© Wichy/Shutterstock.com
您是否對數據職業感興趣，但不確定要走哪條路?也許您聽說過數據分析師和數據科學家，但您不確定是什麼讓這些職業與眾不同。
雖然數據分析師和數據科學家都使用數據來提取見解和解決問題，但他們這樣做的方式不同。數據分析師通常專注於探索數據、識別趨勢和創建可視化來傳達他們的發現。另一方面，數據科學家通常採用更具探索性和實驗性的方法，使用統計分析和機器學習來構建預測模型並開發可以為業務決策提供信息的見解。
讓我們探討一下數據分析師和數據科學家的角色的主要區別、兩者所需的技能，以及這兩種職業道路是否適合您。
數據分析師與數據科學家:並列-Side Comparison
數據分析師與數據科學家:有什麼區別?
雖然數據分析師和數據科學家都處理數據，但他們的角色存在顯著差異，職責和所需的技能組合。讓我們在下面更詳細地分解他們的差異。
數據分析師
數據分析師專注於分析數據以識別模式、趨勢和見解，幫助股東做出數據驅動的決策。他們處理結構化數據集，通常使用 SQL 和 Excel 等工具來操作和分析數據。
下面，我們將分解數據分析師角色的主要職責。
數據清理和準備
數據分析師的主要職責之一是清理和準備數據以供分析。這涉及識別和糾正數據集中的錯誤、處理缺失值以及將數據轉換為可用格式。數據分析師需要精通數據管理和操作，以確保他們使用的數據準確完整。
創建報告和可視化
數據分析師負責創建報告和將他們的發現傳達給利益相關者的可視化。他們使用 Tableau 和 Power BI 等工具創建圖表、圖形和儀表板，使非技術人員也可以訪問數據。數據分析師需要具備強大的溝通技巧，以確保將他們的見解有效地傳達給利益相關者。
描述性分析
數據分析師專注於描述性分析，包括分析過去的數據以識別模式和趨勢。他們使用統計方法分析數據並得出結論，幫助高管和股東做出明智的決定。描述性分析通常用於回答諸如“發生了什麼?”之類的問題。和“為什麼會這樣?”
數據分析師專注於管理和解釋數據，而數據科學家則構建模型並生成數據驅動的見解。
©metamorworks/Shutterstock.com
數據科學家
另一方面，數據科學家專注於構建預測模型並使用高級分析技術來生成推動業務成果的洞察力。他們處理結構化和非結構化數據集，並使用 Python 和 R 等工具來操作和分析數據。
讓我們談談數據科學家的主要職責。
機器學習
數據科學家使用機器學習算法構建可用於做出明智決策的預測模型.他們使用回歸分析、決策樹和神經網絡等技術來分析數據並做出預測。機器學習通常用於回答諸如“可能發生什麼?”之類的問題。和“我們應該做什麼?”
數據探索
數據科學家花費大量時間探索數據，以確定可用於產生洞察力的模式和趨勢。他們使用聚類、降維和特徵選擇等技術來分析數據並識別相關變量。數據探索是數據科學過程中的關鍵步驟，因為它可以幫助數據科學家識別可以為他們的模型提供信息的模式和關係。
規範分析
數據科學家專注於規範分析，其中涉及使用數據提出建議並為決策提供信息。他們使用優化、模擬和決策分析等技術來確定最佳行動方案。規範性分析通常用於回答諸如“我們接下來應該做什麼?”之類的問題。以及“最好的結果是什麼?”
數據分析師和數據科學家的職業道路選擇
數據分析師和數據科學家可以有不同的職業道路，這取決於他們的技能、興趣和職業目標。以下是每個角色的一些常見職業道路。
數據分析師
商業智能分析師:在這個角色中，數據分析師利用他們的技能幫助組織做出數據驅動的決策。他們設計、構建和維護儀表板、報告和其他提供業務績效洞察力的工具。數據工程師:數據工程師構建和維護數據分析師可以使用的數據基礎設施。他們設計和開發數據管道、數據存儲系統和其他技術，使數據分析師能夠從數據中提取見解。數據科學家:一些數據分析師在獲得更多經驗和發展其他技能後轉變為數據科學角色。在這個角色中，他們專注於開發預測模型並使用高級分析技術來產生洞察力。
數據科學家
機器學習工程師:機器學習工程師致力於在生產環境中構建和部署機器學習模型。他們設計和開發算法，管理數據管道，並與數據科學家和軟件工程師合作開發可擴展的解決方案。數據科學經理:數據科學經理監督數據科學家團隊，並與利益相關者合作定義數據科學項目和優先事項。他們還確保團隊能夠獲得成功所需的工具和資源。研究科學家:研究科學家在學術界或公共/私營部門工作，以推進數據科學領域的發展。他們進行原創性研究並開發新的算法和技術，以突破該領域的可能性。
請務必注意，這些職業道路並不相互排斥，數據行業的許多專業人士在其整個職業生涯中可能會擔任其中幾個角色。此外，一些組織可能根據其特定需求和行業對這些角色設置不同的職位或職責。總體而言，數據分析師和數據科學家的職業道路是動態的，可以提供廣泛的成長和發展機會。
數據分析師與數據科學家:9 個必須知道的事實
數據分析師主要處理結構化數據，而數據科學家通常處理非結構化或半結構化數據。數據分析師使用 SQL 和 Excel 等工具進行數據分析，而數據科學家使用 Python 和 R 等編程語言以及 Hadoop 和Spark。數據分析師通常專注於描述性分析，而數據科學家則執行預測性和規範性分析。數據分析師通常與業務利益相關者合作以了解他們的數據需求，而數據科學家則與技術和非技術利益相關者一起工作。數據分析師通常需要相關領域的學士學位，而數據科學家通常需要數據科學或相關領域的碩士或博士學位。數據分析師通常花費大量的時間大量的時間準備和清理數據，而數據科學家則將更多時間花在模型構建和測試上。數據分析師可能從事各種任務，從生成報告到開發儀表板，而數據科學家通常專注於使用機器學習和解決特定問題其他高級技術。數據分析師可能處理較小的數據集，而數據科學家通常處理更大和更複雜的數據集。數據分析師和數據科學家都需要強大的分析和解決問題的技能，以及有效地向利益相關者傳達見解的能力。
數據分析師與數據科學家:哪個職業更適合您?
