数据科学家和数据分析师之间有什么区别?

“数据科学家是 用于分析和解释复杂的数字数据的人,例如网站的使用统计数据,特别是为了协助业务的决策。“

  • 牛津词典

“数据分析师是一名专业人员,该专业人员与数据提供洞察,他们采用原始或非结构化数据并提出分析,这些分析产生了高管和其他人可以用来做出决定的可消化结果。”

  • 博士教司 

“数据科学家是一个可以根据过去的模式预测未来的人,而数据分析师是仅仅巩固来自数据的有意义的洞察的人。”

所以现在我们有定义,我认为真正了解两者之间的差异的最佳方式是提取比较。

*建议使用这一点。还有其他路线成为数据科学家/分析师。 看看我以前的帖子。 

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** 根据 确实 (数据科学家) 确实 (Data Analyst).

从数据分析师转换到数据科学家

虽然两个职业道路之间的许多相似之处,但也存在许多差异。数据科学家接受的薪酬较高,责任更多。这种额外的责任需要更多的学习,更多的知识,并更加练习您的编码技能。 

以下是一些指针,如果您希望从数据分析师到数据科学家的转换,我会建议您做些什么。

扮演数据科学家的角色。

如果您决定过渡到数据科学家,您必须做了很多额外的阅读来完全理解它需要成为数据科学家的内容。您将从描述数据中的趋势来使用现有数据来揭示新数据,并构建机器学习模型来支持您的假设。 

数据科学家:

  • 使用Python或R这样的语言花费很多时间清洁数据。
  • 使用机器学习算法构建预测模型,如渐变升压,线性回归,逻辑回归,决策树,随机林等。
  • 评估他们创建的模型以获得高百分比的准确性,以验证分析
  • 测试并提高已构建ML型号的准确性。
  • 构建可视化以叙述高级分析结果。

培养你的技能。

作为数据分析师,您每天可能无法编码。您的工作要求涉及您的编码和使用您的技术技能,但是,您的一些时间可能会在其他地方分配,例如,确定辅助业务决策的趋势。作为一个数据科学家,有能力代码是至关重要的,因为您将在大部分时间都在做到这一点以及具有交换和使用不同的编程环境的舒适性。这可能要求您了解频繁使用的不同编程语言的语法,例如R,Python和Java。 

数据分析师使用比数据科学家的数学和统计方法非常最小。所以刷新你的数学和统计数据将非常受益,因为您必须在日常生活中应用这些知识。您必须从头开始编写算法,并完全了解这些机器学习算法的工作。

您所做的编码越多,您学习的更多编程语言,您将成为更好的数据科学家。 您可以通过练习您的代码来完成上述几点,创建侧面项目,涉及自己在Kaggle,LeetCode等代码挑战中。您将知道您是否可以成为数据科学家的唯一方法,就是练习生活数据师的生活。 

如果您计划从数据分析师转换为数据科学家,这使得这一点帮助您对两个角色和指导之间的差异有所帮助。

如果您希望我们在AI时间Journal进一步探索您的兴趣或有任何其他问题,请在LinkedIn,Twitter或电子邮件发送给我们: [email protected].

副主编

一位年轻的数据科学家,愿望探讨人工智能可以帮助利用人类生活的寿命和征服终端疾病的不同方式。我还想探讨人工智能的人民意见以及他们认为它带来或不会带到桌子的内容。有这么多未解答的问题,我想得到更多的洞察力。

关于Nisha Arya Ahmed

一位年轻的数据科学家,愿望探讨人工智能可以帮助利用人类生活的寿命和征服终端疾病的不同方式。我还想探讨人工智能的人民意见以及他们认为它带来或不会带到桌子的内容。有这么多未解答的问题,我想得到更多的洞察力。

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