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法學資料科學家、資料工程師和資料分析師的區別
資料科學家、資料工程師和資料分析師都是以某種方式處理資料的專業人士。但是，他們的角色和職責不同。閱讀本文，瞭解資料科學家、資料工程師和資料分析師的職位描述以及如何區分它們。
什麼是資料科學家？
資料科學家分析和解釋數字形式的複雜資料。資料科學家負責從資料中提取見解和知識。他們使用多種技術（包括機器學習）來分析資料並將他們的發現傳達給利益相關者。
成為資料科學家的方法有很多，最常見的方法是積累足夠的經驗並學習各種資料科學家技能。
最重要的資料科學家技能包括高階資料統計分析、對機器學習的深入理解、資料預處理等。
什麼是資料工程師？
資料工程師專注於最佳化技術、構建所需格式的資料等等。要成為一名資料工程師，必須擁有資料相關領域的碩士學位或作為資料分析師積累足夠的經驗。
資料工程師需要具備強大的技術背景和建立和整合 API 的能力。資料工程師還需要了解資料管道和效能最佳化。
資料工程師負責構建用於儲存、處理和分析資料的基礎設施。這包括設定資料管道、構建資料湖以及確保資料格式正確且規範化等任務。
什麼是資料分析師？
資料分析師專注於資料清理、組織原始資料、資料視覺化以及提供資料的技術分析。資料分析師負責各種各樣的任務，包括資料探勘、資料清洗、使用統計方法、資料維護以及透過開發資料庫和計算機程式來糾正錯誤。
資料分析師必須能夠與組織的其他部門（如管理層和 IT 部門）合作，以便正確報告結果並制定目標。資料分析師負責使用資料來回答業務問題並幫助決策過程。他們可以使用 SQL 和 Excel 等工具來提取和分析資料，然後以清晰簡潔的方式呈現他們的發現。
資料科學家、資料工程師和資料分析師之間的區別
以下是資料科學家、資料工程師和資料分析師之間的一些重要區別：
關鍵 |
資料科學家 |
資料工程師 |
資料分析師 |
|---|---|---|---|
重點 |
資料科學家專注於資料的未來展示。 |
資料工程師專注於持續改進資料消費技術。 |
資料分析師專注於當前資料的技術分析。 |
角色 |
資料科學家的角色是提供資料的監督/非監督學習，對資料進行分類和迴歸。資料科學家大量使用神經網路、機器學習進行持續迴歸分析。 |
資料工程師的角色是構建適當格式的資料。資料工程師在後端工作。資料工程師使用最佳化的機器學習演算法來維護資料並以最合適的方式提供資料。 |
資料分析師執行資料清理、組織原始資料、分析和視覺化資料以解釋分析結果。 |
所需技能 |
大資料——R、Python、SAS、Pig、Apache Spark，以及資料庫——Hadoop、SQL，程式設計：Java、Perl。 |
大資料——R、Python、SAS、SAS Miner。 |
大資料——Pig，資料庫：Hive、Hadoop、MapReduce。 |
結論
這三個角色都涉及以某種方式處理資料，但它們的重點和職責不同。資料科學家專注於資料的未來展示，資料工程師專注於持續改進資料消費技術，而資料分析師專注於當前資料的技術分析。
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