数据分析师与数据科学家 - 区别是什么?

data-analyst-vs-data-scientist

如果您正在寻找一份高薪工作,其中包括沿途的巨大职业机会,那么数据分析或数据科学可能是最值得推荐的两个职业。这并非没有道理-通常,IT领域被认为是非常有利可图的。您所要做的就是单看某些网站的薪资报告类型,以查看几乎令人难以置信的数字。话虽如此,它仍然会引起很多混乱-许多人倾向于混淆并且不知道数据科学家与数据分析师之间的区别。如果您有类似的问题,请不要担心-这篇“数据分析师与数据科学家”的比较文章对您有所帮助。

最终,本教程旨在回答两个大问题-两种专业之间有什么区别,您应该选择学习哪一种?但是,为了能够回答这些问题,我们首先需要建立一些背景信息。因此,在一开始,我们将分别简要介绍这两个专业。之后,我们还将为评估制定一些标准。完成此操作后,我们将能够有效地分析,评估和比较数据分析与数据科学。

引言

在继续进行描述,分析和比较之前,我还想谈一谈。无论您已经是一个有前途的开发人员或分析人员,还是本文是您对IT世界的初次见闻,肯定都有每个人都在某个方面或其他方面都在考虑的事情-为什么选择IT领域作为职业路线?

在大多数情况下,听到这个问题时,您想到的第一件事就是薪水。老实说-IT专业人员的确有惊人的薪水。无论您是图形设计师,程序员还是以某种方式处理数据的专家,都无关紧要-与IT相关的薪资往往会大大高于平均水平。这是因为该行业本身一直在不断发展,每天都在看到各种新的机会和想法。因此,对基于IT的专业人员的需求可能永远不会短缺。

这也是另一回事。在这一点上,几乎可以肯定的是,如果您想对自己的职业选择感到放心和放心,那么任何与IT相关的事情都可能是您最好的选择之一。由于行业不断发展,因此就业市场充满了与IT相关的工作机会。而且这几乎不可能改变,因为正如我之前提到的,每天都有新的创新出现。

我要提出的全部观点是,成为IT专业人员不仅有丰厚的薪水,而且还有很多(尽管已经很多了)。在此数据分析师与数据科学家文章中,绝对有必要牢记这一点。话虽如此,我们现在可以继续讨论数据分析师的工作。

数据分析

data-analyst-vs-data-scientist

当谈到数据分析师与数据科学家的话题时,数据分析无疑是两者中比较流行的一种。这主要是因为它既简单又经常遇到。那么,数据分析师是做什么的呢?

数据分析师是处理大量信息的人员。他们的工作包括获取大量数据,然后将数字“翻译”成日常英语。这样做是为了使分析师可以将分析的数据提供给其雇主,然后由他们的雇主根据分析结果做出适当的业务决策。

数据分析师是任何想要发展业务的团队的重要成员。话虽如此,这些人在每天处理大量数据的大型公司中最常见。尽管从数据分析师与数据科学家的讨论看来似乎不是这样,但数据分析师实际上具有非常明确的工作职责(这是好事!)。他们的绝对主要责任是能够剖析所提供的信息并做出清晰的陈述,然后公司可以对其进行解释。

现在,话虽这么说-为什么“数据分析与数据科学”的讨论很重要?或者,为什么数据分析对于公司的成功至关重要?让我举个简单的例子。

假设您拥有一家销售特定类型咖啡的小公司。您遵循所有行销的黄金法则,在传统上和在线上进行广告投放,花大量时间针对目标受众,等等。一个月过去了,您想查看一下您的业务情况。这不像简单地查看收入(您希望获得的收入!)那样简单。如果您想使业务保持成功,就必须找出可能的瓶颈和问题,找出目标受众中哪些群体没有购买产品(以及为什么),然后能够根据给定的信息做出某些决定。但是,您需要的所有信息都是由数字字符串生成的-您必须具备一些特定的知识才能理解数据。这就是“数据科学家VS数据分析师”讨论的地方-数据分析师将获取所有这些信息,对其进行分析,然后将结果返回给您。

即使这是“数据分析师做什么?”问题的答案的非常简单且精简的版本(示例),您现在也应该对这些专业人员的职责有一个相当体面的想法。话虽如此,让我们继续进行“数据分析师与数据科学家的对比”文章的下一部分,并讨论数据科学家的工作。

数据科学

data-analyst-vs-data-scientist

在“数据分析VS数据科学”讨论中,数据科学被认为是两者中较为复杂和困难的一项。这主要是因为与数据分析相比,该专业涉及一些额外的复杂任务。但是,让我们一次迈出一步-数据科学家会做什么?

