近年來，很少有科技行業的工作像數據科學家這樣受到如此熱烈的追捧，隨著越來越多的公司收集數據、分析數據以獲得競爭優勢，數據科學家被評為過去四年來美國最好的工作。

然而，數據科學家和另一個常見的大數據角色——數據分析師之間的區別仍然不清晰。

數據科學家和數據分析師有相同的目標:通過解釋信息提供關鍵業務決策和趨勢。但這些也為他們的角色帶來了不同的技能、教育和經驗水平要求，并且影響了他們的需求和薪酬。

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根據Indeed的調查，下面是這兩個角色的細分:

數據分析師需要做什么?

數據分析人員使用結構化數據，這些結構化數據大多是電子表格或數據庫的形式(例如，零售商店購買歷史或醫療記錄)，發現業務方面的見解。然后這些專業人員創建報告、圖表和其他可視化，以便將發現成果傳達給管理層或其他業務人員，并幫助做出決策。

例如，在運輸行業工作的數據分析師可能會從數據集中收集、處理和組織信息，如調度記錄或運輸數據庫，以發現問題并提出建議，從而提高服務效率，并為公司降低成本。

數據科學家需要做什么?

數據科學家的工作與數據分析師類似，但活動規模更大。這些專業人員通常需要研究更大、更復雜的數據集，包括結構化和非結構化數據。數據科學家還需要設計實驗來解決復雜的代碼問題，并建立預測模型和機器學習算法。

數據科學家還致力于確定需要提出哪些問題，并根據業務問題回答數據問題，目的是幫助企業做出更好的決策。

以Spotify為例。該公司的數據分析師可能會專注于研究音樂聆聽模式。但是，數據科學家可能會將tb級的數據轉換成受眾細分模型，幫助工程師構建個性化的音樂推薦引擎，或者檢查用戶行為和貨幣化研究，從而生成有針對性的廣告。

要成為一名數據科學家或數據分析師，你需要什么技能?

Indeed稱，數據分析師最需要的10項技能如下:

1. 機器學習
2. 腳本
3. SQL
4. Stata
5. Microsoft Excel
6. Tableau
7. Python
8. R
9. Microsoft SQL服務器
10. SAS

數據分析師的平均年薪為65364美元，不過會因地區的不同而有所不同。

Indeed稱，數據科學家最需要的10項技能如下:

1. 機器學習
2. 腳本
3. Python
4. R
5. SQL
6. Spark
7. Java
8. 數據挖掘
9. Stata
10. Hadoop

數據科學家的平均年薪為121189美元，不過主要是大城市。換句話說，數據科學家的年收入比數據分析師高出86%。

報告發現，盡管這兩個職位都最需要機器學習技能，但招聘要求有很大不同:超過34%的數據科學職位要求機器學習技能，但只有3%的數據分析師要求此技能 。因此，盡管機器學習可能會給數據分析師帶來競爭優勢，但實際工作中可能并不需要。

數據科學家和數據分析師之間的主要區別是什么?

這兩個職位之間有三個關鍵區別:

1. 數據分析師回答業務部門提出的一系列定義明確的問題，而數據科學家則制定并回答開放式問題，以獲得業務洞察力。
2. 數據分析師主要使用來自單一來源的結構化數據，而數據科學家則專注于分析來自多個不連續來源的非結構化數據。
3. 數據分析師組織和分類數據以解決當前的問題，而數據科學家則利用他們在計算機科學、數學和統計學方面的背景來預測未來情況。

報告指出:“歸根結底，沒有數據分析師，數據科學家就不可能成功，反之亦然。”“進入數據科學領域需要更多的前期投資(更高的教育、技能要求)，但就薪資而言，回報也會更高。此外，數據科學就業市場的增長速度似乎比數據分析師就業市場更快，這意味著未來這個熱門職位可能會有更多的機會。”