數(shù)據(jù)工程師數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家區(qū)別與聯(lián)系

　　數(shù)據(jù)工程師，數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家-當人們談?wù)摽焖侔l(fā)展的數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域時，經(jīng)常會提到這些職位。
 

　　當然，數(shù)據(jù)科學中還有許多其他職位，但是在這里，我們將討論這三個主要角色，它們之間的區(qū)別以及哪個角色最適合您。
 

　　盡管每個公司對每個角色都有自己的定義，但是您作為數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)科學家或數(shù)據(jù)工程師每天可能要做的工作之間存在很大差異。我們將更深入地研究每個特定的角色，但讓我們從一個快速的測驗開始，它可以幫助您找出最適合您的方法：
 

　　測驗：哪個角色最適合您?
 

　　下面，我們創(chuàng)建了一個快速的，包含四個問題的測驗，以幫助您了解哪個職位最合適：
 

　　希望該測驗使您對在數(shù)據(jù)科學行業(yè)中可能要開始的旅程有所了解。(而且，如果您沒有得到想要的答案，請不要擔心-這只是一個快速測驗，而這三個職位的技能和任務(wù)之間有很多重疊之處)。
 

　　當然，這些工作角色比我們在四個問題的測驗中所能傳達的要多得多，所以讓我們從數(shù)據(jù)分析師的角色開始，更詳細地研究每個角色，并進一步了解每個角色的含義。
 

　　什么是數(shù)據(jù)分析師?
 

　　數(shù)據(jù)分析師通過獲取數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)來回答問題并傳達結(jié)果以幫助制定業(yè)務(wù)決策，從而為公司創(chuàng)造價值。數(shù)據(jù)分析師執(zhí)行的常見任務(wù)包括數(shù)據(jù)清理，執(zhí)行分析和創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化。
 

　　取決于行業(yè)，數(shù)據(jù)分析師可能會使用不同的頭銜(例如，業(yè)務(wù)分析師，商業(yè)智能分析師，運營分析師，數(shù)據(jù)庫分析師)。不管職位高低，數(shù)據(jù)分析師都是通才，可以擔任許多角色和團隊，以幫助其他人做出更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。
 

　　深度數(shù)據(jù)分析師
 

　　數(shù)據(jù)分析師具有將傳統(tǒng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的潛力。
 

　　雖然數(shù)據(jù)分析師的職位通常是更廣泛數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的?“入門級” 工作，但并非所有分析師都是初級職位。作為精通? 技術(shù)工具的有效溝通者，數(shù)據(jù)分析師對于將技術(shù)和業(yè)務(wù)團隊分開的公司至關(guān)重要。
 

　　他們的核心職責是幫助其他人跟蹤進度并優(yōu)化他們的關(guān)注點。營銷人員如何使用分析數(shù)據(jù)來幫助啟動下一個廣告系列?銷售代表如何更好地確定要定位的受眾特征?首席執(zhí)行官如何才能更好地理解近期公司發(fā)展的根本原因?釷ESE是數(shù)據(jù)分析提供了解決所有問題通過執(zhí)行分析和呈現(xiàn)結(jié)果。
 

　　他們承擔著處理數(shù)據(jù)以為其組織創(chuàng)造價值的復(fù)雜工作。
 

　　一個有效的數(shù)據(jù)分析師將消除業(yè)務(wù)決策中的猜測，并幫助整個組織蓬勃發(fā)展。通過分析新數(shù)據(jù)，合并不同的報告并轉(zhuǎn)換結(jié)果，數(shù)據(jù)分析師必須成為不同團隊之間的有效橋梁。反過來，這使組織可以對其增長進行準確的脈搏檢查。
 

　　所需技能的性質(zhì)將取決于公司的特定需求，但這是一些常見任務(wù)：
 

　　a.清理和整理原始數(shù)據(jù)。

　　b.使用描述性統(tǒng)計信息來大體上了解其數(shù)據(jù)。

　　c.分析數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的有趣趨勢。

　　d.創(chuàng)建可視化和儀表板，以幫助公司解釋數(shù)據(jù)并做出決策。

　　e.向業(yè)務(wù)客戶或內(nèi)部團隊展示技術(shù)分析的結(jié)果。
 

　　數(shù)據(jù)分析師為組織的技術(shù)和非技術(shù)方面都帶來了巨大的價值。無論是運行探索性分析或解釋執(zhí)行儀表板，分析師培養(yǎng)一個團隊之間的連接。
 

　　開始在Data Analyst的職業(yè)道路上學習：
 

　　什么是數(shù)據(jù)科學家?
 

