数据科学家与数据分析师的三个区别
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近年来，很少有科技行业的工作像数据科学家这样受到如此热烈的追捧，随着越来越多的公司收集数据、分析数据以获得竞争优势，数据科学家被评为过去四年来美国最好的工作。 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。
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:
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:
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:
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。”
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