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數據科學家與數據分析師的三個區別

2019-08-14 11:12:51  來源:IT168

摘要:數據科學家和數據分析師有相同的目標:通過解釋信息提供關鍵業務決策和趨勢。但這些也為他們的角色帶來了不同的技能、教育和經驗水平要求,并且影響了他們的需求和薪酬。
關鍵詞: 數據
  近年來,很少有科技行業的工作像數據科學家這樣受到如此熱烈的追捧,隨著越來越多的公司收集數據、分析數據以獲得競爭優勢,數據科學家被評為過去四年來美國最好的工作。
 
  然而,數據科學家和另一個常見的大數據角色——數據分析師之間的區別仍然不清晰。
 
  數據科學家和數據分析師有相同的目標:通過解釋信息提供關鍵業務決策和趨勢。但這些也為他們的角色帶來了不同的技能、教育和經驗水平要求,并且影響了他們的需求和薪酬。
 
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  根據Indeed的調查,下面是這兩個角色的細分:
 
  數據分析師需要做什么?
 
  數據分析人員使用結構化數據,這些結構化數據大多是電子表格或數據庫的形式(例如,零售商店購買歷史或醫療記錄),發現業務方面的見解。然后這些專業人員創建報告、圖表和其他可視化,以便將發現成果傳達給管理層或其他業務人員,并幫助做出決策。
 
  例如,在運輸行業工作的數據分析師可能會從數據集中收集、處理和組織信息,如調度記錄或運輸數據庫,以發現問題并提出建議,從而提高服務效率,并為公司降低成本。
 
  數據科學家需要做什么?
 
  數據科學家的工作與數據分析師類似,但活動規模更大。這些專業人員通常需要研究更大、更復雜的數據集,包括結構化和非結構化數據。數據科學家還需要設計實驗來解決復雜的代碼問題,并建立預測模型和機器學習算法。
 
  數據科學家還致力于確定需要提出哪些問題,并根據業務問題回答數據問題,目的是幫助企業做出更好的決策。
 
  以Spotify為例。該公司的數據分析師可能會專注于研究音樂聆聽模式。但是,數據科學家可能會將tb級的數據轉換成受眾細分模型,幫助工程師構建個性化的音樂推薦引擎,或者檢查用戶行為和貨幣化研究,從而生成有針對性的廣告。
 
  要成為一名數據科學家或數據分析師,你需要什么技能?
 
  Indeed稱,數據分析師最需要的10項技能如下:
 
  機器學習
 
  腳本
 
  SQL
 
  Stata
 
  Microsoft Excel
 
  Tableau
 
  Python
 
  R
 
  Microsoft SQL服務器
 
  SAS
 
  數據分析師的平均年薪為65364美元,不過會因地區的不同而有所不同。
 
  Indeed稱,數據科學家最需要的10項技能如下:
 
  機器學習
 
  腳本
 
  Python
 
  R
 
  SQL
 
  Spark
 
  Java
 
  數據挖掘
 
  Stata
 
  Hadoop
 
  數據科學家的平均年薪為121189美元,不過主要是大城市。換句話說,數據科學家的年收入比數據分析師高出86%。
 
  報告發現,盡管這兩個職位都最需要機器學習技能,但招聘要求有很大不同:超過34%的數據科學職位要求機器學習技能,但只有3%的數據分析師要求此技能 。因此,盡管機器學習可能會給數據分析師帶來競爭優勢,但實際工作中可能并不需要。
 
  數據科學家和數據分析師之間的主要區別是什么?
 
  這兩個職位之間有三個關鍵區別:
 
  數據分析師回答業務部門提出的一系列定義明確的問題,而數據科學家則制定并回答開放式問題,以獲得業務洞察力。
 
  數據分析師主要使用來自單一來源的結構化數據,而數據科學家則專注于分析來自多個不連續來源的非結構化數據。
 
  數據分析師組織和分類數據以解決當前的問題,而數據科學家則利用他們在計算機科學、數學和統計學方面的背景來預測未來情況。
 
  報告指出:“歸根結底,沒有數據分析師,數據科學家就不可能成功,反之亦然。”“進入數據科學領域需要更多的前期投資(更高的教育、技能要求),但就薪資而言,回報也會更高。此外,數據科學就業市場的增長速度似乎比數據分析師就業市場更快,這意味著未來這個熱門職位可能會有更多的機會。”

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責編:pingxiaoli
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