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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師有什么區(qū)別？
數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師有什么區(qū)別？
2022-02-21
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“數(shù)據(jù)科學(xué)家是用來(lái)分析和解釋復(fù)雜數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的人，如網(wǎng)站的使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，尤其是為了幫助企業(yè)決策?！?/span>

-牛津詞典

“數(shù)據(jù)分析師是處理數(shù)據(jù)以提供洞察力的專(zhuān)業(yè)人員，他們獲取原始或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并提出分析結(jié)果，以產(chǎn)生可消化的結(jié)果，供高管和其他人用于決策。”

-Techopedia

“數(shù)據(jù)科學(xué)家是能夠根據(jù)過(guò)去的模式預(yù)測(cè)未來(lái)的人，而數(shù)據(jù)分析師只是從數(shù)據(jù)中獲得有意義的見(jiàn)解的人。

所以現(xiàn)在我們有了定義，我認(rèn)為真正理解兩者區(qū)別的最好方法是進(jìn)行比較。

*建議這樣做。還有其他途徑可以成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家/分析人員。看看我之前的帖子。

從數(shù)據(jù)分析師轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)科學(xué)家


雖然他們?cè)趦煞N職業(yè)道路上有許多相似之處，但也有許多不同之處。數(shù)據(jù)科學(xué)家得到的報(bào)酬越高，責(zé)任就越大。這項(xiàng)額外的責(zé)任需要更多的學(xué)習(xí)、更多的知識(shí)和更多的練習(xí)您的編碼技能。

下面是一些建議，如果您希望從數(shù)據(jù)分析師過(guò)渡到數(shù)據(jù)科學(xué)家，我會(huì)建議您做些什么。

扮演數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色。

如果您已經(jīng)決定轉(zhuǎn)變?yōu)橐幻麛?shù)據(jù)科學(xué)家，您必須做了大量額外的閱讀，以完全理解成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家所需要的內(nèi)容。您將從描述數(shù)據(jù)的趨勢(shì)到使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新數(shù)據(jù)，并建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)支持您的假設(shè)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家：

  • 他們花很多時(shí)間使用Python或R之類(lèi)的語(yǔ)言清理數(shù)據(jù)。
  • 使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，例如梯度增強(qiáng)、線(xiàn)性回歸、logistic回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等。
  • 評(píng)估他們創(chuàng)建的模型，以獲得高百分比的精確度，以驗(yàn)證分析
  • 測(cè)試和提高已經(jīng)建立的ML模型的準(zhǔn)確性。
  • 構(gòu)建可視化以敘述高級(jí)分析結(jié)果。

提高技能。

作為一名數(shù)據(jù)分析師，您可能不是每天都在編碼。你的工作要求包括你編寫(xiě)代碼和使用你的技術(shù)技能，然而，你的一些時(shí)間可能被分配到其他地方，例如識(shí)別趨勢(shì)以幫助商業(yè)決策。作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，擁有編寫(xiě)代碼的能力是至關(guān)重要的，因?yàn)槟鷮⒃诖蟛糠謺r(shí)間內(nèi)進(jìn)行編寫(xiě)，同時(shí)還要能夠輕松地切換和使用不同的編程環(huán)境。這可能要求您理解常用的不同編程語(yǔ)言（如R、Python和Java）的語(yǔ)法。

與數(shù)據(jù)科學(xué)家相比，數(shù)據(jù)分析家使用的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法非常少。因此，復(fù)習(xí)你的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)將對(duì)你大有裨益，因?yàn)槟銓⒉坏貌辉谀愕娜粘Ｉ钪袘?yīng)用這些知識(shí)。您將不得不從頭開(kāi)始編寫(xiě)算法，并充分理解這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法是如何工作的。

你做的代碼越多，你學(xué)的編程語(yǔ)言越多，你就會(huì)成為更好的數(shù)據(jù)科學(xué)家。你可以通過(guò)練習(xí)你的代碼，創(chuàng)建輔助項(xiàng)目，參與到代碼挑戰(zhàn)中，比如Kaggle、LeetCode等等來(lái)實(shí)現(xiàn)以上兩點(diǎn)。你知道你是否能成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家的唯一方法，就是練習(xí)過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)家的生活。

如果您打算從數(shù)據(jù)分析師過(guò)渡到數(shù)據(jù)科學(xué)家，我希望這能幫助您了解這兩個(gè)角色之間的差異，并為您提供指導(dǎo)。




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