数据科学家、数据工程师、数据分析师之间的区别

数据科学家、数据工程师和数据分析师都是以某种方式处理数据的专业人士。然而，他们有不同的角色和责任。阅读本文，了解更多关于数据科学家、数据工程师和数据分析师的工作概况以及如何区分他们。

谁是数据科学家

数据科学家是对数字形式的复杂数据进行分析和解释的人。数据科学家负责从数据中提取洞察力和知识。他们使用各种技术，包括机器学习，来分析数据并向利益相关者传达他们的发现。

成为数据科学家有几种方式，最常见的是通过获得足够的经验和学习各种数据科学家技能。

最重要的数据科学家技能包括对数据的高级统计分析，对机器学习的深入理解，数据调节等。

谁是数据工程师

数据工程师专注于技术的优化，以所需的格式构建数据等等。要成为一名数据工程师，必须拥有数据相关领域的硕士学位，或者获得足够数量的数据分析师的经验。

数据工程师需要有很强的技术背景，具有创建和整合API的能力。数据工程师还需要了解数据管道化和性能优化。

数据工程师负责建立存储、处理和分析数据的基础设施。这包括设置数据管道，建立数据湖，以及确保数据被正确格式化和规范化等任务。

谁是数据分析师

数据分析师专注于数据清理，组织原始数据，使数据可视化并提供数据的技术分析。数据分析师负责各种各样的任务，包括数据挖掘、数据净化、使用统计方法、数据维护，以及通过开发数据库和计算机程序来纠正错误。

数据分析师必须能够与组织的其他部门如管理层和IT部门合作，正确地报告他们的结果并建立目标。数据分析师负责使用数据来回答业务问题，并在决策过程中提供帮助。他们可以使用SQL和Excel等工具来提取和分析数据，然后以清晰简洁的方式呈现他们的发现。

数据科学家、数据工程师和数据分析师之间的区别

以下是数据科学家、数据工程师和数据分析师之间的一些重要区别。

Key	数据科学家	数据工程师	数据分析师
专注于	数据科学家专注于未来的数据展示。	数据工程师专注于不断改进数据消费技术。	数据分析师专注于数据的现时技术分析。
角色	数据科学家的作用是提供有监督/无监督的数据学习，对数据进行分类和回归。数据科学家大量使用神经网络、机器学习进行连续回归分析。	数据工程师的作用是以适当的格式建立数据。一个数据工程师在后端工作。一个数据工程师使用优化的机器学习算法来维护数据，并以最适当的方式提供数据。	数据分析师进行数据清理，组织原始数据，分析和可视化数据以解释分析。
需要的技能	大数据 – R, Python, SAS, Pig, Apache Spark, 和数据库 – Hadoop, SQL, 编程。Java, Perl.	大数据 – R、Python、SAS、SAS Miner。	大数据 – Pig, 数据库。Hive, Hadoop, MapReduce.

结论

所有这三种角色都以某种方式涉及到数据工作，但他们有不同的重点和责任。数据科学家专注于未来的数据显示，数据工程师专注于不断改进数据消费技术，而数据分析师则专注于目前的数据技术分析。