数据分析和数据科学工作内容有什么区别

数据分析和数据科学工作内容有什么区别

数据分析和数据科学工作内容上主要的区别在于:1、数据科学家需要构建他们的工作原型,而数据分析师通常会将他们的分析结果交于企业作为决策方向。2、数据科学家通常使用大型非结构化数据库,而数据分析师通常分析数据库中的数据。

数据分析和数据科学两者之间有许多异同。

1、数据科学家有时不得不从数据中找到答案或价值,而没有明确的问题要回答,而数据分析师通常会得到一个要回答的问题。

2、可能会要求数据科学家使用API​或抓取数据来获取自己的数据,而数据分析员则可以访问数据库或文件。

3、数据科学家使用更先进的统计技术和其他计算机/机器学习算法,而数据分析师则坚持使用标准统计测试。

4、数据科学家通常使用大型非结构化数据库,而数据分析师通常分析数据库中的数据。

5、数据科学家需要构建他们的工作原型,而数据分析师通常会将他们的工作交付给企业。

当然也有都需要做的内容,包括数据清理,数据处理,功能工程,显示,可视化和分析。

目前国内情况简单的说:

数据开发方向,偏技术型,包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等,这些岗位对编程能力要求很高,对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高。

数据分析方向,偏业务型,主要是通过挖掘数据的价值来驱动企业发展,这也是现在企业数字化转型最需要的人才。偏业务型的数据分析师对编程能力要求较低,要是转行的话学习压力会小一些,风险也要小很多。

在方向上的选择还是需要结合市场环境和自身情况决定。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。