数据科学家 vs 数据分析师 vs 数据工程师 – 揭开区别

Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer - Unveiling the Differences

介绍

在大数据时代，组织越来越依赖于拥有专业技能的专业人员来发掘其庞大数据库中隐藏的潜力。数据分析师、数据科学家和数据工程师在这个领域中起着关键作用，每个人都为推动数据驱动的决策提供了独特的专业知识。在本文中，我们将深入探讨以下这些角色之间的主要差异：

1. 探索他们的职位描述
2. 日常职责
3. 薪资和职业前景
4. 背景和教育要求
5. 所需的技术技能
6. 所需的软技能
7. 潜在的职业发展方向

此外，我们还将研究协作方面，并重点介绍招聘每个角色的顶级公司。

让我们开始吧

数据分析师

职位描述

• 谷歌免费的生成式人工智能课程
• 康奈尔大学的人工智能（AI）研究人员提出了一种新的神经网络框架，以解决视频抠像问题
• 2023年机器学习研究中的顶级数据版本控制工具

数据分析师专注于从数据中提取洞察力以支持决策过程。他们使用统计技术、数据清洗和可视化工具来分析数据，并提供报告或可视化结果，以便于理解和采取行动的建议。

日常职责

1. 收集、清洗和组织数据以进行分析。
2. 进行探索性数据分析和可视化。
3. 应用统计技术揭示趋势和模式。
4. 创建报告和仪表盘呈现发现结果。

薪资和职业前景

数据分析师通常获得具有竞争力的薪资，年薪范围在60,000美元至80,000美元之间。随着组织采用数据驱动的战略，对熟练的数据分析师的需求仍然很高。职业前景包括增长机会、在特定领域或行业的专业化以及潜在的……