乍一看,数据科学与数据分析非常相似。这两个专业都处理同一件事-大量的信息以数字显示。两者之间的主要区别在于其职责范围。

我们已经确定了这样一个事实,即数据分析师(顾名思义)提取并分析信息,然后将其提供给公司。数据科学家的职责在这两个过程中均得到扩展。首先,在向数据分析师提出特定问题的同时,期望数据科学家自行提出问题。我所说的“问题”是什么意思?好吧,这些问题是可以帮助公司从业务方面发展的事情。举个例子,我们可以回到前面提到的咖啡店。

如果要聘用数据分析师,则必须向他们提供要回答的特定问题。这样一个问题的例子可能是“ X人群购买的咖啡比Y人群购买的咖啡多吗?”。数据分析师会回答您的问题,并根据您公司的业绩找到答案。但是,在“数据分析师与数据科学家”的辩论中,您无需为数据科学家提出任何问题。而是由那个人负责查看您公司的业务模型,推断出可能(和潜在)的问题并自行提出问题。

但是,这并不是“数据分析师与数据科学家”讨论中唯一的数据科学家能够胜任职责的地方。当他们向您提供所分析的信息后,这些流程所涉及的过程也要承担更多责任。尽管数据分析师将在那里完成他或她的工作,但数据科学家还必须从显示的数据中得出某些结论,并为公司制定进一步的业务行动计划。

因此,综上所述,您现在不仅知道数据科学家的工作,还知道这两个专业之间的主要区别。现在,在我们开始讨论实际的“数据分析师与数据科学家”的比较之前,让我们简要介绍一下将用于分析这两个专业的标准。

分析标准

可以通过应用各种不同的标准来分析至少在某种程度上彼此相似的大多数作业。 由于这会适得其反,并且会花费大量时间,因此我们将仅使用几个最常引用的点来区分数据分析师与数据科学家。

我们将使用三个要点-受欢迎程度难度薪水

受欢迎程度是指在任何给定时间有多少公司正在寻找特定种类的专家。 如果一项工作长期受欢迎,您可以期望它是一个非常安全的职业选择。 但是,您还应该记住,热门职位竞争激烈! 这也是数据分析师与数据科学家讨论中的重点。

困难是不言而喻的-我们将比较一下工作之间的困难程度。 但是,这一点确实与最后一个因素-薪水直接相关。 难度较大,需要更多时间和精力才能成功完成的工作通常是薪水较高的工作(通常-并非总是如此!)。 在数据科学家VS数据分析师领域中也是如此。

数据分析师与数据科学家-您应该学习哪一个?

不用担心-我不会比较深入。信息以清晰简洁的方式呈现。话虽如此,让我们从一开始就开始进行数据分析师与数据科学家的比较-从受欢迎程度上来比较

哪个更受欢迎?

受欢迎程度可能是很难推论的。 但是,一种很好的查看方式可以是简单地转到搜索引擎(即Google),输入两个职位,然后比较出现的前几页的结果。

诚然,当谈到“数据分析师与数据科学家”的比较时,数据分析似乎是人们搜索的最流行的方法。 尽管可能有各种各样的原因,但最突出的原因似乎是有些人甚至不知道甚至存在“数据科学”之类的事实。

哪个更难?

不用说,数据科学毫无疑问地更难。数据科学家与数据分析师负有相同的责任-然后还有一些责任!由于数据科学家的工作量及其复杂性都较高,所以自然而然地,与数据分析师的工作相比,他们的工作要困难得多。

哪个有更高的薪水?

正如我之前在数据分析师与数据科学家的比较中提到的那样,工作越复杂通常意味着薪水越高。数据科学也不例外。但是,与数据分析师相比,数据科学家还能获得多少报酬?

根据Glassdoor.com的数据,数据分析师的平均年薪约为67,400美元。每月的费用为5620美元。听起来很不错!但是,数据科学家的平均年薪估计约为117,400美元,或每月近9800美元

那是巨大的差异!话虽如此,如果我们考虑到这两种工作的复杂性之间的差异,这确实很有意义。

结论

您可能会自己看到,即使两个工作都有相似之处,但就某些工作标准而言,它们还是有很大不同的。话虽这么说,最终,这一切都归结为您自己的个人喜好。两项工作的复杂性和工作量各不相同,将适合具有不同需求和需求的不同人。

话虽如此,我们到了“数据分析师与数据科学家”比较文章的结尾。如果您发现这些信息有用,请随时阅读其他文章!

Leave your honest review

Leave your genuine opinion & help thousands of people to choose the best online learning platform. All reviews, either positive or negative, are accepted as long as they’re honest. We do not publish biased reviews or spam. So if you want to share your experience, opinion or give advice - the scene is yours!

TOP3 Most Popular Coupon Codes

Verified

95% OFF

Advanced SQL: SQL Expert Certification Preparation Course
Rating
5.0
Verified

95% OFF

Complete Python 3 Programming Bootcamp: Beginner to Advanced
Rating
4.8
Verified

100% FREE

Best Courses at BitDegree
Rating
5.0

FAQ

How do you choose which online course sites to review?

We pick online learning platforms according to their market size, popularity, and, most importantly, our users’ request or general interest to read genuine MOOC reviews about certain online learning platforms.

How much research do you do before writing your e-learning reviews?

Our dedicated MOOC experts carry out research for weeks – only then can they say their evaluations for different aspects are final and complete. Even though it takes a lot of time, this is the only way we can guarantee that all the essential features of online learning platforms are tried and tested, and the verdict is based on real data.

Which aspect is the most important when choosing the best online learning platforms?

It wouldn’t be right to pick just one aspect out of the selection: priorities depend on each individual person, their values, wishes, and goals. A feature that’s important to one person can be utterly irrelevant to the other. Anyhow, all users would agree that good quality of the learning material is a must for online learning platforms.

How is this e-learning review platform different from others?

Every MOOC-reviewing platform is unique and has its own goals and values. Our e-learning reviews are 100% genuine and written after performing a careful analysis. That is the goal that a lot of e-learning review sites lack, so we consider it to be our superpower!