在決定是從事數據分析師還是數據科學家的職業時，重要的是要考慮各自的優缺點角色。
Data Analyst: Pros
通常需要比數據科學家更低的教育水平，這可能意味著更短、更便宜的數據職業生涯通常有一個更結構化和可預測的工作流程，這可以提供更好的工作與生活平衡有機會在各種行業和領域工作，包括醫療保健、金融和零售經常與企業股東更密切地合作，提供獲得寶貴的商業頭腦和發展人際交往能力的機會
數據分析師:缺點
可能比數據科學家有更少的職業發展機會可能有更有限的責任範圍和更窄的技術技能可能有更重複的工作流程，專注於生成報告和儀表板而不是解決複雜的問題
數據科學家: Pros
有機會從事尖端技術工作並使用先進技術解決複雜問題通常可以獲得更高的薪水s 比數據分析師更高，反映出他們的教育水平更高，技能更專業有更多的職業發展機會，包括在數據科學團隊中擔任領導角色，甚至擔任行政級別的職位有機會在各個領域和行業工作，提供多樣化的經驗
數據科學家:缺點
可能需要更高水平的教育和更專業的培訓，這可能既費錢又費時與企業股東交流並培養人際交往能力在被委託進行高風險項目之前可能需要更多經驗
您是下一個數據分析師還是數據科學家?
最終，數據分析師和數據科學家角色之間的決定取決於您的技能、興趣和職業目標。 如果您喜歡分析數據以發現模式和趨勢、創建報告和可視化效果，並且在 SQL 和數據可視化工具方面有紮實的基礎，那麼數據分析師職位可能非常適合您。如果您有興趣開發和測試複雜算法、創建預測模型以及分析大型數據集以生成可帶來業務成果的洞察力，那麼數據科學家角色可能更適合。
數據分析師與數據科學家:有什麼區別? FAQ（常見問題）
數據分析師和數據科學家之間的主要區別是什麼?
雖然這兩個角色都與數據打交道，但數據分析師通常專注於探索數據、識別趨勢和創建可視化來傳達他們的發現。另一方面，數據科學家通常採用更具探索性和實驗性的方法，使用統計分析和機器學習來構建預測模型並形成可以為業務決策提供信息的洞察力。
什麼樣的工具數據分析師和數據科學家使用什麼?
數據分析師經常使用 SQL 和 Excel 等工具進行數據分析，而數據科學家則使用 Python 和 R 等編程語言，以及 Hadoop 和Spark。
數據分析師和數據科學家需要什麼樣的技能?
這兩個角色都需要強大的分析和解決問題的能力，以及有效地向股東和利益相關者傳達見解的能力。數據分析師通常需要數據可視化、統計和數據庫管理方面的技能，而數據科學家需要機器學習、數據建模和軟件工程方面的技能。
職業需要什麼樣的教育作為數據分析師還是數據科學家?
數據分析師通常需要相關領域的學士學位，而數據科學家通常需要碩士或博士學位。數據科學或相關領域的學位。
數據分析師和數據科學家每天從事哪些工作?
數據分析師可能從事哪些工作從事各種任務，從生成報告到開發儀表板，而數據科學家通常專注於使用機器學習和其他先進技術解決特定問題。
哪些公司或行業從事數據分析師和數據科學家的工作崗位?
數據分析師通常在營銷、財務或運營等部門工作，而數據科學家則可以跨多個行業和領域工作。
哪個角色的薪水通常更高:數據分析師還是數據科學家?
數據科學家的薪水通常比數據分析師高，這反映出他們受過更高的教育水平和更專業的技能組合。
p>
一個角色比另一個角色更受歡迎嗎?
數據分析師和數據科學家都處於高位h 需求，因為各行各業的組織都在尋求利用數據來推動業務成果。
有人可以從數據分析師轉變為數據科學家，還是相反?
可以從一個角色轉換到另一個角色，但可能需要額外的教育或培訓才能獲得新角色所需的技能。
數據分析師和數據如何科學家與組織內的其他部門或利益相關者合作?
數據分析師通常與業務利益相關者密切合作，以了解他們的數據需求並形成為決策提供信息的見解。數據科學家可以與軟件工程師和數據工程師等技術利益相關者合作構建機器學習模型，也可以與產品經理和業務分析師等非技術利益相關者合作以確保模型解決相關業務問題。