数据科学家与数据分析师的三个区别

然而，数据科学家和另一个常见的大数据角色——数据分析师之间的区别仍然不清晰。

数据科学家和数据分析师有相同的目标:通过解释信息提供关键业务决策和趋势。但这些也为他们的角色带来了不同的技能、教育和经验水平要求，并且影响了他们的需求和薪酬。

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根据Indeed的调查，下面是这两个角色的细分:

数据分析师需要做什么?

数据分析人员使用结构化数据，这些结构化数据大多是电子表格或数据库的形式(例如，零售商店购买历史或医疗记录)，发现业务方面的见解。然后这些专业人员创建报告、图表和其他可视化，以便将发现成果传达给管理层或其他业务人员，并帮助做出决策。

例如，在运输行业工作的数据分析师可能会从数据集中收集、处理和组织信息，如调度记录或运输数据库，以发现问题并提出建议，从而提高服务效率，并为公司降低成本。

数据科学家需要做什么?

数据科学家的工作与数据分析师类似，但活动规模更大。这些专业人员通常需要研究更大、更复杂的数据集，包括结构化和非结构化数据。数据科学家还需要设计实验来解决复杂的代码问题，并建立预测模型和机器学习算法。

数据科学家还致力于确定需要提出哪些问题，并根据业务问题回答数据问题，目的是帮助企业做出更好的决策。

以Spotify为例。该公司的数据分析师可能会专注于研究音乐聆听模式。但是，数据科学家可能会将tb级的数据转换成受众细分模型，帮助工程师构建个性化的音乐推荐引擎，或者检查用户行为和货币化研究，从而生成有针对性的广告。

要成为一名数据科学家或数据分析师，你需要什么技能?

Indeed称，数据分析师最需要的10项技能如下:

1. 机器学习
2. 脚本
3. SQL
4. Stata
5. Microsoft Excel
6. Tableau
7. Python
8. R
9. Microsoft SQL服务器
10. SAS

数据分析师的平均年薪为65364美元，不过会因地区的不同而有所不同。

Indeed称，数据科学家最需要的10项技能如下:

1. 机器学习
2. 脚本
3. Python
4. R
5. SQL
6. Spark
7. Java
8. 数据挖掘
9. Stata
10. Hadoop

数据科学家的平均年薪为121189美元，不过主要是大城市。换句话说，数据科学家的年收入比数据分析师高出86%。

报告发现，尽管这两个职位都最需要机器学习技能，但招聘要求有很大不同:超过34%的数据科学职位要求机器学习技能，但只有3%的数据分析师要求此技能 。因此，尽管机器学习可能会给数据分析师带来竞争优势，但实际工作中可能并不需要。

数据科学家和数据分析师之间的主要区别是什么?

这两个职位之间有三个关键区别:

1. 数据分析师回答业务部门提出的一系列定义明确的问题，而数据科学家则制定并回答开放式问题，以获得业务洞察力。
2. 数据分析师主要使用来自单一来源的结构化数据，而数据科学家则专注于分析来自多个不连续来源的非结构化数据。
3. 数据分析师组织和分类数据以解决当前的问题，而数据科学家则利用他们在计算机科学、数学和统计学方面的背景来预测未来情况。

报告指出:“归根结底，没有数据分析师，数据科学家就不可能成功，反之亦然。”“进入数据科学领域需要更多的前期投资(更高的教育、技能要求)，但就薪资而言，回报也会更高。此外，数据科学就业市场的增长速度似乎比数据分析师就业市场更快，这意味着未来这个热门职位可能会有更多的机会。”