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法学数据科学家、数据工程师和数据分析师的区别
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。但是，他们的角色和职责不同。阅读本文，了解数据科学家、数据工程师和数据分析师的职位描述以及如何区分它们。
什么是数据科学家？
数据科学家分析和解释数字形式的复杂数据。数据科学家负责从数据中提取见解和知识。他们使用多种技术（包括机器学习）来分析数据并将他们的发现传达给利益相关者。
成为数据科学家的方法有很多，最常见的方法是积累足够的经验并学习各种数据科学家技能。
最重要的数据科学家技能包括高级数据统计分析、对机器学习的深入理解、数据预处理等。
什么是数据工程师？
数据工程师专注于优化技术、构建所需格式的数据等等。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作为数据分析师积累足够的经验。
数据工程师需要具备强大的技术背景和创建和集成 API 的能力。数据工程师还需要了解数据管道和性能优化。
数据工程师负责构建用于存储、处理和分析数据的基础设施。这包括设置数据管道、构建数据湖以及确保数据格式正确且规范化等任务。
什么是数据分析师？
数据分析师专注于数据清理、组织原始数据、数据可视化以及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、数据清洗、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，以便正确报告结果并制定目标。数据分析师负责使用数据来回答业务问题并帮助决策过程。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：
关键 |
数据科学家 |
数据工程师 |
数据分析师 |
|---|---|---|---|
重点 |
数据科学家专注于数据的未来展示。 |
数据工程师专注于持续改进数据消费技术。 |
数据分析师专注于当前数据的技术分析。 |
角色 |
数据科学家的角色是提供数据的监督/非监督学习，对数据进行分类和回归。数据科学家大量使用神经网络、机器学习进行持续回归分析。 |
数据工程师的角色是构建适当格式的数据。数据工程师在后端工作。数据工程师使用优化的机器学习算法来维护数据并以最合适的方式提供数据。 |
数据分析师执行数据清理、组织原始数据、分析和可视化数据以解释分析结果。 |
所需技能 |
大数据——R、Python、SAS、Pig、Apache Spark，以及数据库——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
这三个角色都涉及以某种方式处理数据，但它们的重点和职责不同。数据科学家专注于数据的未来展示，数据工程师专注于持续改进数据消费技术，而数据分析师专注于当前数据的技术分析。
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