　　數(shù)據(jù)科學家是一位專家，他將自己的專業(yè)知識運用到統(tǒng)計和構(gòu)建機器學習模型中，以做出預(yù)測并回答關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題。
 

　　數(shù)據(jù)科學家仍然需要像數(shù)據(jù)分析師一樣能夠清理，分析和可視化數(shù)據(jù)。但是，數(shù)據(jù)科學家將在這些技能上有更多的深度和專業(yè)知識，并且還將能夠訓練和優(yōu)化機器學習模型。
 

　　深入的數(shù)據(jù)科學家
 

　　數(shù)據(jù)科學家是一個個人，可以通過解決更多開放性問題并利用他們對高級統(tǒng)計和算法的知識來提供巨大的價值。如果分析師專注于從過去和現(xiàn)在的角度理解數(shù)據(jù)，那么科學家專注于為未來提供可靠的預(yù)測。
 

　　數(shù)據(jù)科學家將通過利用監(jiān)督(例如分類，回歸)和非監(jiān)督學習(例如聚類，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，異常檢測)方法來獲取隱藏的見解，以用于他們的機器學習模型。他們實質(zhì)上是在訓練數(shù)學模型，這將使??他們能夠更好地識別模式并得出準確的預(yù)測。
 

　　以下是數(shù)據(jù)科學家執(zhí)行的工作示例：
 

　　a.評估統(tǒng)計模型以確定分析的有效性。

　　b.使用機器學習來構(gòu)建更好的預(yù)測算法。

　　c.測試并不斷提高機器學習模型的準確性。

　　d.建立數(shù)據(jù)可視化以總結(jié)高級分析的結(jié)論。
 

　　數(shù)據(jù)科學家?guī)砹艘环N全新的方法和觀點來理解數(shù)據(jù)。盡管分析師可以描述趨勢并將這些結(jié)果轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)術(shù)語，但科學家將提出新的問題，并能夠建立模型以基于新數(shù)據(jù)進行預(yù)測。
 

　　開始在數(shù)據(jù)科學家的職業(yè)道路上學習：
 

　　什么是數(shù)據(jù)工程師?
 

　　數(shù)據(jù)工程師可以構(gòu)建和優(yōu)化可讓數(shù)據(jù)科學家和分析人員執(zhí)行其工作的系統(tǒng)。每個公司都依賴于其數(shù)據(jù)是準確的，并且需要使用它的個人可以訪問。數(shù)據(jù)工程師確保正確接收，轉(zhuǎn)換，存儲任何數(shù)據(jù)，并使其他用戶可以訪問這些數(shù)據(jù)。
 

　　深入的數(shù)據(jù)工程師
 

　　數(shù)據(jù)工程師為數(shù)據(jù)分析師和科學家建立了基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)工程師負責構(gòu)建數(shù)據(jù)管道，并且經(jīng)常不得不使用復(fù)雜的工具和技術(shù)來大規(guī)模處理數(shù)據(jù)。與前兩個職業(yè)道路不同，數(shù)據(jù)工程在軟件開發(fā)技能方面有更多的依靠。
 

　　在大型組織中，數(shù)據(jù)工程師可以有不同的重點，例如利用數(shù)據(jù)工具，維護數(shù)據(jù)庫以及創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)管道。無論關(guān)注的重點是什么，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)工程師都可以讓數(shù)據(jù)科學家或分析師專注于解決分析問題，而不必將數(shù)據(jù)從一個源轉(zhuǎn)移到另一個源。
 

　　數(shù)據(jù)工程師的心態(tài)通常更側(cè)重于構(gòu)建和優(yōu)化。以下是數(shù)據(jù)工程師可能正在執(zhí)行的任務(wù)的示例：
 

　　a.構(gòu)建用于數(shù)據(jù)消耗的API。

　　b.將外部或新數(shù)據(jù)集集成到現(xiàn)有數(shù)據(jù)管道中。

　　c.將特征轉(zhuǎn)換應(yīng)用于新數(shù)據(jù)上的機器學習模型。

　　d.持續(xù)監(jiān)控和測試系統(tǒng)以確保優(yōu)化的性能。
 

　　開始在數(shù)據(jù)工程師的職業(yè)道路上學習：
 

　　您的數(shù)據(jù)驅(qū)動的職業(yè)道路
 

　　既然我們已經(jīng)探索了這三個數(shù)據(jù)驅(qū)動的職業(yè)，那么問題仍然存在-您適合什么地方?您已經(jīng)完成了測驗，但讓我們更深入地了解如何真正確定最適合您的方法。
 

　　關(guān)鍵是要了解這是三種根本不同的數(shù)據(jù)處理方式。
 

　　數(shù)據(jù)工程師正在“后端”上工作，不斷改進數(shù)據(jù)管道，以確保組織所依賴的數(shù)據(jù)準確且可用。他們將利用各種不同的工具來確保正確處理數(shù)據(jù)，并確保用戶在需要時可以使用該數(shù)據(jù)。
 

　　一個好的數(shù)據(jù)工程師可以為組織的其他部門節(jié)省大量時間和精力。
 

　　然后，數(shù)據(jù)分析人員可以使用工程師構(gòu)建的自定義API提取新數(shù)據(jù)集，并開始識別數(shù)據(jù)中有趣的趨勢，并對這些異常進行分析。分析師將以清晰的方式總結(jié)和展示他們的結(jié)果，從而使他們的非技術(shù)團隊可以更好地了解他們的位置和工作方式。
 

　　最后，數(shù)據(jù)科學家可能會以分析師的初步發(fā)現(xiàn)為基礎(chǔ)，并進行更多的研究以從中得出洞見。無論是通過訓練機器學習模型還是通過運行高級統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)科學家都將提供嶄新的視角來展望不久的將來。
 

　　無論您選擇哪種具體方式，好奇心都是這三個職業(yè)的自然前提。使用數(shù)據(jù)提出更好的問題并進行更精確的實驗的能力是數(shù)據(jù)驅(qū)動職業(yè)的全部目的。此外，數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域不斷發(fā)展，因此非常需要不斷學習。
 

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