近年來(lái)，很少有科技行業(yè)的工作像數(shù)據(jù)科學(xué)家這樣受到如此熱烈的追捧，隨著越來(lái)越多的公司收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)以獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，數(shù)據(jù)科學(xué)家被評(píng)為過(guò)去四年來(lái)美國(guó)最好的工作。

然而，數(shù)據(jù)科學(xué)家和另一個(gè)常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)角色——數(shù)據(jù)分析師之間的區(qū)別仍然不清晰。

數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師有相同的目標(biāo):通過(guò)解釋信息提供關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策和趨勢(shì)。但這些也為他們的角色帶來(lái)了不同的技能、教育和經(jīng)驗(yàn)水平要求，并且影響了他們的需求和薪酬。

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根據(jù)Indeed的調(diào)查，下面是這兩個(gè)角色的細(xì)分:

數(shù)據(jù)分析師需要做什么?

數(shù)據(jù)分析人員使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大多是電子表格或數(shù)據(jù)庫(kù)的形式(例如，零售商店購(gòu)買(mǎi)歷史或醫(yī)療記錄)，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)方面的見(jiàn)解。然后這些專(zhuān)業(yè)人員創(chuàng)建報(bào)告、圖表和其他可視化，以便將發(fā)現(xiàn)成果傳達(dá)給管理層或其他業(yè)務(wù)人員，并幫助做出決策。

例如，在運(yùn)輸行業(yè)工作的數(shù)據(jù)分析師可能會(huì)從數(shù)據(jù)集中收集、處理和組織信息，如調(diào)度記錄或運(yùn)輸數(shù)據(jù)庫(kù)，以發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并提出建議，從而提高服務(wù)效率，并為公司降低成本。

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要做什么?

數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作與數(shù)據(jù)分析師類(lèi)似，但活動(dòng)規(guī)模更大。這些專(zhuān)業(yè)人員通常需要研究更大、更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學(xué)家還需要設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來(lái)解決復(fù)雜的代碼問(wèn)題，并建立預(yù)測(cè)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

數(shù)據(jù)科學(xué)家還致力于確定需要提出哪些問(wèn)題，并根據(jù)業(yè)務(wù)問(wèn)題回答數(shù)據(jù)問(wèn)題，目的是幫助企業(yè)做出更好的決策。

以Spotify為例。該公司的數(shù)據(jù)分析師可能會(huì)專(zhuān)注于研究音樂(lè)聆聽(tīng)模式。但是，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)將tb級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成受眾細(xì)分模型，幫助工程師構(gòu)建個(gè)性化的音樂(lè)推薦引擎，或者檢查用戶(hù)行為和貨幣化研究，從而生成有針對(duì)性的廣告。

要成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)分析師，你需要什么技能?

Indeed稱(chēng)，數(shù)據(jù)分析師最需要的10項(xiàng)技能如下:

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)
2. 腳本
3. SQL
4. Stata
5. Microsoft Excel
6. Tableau
7. Python
8. R
9. Microsoft SQL服務(wù)器
10. SAS

數(shù)據(jù)分析師的平均年薪為65364美元，不過(guò)會(huì)因地區(qū)的不同而有所不同。

Indeed稱(chēng)，數(shù)據(jù)科學(xué)家最需要的10項(xiàng)技能如下:

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)
2. 腳本
3. Python
4. R
5. SQL
6. Spark
7. Java
8. 數(shù)據(jù)挖掘
9. Stata
10. Hadoop

數(shù)據(jù)科學(xué)家的平均年薪為121189美元，不過(guò)主要是大城市。換句話(huà)說(shuō)，數(shù)據(jù)科學(xué)家的年收入比數(shù)據(jù)分析師高出86%。

報(bào)告發(fā)現(xiàn)，盡管這兩個(gè)職位都最需要機(jī)器學(xué)習(xí)技能，但招聘要求有很大不同:超過(guò)34%的數(shù)據(jù)科學(xué)職位要求機(jī)器學(xué)習(xí)技能，但只有3%的數(shù)據(jù)分析師要求此技能 。因此，盡管機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)給數(shù)據(jù)分析師帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，但實(shí)際工作中可能并不需要。

數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師之間的主要區(qū)別是什么?

這兩個(gè)職位之間有三個(gè)關(guān)鍵區(qū)別:

1. 數(shù)據(jù)分析師回答業(yè)務(wù)部門(mén)提出的一系列定義明確的問(wèn)題，而數(shù)據(jù)科學(xué)家則制定并回答開(kāi)放式問(wèn)題，以獲得業(yè)務(wù)洞察力。
2. 數(shù)據(jù)分析師主要使用來(lái)自單一來(lái)源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)科學(xué)家則專(zhuān)注于分析來(lái)自多個(gè)不連續(xù)來(lái)源的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
3. 數(shù)據(jù)分析師組織和分類(lèi)數(shù)據(jù)以解決當(dāng)前的問(wèn)題，而數(shù)據(jù)科學(xué)家則利用他們?cè)谟?jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的背景來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)情況。

報(bào)告指出:“歸根結(jié)底，沒(méi)有數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)科學(xué)家就不可能成功，反之亦然。”“進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域需要更多的前期投資(更高的教育、技能要求)，但就薪資而言，回報(bào)也會(huì)更高。此外，數(shù)據(jù)科學(xué)就業(yè)市場(chǎng)的增長(zhǎng)速度似乎比數(shù)據(jù)分析師就業(yè)市場(chǎng)更快，這意味著未來(lái)這個(gè)熱門(mén)職位可能會(huì)有更多的機(jī)會(huì)。”