數據工程師，數據分析師和數據科學家-當人們談論快速發展的數據科學領域時，經常會提到這些職位。

當然，數據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，但是您作為數據分析師，數據科學家或數據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據科學行業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，所以讓我們從數據分析師的角色開始，更詳細地研究每個角色，并進一步了解每個角色的含義。

什么是數據分析師?

數據分析師通過獲取數據，使用數據來回答問題并傳達結果以幫助制定業務決策，從而為公司創造價值。數據分析師執行的常見任務包括數據清理，執行分析和創建數據可視化。

取決于行業，數據分析師可能會使用不同的頭銜(例如，業務分析師，商業智能分析師，運營分析師，數據庫分析師)。不管職位高低，數據分析師都是通才，可以擔任許多角色和團隊，以幫助其他人做出更好的數據驅動決策。

深度數據分析師

數據分析師具有將傳統業務轉變為數據驅動業務的潛力。

雖然數據分析師的職位通常是更廣泛數據領域中的“入門級”工作，但并非所有分析師都是初級職位。作為精通技術工具的有效溝通者，數據分析師對于將技術和業務團隊分開的公司至關重要。

他們的核心職責是幫助其他人跟蹤進度并優化他們的關注點。營銷人員如何使用分析數據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?首席執行官如何才能更好地理解近期公司發展的根本原因?數據工程師數據分析師和數據科學家區別與聯系https://www.aaa-cg.com.cn/data/2296.html釷ESE是數據分析提供了解決所有問題通過執行分析和呈現結果。

他們承擔著處理數據以為其組織創造價值的復雜工作。

一個有效的數據分析師將消除業務決策中的猜測，并幫助整個組織蓬勃發展。通過分析新數據，合并不同的報告并轉換結果，數據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。

所需技能的性質將取決于公司的特定需求，但這是一些常見任務：

a.清理和整理原始數據。

b.使用描述性統計信息來大體上了解其數據。

c.分析數據中發現的有趣趨勢。

d.創建可視化和儀表板，以幫助公司解釋數據并做出決策。

e.向業務客戶或內部團隊展示技術分析的結果。

數據分析師為組織的技術和非技術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行儀表板，分析師培養一個團隊之間的連接。

開始在DataAnalyst的職業道路上學習：

什么是數據科學家?

數據科學家是一位專家，他將自己的專業知識運用到統計和構建機器學習模型中，以做出預測并回答關鍵業務問題。

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

深入的數據科學家

數據科學家是一個個人，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在的角度理解數據，那么科學家專注于為未來提供可靠的預測。

數據科學家將通過利用監督(例如分類，回歸)和非監督學習(例如聚類，神經網絡，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。他們實質上是在訓練數學模型，這將使他們能夠更好地識別模式并得出準確的預測。

以下是數據科學家執行的工作示例：

a.評估統計模型以確定分析的有效性。

b.使用機器學習來構建更好的預測算法。

c.測試并不斷提高機器學習模型的準確性。

d.建立數據可視化以總結高級分析的結論。

數據科學家帶來了一種全新的方法和觀點來理解數據。盡管分析師可以描述趨勢并將這些結果轉換為業務術語，但科學家將提出新的問題，并能夠建立模型以基于新數據進行預測。

開始在數據科學家的職業道路上學習：

什么是數據工程師?

數據工程師可以構建和優化可讓數據科學家和分析人員執行其工作的系統。每個公司都依賴于其數據是準確的，并且需要使用它的個人可以訪問。數據工程師確保正確接收，轉換，存儲任何數據，并使其他用戶可以訪問這些數據。

深入的數據工程師

數據工程師為數據分析師和科學家建立了基礎。數據工程師負責構建數據管道，并且經常不得不使用復雜的工具和技術來大規模處理數據。與前兩個職業道路不同，數據工程在軟件開發技能方面有更多的依靠。

在大型組織中，數據工程師可以有不同的重點，例如利用數據工具，維護數據庫以及創建和管理數據管道。無論關注的重點是什么，優秀的數據工程師都可以讓數據科學家或分析師專注于解決分析問題，而不必將數據從一個源轉移到另一個源。

數據工程師的心態通常更側重于構建和優化。以下是數據工程師可能正在執行的任務的示例：

a.構建用于數據消耗的API。

b.將外部或新數據集集成到現有數據管道中。

c.將特征轉換應用于新數據上的機器學習模型。

d.持續監控和測試系統以確保優化的性能。

開始在數據工程師的職業道路上學習：

您的數據驅動的職業道路

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

關鍵是要了解這是三種根本不同的數據處理方式。

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

一個好的數據工程師可以為組織的其他部門節省大量時間和精力。

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

最后，數據科學家可能會以分析師的初步發現為基礎，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計分析，數據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的自然前提。使用數據提出更好的問題并進行更精確的實驗的能力是數據驅動職業的全部目的。此外，數據科學領域不斷發展，因此非常需要不斷學習。

和所有當前和未來的數據分析，科學家和工程師在那里-好運氣和不斷學習!

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