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数据科学家与数据分析师的三个区别

发布时间:2019-08-14 02:51 所属栏目:[教程] 来源:张晓艺
导读: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赢家论坛角色数据分析师之间的区别仍然不清晰。 数据

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赢家论坛角色——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。

数据科学家与数据分析师的三个区别

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。”

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