以首先发现问题。

数据分析师不需要沟通技巧和业务敏锐度。数据分析师仅限于分析数据的范围。他们不需要与团队沟通结果并帮助他们做出以数据为依据的决策。但是,数据科学家需要具有强大的讲故事和管理技能,才能将发现转化为业务策略。因此,数据科学家在公司的决策过程中扮演着积极的角色。

数据科学家和数据分析师之间的另一个重要区别是在处理数据方面的区别。数据分析师利检索和管理结构化数据。相反,数据科学家还将NoSQL用于非结构化数据。因此,数据科学家负责管理非结构化和结构化数据。

数据分析师不处理用于数据预测的预测模型或统计工具的开发。但是,数据科学家需要机器学习知识来构建强大的预测模型。这些预测模型是基于回归和分类的模型。尽管数据分析师的作用仅限于统计分析和数据实验,但数据科学家还执行对未来事件的预测。这些事件可以是预测销售,细分潜在客户群等。

4. 数据科学家和数据分析师之间在功能方面的差异

数据科学家与数据分析师–职责

数据科学家的主要职责是–

数据转换以及数据清理。还需要数据科学家对数据进行预处理。

利用机器学习来预测和分类模式。

执行预测模型的优化并适当调整它们。

分析公司的需求并提出进一步解决问题的方法。

执行交互式可视化以与团队交流结果。

数据分析师的主要职责是–

使用统计技术执行数据的分析和解释。

提取数据并将其存储在数据库中。

执行数据清理和数据过滤。

使用探索性数据分析进行数据的可视通信。

与团队合作分析业务需求。

数据科学家与数据分析师–技能

大约40%以上的数据科学家职位需要高级学位。例如MS或博士学位。超过80%的数据科学家拥有硕士学位。超过45%的人拥有博士学位。

数据科学家所需的技能–

对Python编码的深入了解。这是最常见的语言,包括Perl,Ruby等。

具备SAS / R的丰富知识。

数据科学家必须能够处理非结构化数据。无论是来自视频,社交媒体等

精通SQL数据库编码。

数据科学家应该对各种分析功能有很好的了解。例如等级,中位数等。

需要对机器学习有深入的了解。

数据科学家应该熟悉Hive,Mahout,贝叶斯网络等。

数据分析师所需的技能–

精通Excel,SQL,R和Python。

沟通和数据可视化技能。

深入了解数据整理技巧。

数学和统计技能。

现在我们已经详细研究了数据科学与数据分析。因此,大家可以轻松地在数据分析和数据科学中选择最佳的职业选择啦。

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