資料工程師資料分析師和資料科學家區別與聯絡
資料工程師，資料分析師和資料科學家-當人們談論快速發展的資料科學領域時，經常會提到這些職位。
當然，資料科學中還有許多其他職位，但是在這裡，我們將討論這三個主要角色，它們之間的區別以及哪個角色最適合您。
儘管每個公司對每個角色都有自己的定義，但是您作為資料分析師，資料科學家或資料工程師每天可能要做的工作之間存在很大差異。我們將更深入地研究每個特定的角色，但讓我們從一個快速的測驗開始，它可以幫助您找出最適合您的方法：
測驗：哪個角色最適合您?
下面，我們建立了一個快速的，包含四個問題的測驗，以幫助您瞭解哪個職位最合適：
希望該測驗使您對在資料科學行業中可能要開始的旅程有所瞭解。(而且，如果您沒有得到想要的答案，請不要擔心-這只是一個快速測驗，而這三個職位的技能和任務之間有很多重疊之處)。
當然，這些工作角色比我們在四個問題的測驗中所能傳達的要多得多，所以讓我們從資料分析師的角色開始，更詳細地研究每個角色，並進一步瞭解每個角色的含義。
什麼是資料分析師?
資料分析師通過獲取資料，使用資料來回答問題並傳達結果以幫助制定業務決策，從而為公司創造價值。資料分析師執行的常見任務包括資料清理，執行分析和建立資料視覺化。
取決於行業，資料分析師可能會使用不同的頭銜(例如，業務分析師，商業智慧分析師，運營分析師，資料庫分析師)。不管職位高低，資料分析師都是通才，可以擔任許多角色和團隊，以幫助其他人做出更好的資料驅動決策。
深度資料分析師
資料分析師具有將傳統業務轉變為資料驅動業務的潛力。
雖然資料分析師的職位通常是更廣泛資料領域中的 “入門級” 工作，但並非所有分析師都是初級職位。作為精通 技術工具的有效溝通者，資料分析師對於將技術和業務團隊分開的公司至關重要。
他們的核心職責是幫助其他人跟蹤進度並優化他們的關注點。營銷人員如何使用分析資料來幫助啟動下一個廣告系列?銷售代表如何更好地確定要定位的受眾特徵?執行長如何才能更好地理解近期公司發展的根本原因?釷ESE是資料分析提供瞭解決所有問題通過執行分析和呈現結果。
他們承擔著處理資料以為其組織創造價值的複雜工作。
一個有效的資料分析師將消除業務決策中的猜測，並幫助整個組織蓬勃發展。通過分析新資料，合併不同的報告並轉換結果，資料分析師必須成為不同團隊之間的有效橋樑。反過來，這使組織可以對其增長進行準確的脈搏檢查。
所需技能的性質將取決於公司的特定需求，但這是一些常見任務：
a.清理和整理原始資料。
b.使用描述性統計資訊來大體上了解其資料。
c.分析資料中發現的有趣趨勢。
d.建立視覺化和儀表板，以幫助公司解釋資料並做出決策。
e.向業務客戶或內部團隊展示技術分析的結果。
資料分析師為組織的技術和非技術方面都帶來了巨大的價值。無論是執行探索性分析或解釋執行儀表板，分析師培養一個團隊之間的連線。
開始在Data Analyst的職業道路上學習：
什麼是資料科學家?
資料科學家是一位專家，他將自己的專業知識運用到統計和構建機器學習模型中，以做出預測並回答關鍵業務問題。
資料科學家仍然需要像資料分析師一樣能夠清理，分析和視覺化資料。但是，資料科學家將在這些技能上有更多的深度和專業知識，並且還將能夠訓練和優化機器學習模型。
深入的資料科學家
資料科學家是一個個人，可以通過解決更多開放性問題並利用他們對高階統計和演算法的知識來提供巨大的價值。如果分析師專注於從過去和現在的角度理解資料，那麼科學家專注於為未來提供可靠的預測。
資料科學家將通過利用監督(例如分類，迴歸)和非監督學習(例如聚類，神經網路，異常檢測)方法來獲取隱藏的見解，以用於他們的機器學習模型。他們實質上是在訓練數學模型，這將使他們能夠更好地識別模式並得出準確的預測。
以下是資料科學家執行的工作示例：
a.評估統計模型以確定分析的有效性。
b.使用機器學習來構建更好的預測演算法。
c.測試並不斷提高機器學習模型的準確性。
d.建立資料視覺化以總結高階分析的結論。
資料科學家帶來了一種全新的方法和觀點來理解資料。儘管分析師可以描述趨勢並將這些結果轉換為業務術語，但科學家將提出新的問題，並能夠建立模型以基於新資料進行預測。
開始在資料科學家的職業道路上學習：
什麼是資料工程師?
資料工程師可以構建和優化可讓資料科學家和分析人員執行其工作的系統。每個公司都依賴於其資料是準確的，並且需要使用它的個人可以訪問。資料工程師確保正確接收，轉換，儲存任何資料，並使其他使用者可以訪問這些資料。
深入的資料工程師
資料工程師為資料分析師和科學家建立了基礎。資料工程師負責構建資料管道，並且經常不得不使用複雜的工具和技術來大規模處理資料。與前兩個職業道路不同，資料工程在軟體開發技能方面有更多的依靠。
在大型組織中，資料工程師可以有不同的重點，例如利用資料工具，維護資料庫以及建立和管理資料管道。無論關注的重點是什麼，優秀的資料工程師都可以讓資料科學家或分析師專注於解決分析問題，而不必將資料從一個源轉移到另一個源。
資料工程師的心態通常更側重於構建和優化。以下是資料工程師可能正在執行的任務的示例：
a.構建用於資料消耗的API。
b.將外部或新資料集整合到現有資料管道中。
c.將特徵轉換應用於新資料上的機器學習模型。
d.持續監控和測試系統以確保優化的效能。
開始在資料工程師的職業道路上學習：
您的資料驅動的職業道路
既然我們已經探索了這三個資料驅動的職業，那麼問題仍然存在-您適合什麼地方?您已經完成了測驗，但讓我們更深入地瞭解如何真正確定最適合您的方法。
關鍵是要了解這是三種根本不同的資料處理方式。
資料工程師正在“後端”上工作，不斷改進資料管道，以確保組織所依賴的資料準確且可用。他們將利用各種不同的工具來確保正確處理資料，並確保使用者在需要時可以使用該資料。
一個好的資料工程師可以為組織的其他部門節省大量時間和精力。
然後，資料分析人員可以使用工程師構建的自定義API提取新資料集，並開始識別資料中有趣的趨勢，並對這些異常進行分析。分析師將以清晰的方式總結和展示他們的結果，從而使他們的非技術團隊可以更好地瞭解他們的位置和工作方式。
最後，資料科學家可能會以分析師的初步發現為基礎，並進行更多的研究以從中得出洞見。無論是通過訓練機器學習模型還是通過執行高階統計分析，資料科學家都將提供嶄新的視角來展望不久的將來。
無論您選擇哪種具體方式，好奇心都是這三個職業的自然前提。使用資料提出更好的問題並進行更精確的實驗的能力是資料驅動職業的全部目的。此外，資料科學領域不斷髮展，因此非常需要不斷學習。