數據分析師和數據科學家有什麼區別？

　　關於數據分析師，數據工程師和數據科學家有什麼區別，三者有著相關的共同點，又有著不同點，數據科學家的影響力與互聯網同進同退。數據工程師和數據分析師與數據科學家攜手共同完成這幅「大數據時代」鉅作。

　　數據科學家是什麼樣一個存在呢?

　　通常情況下，數據科學家有數學或物理方面的高等學位。有博士學位的情況並不少見，碩士學位僅是一個前提條件。數據科學家精通統計建模以及如何構建與定製高級數學演算法。這既在他們專業範圍內，也是他們所擅長的地方。我聽到過有人這樣形容一個數據科學家「軟體工程技能牛過多數人的酷炫統計學家」。

　　我結合加工的說：所謂數據科學家，是指運用統計分析、機器學習、分散式處理等技術，從大量數據中提取出對業務有意義的信息，以易懂的形式傳達給決策者，並創造出新的數據運用服務的人才。

　　數據工程師如何定義呢?

　　數據工程師一般被定義成「深刻理解統計學科的明星軟體工程師」。如果你正為一個商業問題煩惱，那麼你需要一個數據工程師。這些夥計就是那些能提供可建模數據所需平臺的人。他們的核心價值在於他們藉由清晰數據創建數據管道的能力。

　　如何區分數據科學家，數據工程師與數據分析師

　　數據工程師對演演算法有相當好的理解。因此，數據工程師理應能運行基本數據模型。商業需求的高端化催生了演算高度複雜化的需求。很多時候，這些需求超過了數據工程師掌握知識範圍，這個時候你就需要打電話尋求數據科學家的幫助。

　　數據分析師如何理解呢?

　　數據分析師能洞悉一個方程式的商業意義。他們知道如何提出正確的問題，非常善於數據分析，數據可視化和數據呈現。不管是給另一個數據分析師還是C級執行做演講，數據分析師都是數據提取，模式識別以及從大量數據中洞察問題方面的能手。

　　如果你或者你的公司正考慮順應這股大數據浪潮的發展，你應該從明確你想利用大數據解決所面臨的商業問題處下手。接著找出你真正的需求：是數據採集，檢索，倉儲還是數據分析?然後編寫相應的職位描述並做好準備。

　　想要快速進入大數據行業，西線學院大數據培訓是不錯的選擇，除了堅持小班化教學之外，還以項目式教學為宗旨，手把手輔導學員，進行大量的案例操作，保障學員不光學會書本上的知識，更具有實際操作的能力。

以下內容來源一米智能觀發表的頭條文章「數據科學？數據分析？兩者差異有多大，是什麼關係？」，詳解了數據科學和數據分析的術語概念、範疇，並介紹了數據科學家和數據分析師各自的工作內容和工作差異。希望對你的問題有幫助！

編者按：數據科學和數據分析，在技術領域或其他相關行業工作的人可能會經常看到這兩個術語，雖然他們倆看起來挺像，但是這兩個術語是完全不同的，對業務有不同的影響。

數據科學

就像包含了許多專業和領域的科學一樣，數據科學也是獲取信息的各種模型和方法的廣義術語。在數據科學的範疇內，科學方法、數學、統計學和其他工具用來分析和操縱數據。如果一個工具或過程通過數據分析，從中獲取某種信息，那麼，它可能屬於數據科學。

實踐數據科學歸結為連接信息和數據點，以找到可用於業務的連接。數據科學通過嘗試找到新的模式和視角，深入瞭解未知世界。

數據科學試圖建立連接並為未來做好計劃，而不是像數據分析所做的那樣，檢查假設。數據科學通常通過提供數據上的新觀點，或以前沒看到不知道的所有的連接，幫助組織從查詢數據轉移到洞察力上。

數據分析

如果數據科學是掌握工具和方法的房子，那麼數據分析就是該房屋的特定空間。它與數據科學有關係，但是更具體和集中。數據分析通常比數據科學更受到關注，因為數據分析師不僅僅尋找數據之間的連接，而是關注一個特定的目標，通過數據排序來尋找支持的方法。數據分析通常是自動化的，可以在某些領域提供意見和見解。

數據分析包括梳理數據，找出可用於幫助實現組織目標的巨大財富。基本上，分析將數據分類成組織知道自己瞭解的數據和知道自己不瞭解的數據，並且可以用來衡量過去，現在或將來的事件。數據分析通過將趨勢和模式與公司的真實目標聯繫起來，從精準分析轉移到會給公司帶來什麼影響，並逐漸轉向提升業務率和尋找戰略重點。

數據科學家和數據分析師的差異

數據科學和數據分析之間看起來只有微妙的差異，但是實際上兩者可能對公司產生很大的影響。

一開始，數據科學家和數據分析師就有不同的背景，履行不同的職責，所以能正確使用這些術語有助於公司聘請合適的人員來處理各自的任務。數據分析和數據科學可以用來找到不同的東西，對於企業來說這些都是有用的，兩者都不能單獨應用於所有情況。數據分析常用於如醫療保健，遊戲和旅遊等行業，而數據科學常用於互聯網搜索和數字廣告中。

數據科學在人工智慧和機器學習的發展中也發揮著越來越重要的作用。許多公司正在轉向允許他們使用計算機篩選大量數據的系統，例如在企業快閃記憶體系統上，使用演算法來找到最有助於其組織實現目標的連接。機器學習在許多行業具有巨大的潛力，無疑在未來如何運作企業方面發揮巨大的作用。因此，組織和員工瞭解數據科學與數據分析之間的區別，以及對每個學科的作用至關重要。

雖然存在差異，但數據科學和數據分析都是未來工作和數據的重要組成部分。這兩個術語應該被希望理解數據，並能引領技術變革的公司所接受。