如何区分数据科学家，数据工程师与数据分析师

Question

如题所述

Answer 1

数据科学家和数据分析师都被认为是大数据领域专业人士,但是他们各自具有不同的技能，资格和工作职责。

数据分析师寻求识别数据趋势以及如何根据这些见解做出业务决策，而数据科学家更擅长数据解释，他们钻研创新技术来分析数据以寻找商机。可以说，数据科学家是作为数据分析师进阶路径中的金字塔部分。

数据分析师的职责

1.确定业务需求

数据分析师研究并确定企业的信息需求，他们还将确定分析所需的数据和数据源。

2.准备和分析数据

这项工作涉及从主要和次要来源收集相关和更新的数据，数据分析师将使用数据来识别趋势和模式。通过收集到的大量数据，数据分析师将整理并提供最佳的解决方案，以满足已识别的业务需求。

3.分享见解

数据分析师必须以一种易于理解的方式呈现数据，他们可以使用常见的业务术语，数据报告或可视化工具来传达它。

数据科学家的职责

1.管理数据准备和建模

与数据分析师不同，数据科学家从其来源提取并集成数据，同时还负责预测模型和机器学习算法的开发和选择。

2.建立和访问模型

数据科学家的工作涉及建立预测模型以分析数据，因此需要精通编码和数学建模。他们还必须在部署数据之前对其模型进行全面的测试和评估，然后才能进行下一步数据分析工作。

3.提供数据以驱动数据科学和AI模型的业务价值

数据科学家将向利益相关者展示其模型搭建的结果，以确保数据分析工作顺利进行。分析数据之后得出的演示文稿包含将影响部门乃至整个企业决策的见解

Answer 2

关于数据分析师，数据工程师和数据科学家有什么区别，三者有着相关的共同点，又有着不同点，数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。
数据科学家是什么样一个存在呢?
通常情况下，数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见，硕士学位仅是一个前提条件。数据科学家精通统计建模以及如何构建与定制高级数学算法。这既在他们专业范围内，也是他们所擅长的地方。我听到过有人这样形容一个数据科学家“软件工程技能牛过多数人的酷炫统计学家”。
我结合加工的说：所谓数据科学家，是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息，以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。
数据工程师如何定义呢?
数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。如果你正为一个商业问题烦恼，那么你需要一个数据工程师。这些伙计就是那些能提供可建模数据所需平台的人。他们的核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。
如何区分数据科学家，数据工程师与数据分析师
数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候你就需要打电话寻求数据科学家的帮助。
数据分析师如何理解呢?
数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义。他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。不管是给另一个数据分析师还是C级执行做演讲，数据分析师都是数据提取，模式识别以及从大量数据中洞察问题方面的能手。
如果你或者你的公司正考虑顺应这股大数据浪潮的发展，你应该从明确你想利用大数据解决所面临的商业问题处下手。接着找出你真正的需求：是数据采集，检索，仓储还是数据分析?然后编写相应的职位描述并做好准备。

Answer 3

科学家是个笼统的称呼，偏向于基础科学研究。数据工程师是工科人员，写代码的，就是程序猿。数据分析师是商科的本回答被提问者采纳