数据工程师，数据分析师和数据科学家-当人们谈论快速发展的数据科学领域时，经常会提到这些职位。
当然，数据科学中还有许多其他职位，但是在这里，大家将讨论这三个主要角色，它们之间的区别以及哪个角色最适合您。
尽管每个公司对每个角色都有自己的定义，但是您作为数据分析师，数据科学家或数据工程师每天可能要做的工作之间存在很大差异。大家将更深入地研究每个特定的角色，但让大家从一个快速的测验开始，它可以帮助您找出最适合您的方法：
测验：哪个角色最适合您?
下面，大家创建了一个快速的，包含四个问题的测验，以帮助您了解哪个职位最合适：
希望该测验使您对在数据科学行业中可能要开始的旅程有所了解。(而且，如果您没有得到想要的答案，请不要担心-这只是一个快速测验，而这三个职位的技能和任务之间有很多重叠之处)。
当然，这些工作角色比大家在四个问题的测验中所能传达的要多得多，所以让大家从数据分析师的角色开始，更详细地研究每个角色，并进一步了解每个角色的含义。
什么是数据分析师?
数据分析师通过获取数据，使用数据来回答问题并传达结果以帮助制定业务决策，从而为公司创造价值。数据分析师执行的常见任务包括数据清理，执行分析和创建数据可视化。
取决于行业，数据分析师可能会使用不同的头衔(例如，业务分析师，商业智能分析师，运营分析师，数据库分析师)。不管职位高低，数据分析师都是通才，可以担任许多角色和团队，以帮助其他人做出更好的数据驱动决策。
深度数据分析师
数据分析师具有将传统业务转变为数据驱动业务的潜力。
虽然数据分析师的职位通常是更广泛数据领域中的 “入门级” 工作，但并非所有分析师都是初级职位。作为精通 技术工具的有效沟通者，数据分析师对于将技术和业务团队分开的公司至关重要。
他们的核心职责是帮助其他人跟踪进度并优化他们的关注点。营销人员如何使用分析数据来帮助启动下一个广告系列?销售代表如何更好地确定要定位的受众特征?首席执行官如何才能更好地理解近期公司发展的根本原因?数据工程师数据分析师和数据科学家区别与联系https://www.aaa-cg.com.cn/data/2296.html钍ESE是数据分析提供了解决所有问题通过执行分析和呈现结果。
他们承担着处理数据以为其组织创造价值的复杂工作。
一个有效的数据分析师将消除业务决策中的猜测，并帮助整个组织蓬勃发展。通过分析新数据，合并不同的报告并转换结果，数据分析师必须成为不同团队之间的有效桥梁。反过来，这使组织可以对其增长进行准确的脉搏检查。
所需技能的性质将取决于公司的特定需求，但这是一些常见任务：
a.清理和整理原始数据。
b.使用描述性统计信息来大体上了解其数据。
c.分析数据中发现的有趣趋势。
d.创建可视化和仪表板，以帮助公司解释数据并做出决策。
e.向业务客户或内部团队展示技术分析的结果。
数据分析师为组织的技术和非技术方面都带来了巨大的价值。无论是运行探索性分析或解释执行仪表板，分析师培养一个团队之间的连接。
开始在Data Analyst的职业道路上学习：
什么是数据科学家?
数据科学家是一位专家，他将自己的专业知识运用到统计和构建机器学习模型中，以做出预测并回答关键业务问题。
数据科学家仍然需要像数据分析师一样能够清理，分析和可视化数据。但是，数据科学家将在这些技能上有更多的深度和专业知识，并且还将能够训练和优化机器学习模型。
深入的数据科学家
数据科学家是一个个人，可以通过解决更多开放性问题并利用他们对高级统计和算法的知识来提供巨大的价值。如果分析师专注于从过去和现在的角度理解数据，那么科学家专注于为未来提供可靠的预测。
数据科学家将通过利用监督(例如分类，回归)和非监督学习(例如聚类，神经网络，异常检测)方法来获取隐藏的见解，以用于他们的机器学习模型。他们实质上是在训练数学模型，这将使他们能够更好地识别模式并得出准确的预测。
以下是数据科学家执行的工作示例：
a.评估统计模型以确定分析的有效性。
b.使用机器学习来构建更好的预测算法。
c.测试并不断提高机器学习模型的准确性。
d.建立数据可视化以总结高级分析的结论。
数据科学家带来了一种全新的方法和观点来理解数据。尽管分析师可以描述趋势并将这些结果转换为业务术语，但科学家将提出新的问题，并能够建立模型以基于新数据进行预测。
开始在数据科学家的职业道路上学习：
什么是数据工程师?
数据工程师可以构建和优化可让数据科学家和分析人员执行其工作的系统。每个公司都依赖于其数据是准确的，并且需要使用它的个人可以访问。数据工程师确保正确接收，转换，存储任何数据，并使其他用户可以访问这些数据。
深入的数据工程师
数据工程师为数据分析师和科学家建立了基础。数据工程师负责构建数据管道，并且经常不得不使用复杂的工具和技术来大规模处理数据。与前两个职业道路不同，数据工程在软件开发技能方面有更多的依靠。
在大型组织中，数据工程师可以有不同的重点，例如利用数据工具，维护数据库以及创建和管理数据管道。无论关注的重点是什么，优秀的数据工程师都可以让数据科学家或分析师专注于解决分析问题，而不必将数据从一个源转移到另一个源。
数据工程师的心态通常更侧重于构建和优化。以下是数据工程师可能正在执行的任务的示例：
a.构建用于数据消耗的API。
b.将外部或新数据集集成到现有数据管道中。
c.将特征转换应用于新数据上的机器学习模型。
d.持续监控和测试系统以确保优化的性能。
开始在数据工程师的职业道路上学习：
您的数据驱动的职业道路
既然大家已经探索了这三个数据驱动的职业，那么问题仍然存在-您适合什么地方?您已经完成了测验，但让大家更深入地了解如何真正确定最适合您的方法。
关键是要了解这是三种根本不同的数据处理方式。
数据工程师正在“后端”上工作，不断改进数据管道，以确保组织所依赖的数据准确且可用。他们将利用各种不同的工具来确保正确处理数据，并确保用户在需要时可以使用该数据。
一个好的数据工程师可以为组织的其他部门节省大量时间和精力。
然后，数据分析人员可以使用工程师构建的自定义API提取新数据集，并开始识别数据中有趣的趋势，并对这些异常进行分析。分析师将以清晰的方式总结和展示他们的结果，从而使他们的非技术团队可以更好地了解他们的位置和工作方式。
最后，数据科学家可能会以分析师的初步发现为基础，并进行更多的研究以从中得出洞见。无论是通过训练机器学习模型还是通过运行高级统计分析，数据科学家都将提供崭新的视角来展望不久的将来。
无论您选择哪种具体方式，好奇心都是这三个职业的自然前提。使用数据提出更好的问题并进行更精确的实验的能力是数据驱动职业的全部目的。此外，数据科学领域不断发展，因此非常需要不断学习。
和所有当前和未来的数据分析，科学家和工程师在那里-好运气和不断学习!
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