数据科学与数据分析——该遵循哪种数据职业道路?

数据科学与数据分析问题以及在两个数据字段之间选择什么是一个常见问题。

他们说,数据是新的货币。 在像我们现在这样的数据驱动的世界中,大多数组织(如果不是全部)都高度依赖数据来深刻地决定影响其运营的关键事项。

收集、处理和分析信息以产生有价值的处理数据的整个过程为具有相关数据操作技能的人创造了不同的工作机会。 在这种情况下,数据科学和数据分析是处理和分析数据的两个主要职业。

数据科学职业和数据分析职业究竟需要什么? 他们的意思是一样的吗? 他们有什么不同? 将这些职业中的任何一个作为职业都需要具备哪些初步技能?

通过回答这些问题,本文将帮助您决定在数据分析和数据科学之间的职业生涯中要走的道路。 我知道你和我一样兴奋!

在决定两者之间的路径之前,让我们先看看您考虑的主要组成部分。

这些组件包括:

  • 数据科学职位描述与数据分析职位描述。
  • 数据分析和数据科学中的个人职责。
  • 数据科学所需的技能与数据分析所需的技能。
  • 您的兴趣与这些领域一致。

职位描述

数据科学

数据科学专业人员从行业内的各种来源获取数据。 然后,他们结合计算机科学、预测分析、统计和机器学习来解析这些庞大的数据集。 这有助于他们了解业务绩效及其功能结构,并找到满足其需求的解决方案。

数据科学家发现你没有意识到的问题; 他们首先需要答案。 这旨在确定一个潜在的学习平台,或者更好的创新平台!

数据分析

该领域涉及处理和统计分析现有信息以揭示可操作的数据。 数据分析师开发技术来收集、处理和组织数据以了解相关问题。

专家使用数据分析工具,例如; Python、R、Microsoft Excel 和 Tableau 来实现他们的目标。 此外,他们检查数据的准确性和质量。 他们在开发模型以报告数据并将其呈现给目标受众之前进一步分析这些数据。 使用模型的呈现方式可以让观众快速了解呈现的数据,让他们轻松做出决策。

明确的职责

数据科学家的职责

数据科学家清理、处理和操作原始获取的数据。 他们使用几个数据分析lytics 工具,可从数据中获得有价值的见解。 数据科学专家设计数据建模流程,开发算法和预测模型以执行自定义分析。

此外,数据科学涉及数据挖掘和从众多相关来源收集大量结构化和非结构化数据集。 作为一名数据科学家,您将负责设计和评估高级统计模型来解释这些数据。 此外,构建适用于大数据量的可预测模型和机器学习算法也是数据科学家职责的一部分。

处理后的数据需要进行分析,然后使用图表和图形在仪表板和报告中以图形方式表示。 可视化表示有助于相关利益相关者在做出决策之前快速了解数据趋势和模式。 这个过程称为数据可视化。 数据科学家经常在必要时与数据工程师和数据分析师合作,对数据结果进行分析。

数据分析师的职责

数据分析领域的职责与数据科学领域的职责相差无几。

他们使用相关数据来准备描述精确模式和趋势的报告。 数据分析师需要了解公司的角色和要求,以便他们可以简化整个数据分析过程。 他们还使用自动化工具从主要和次要数据源中获取这些需求。

收集数据后,他们通过删除损坏的数据、调试代码错误和任何相关问题来处理数据。

数据分析师还分析数据以评估其质量和意义。

此外,他们开发和维护数据库,以可读格式重新组织数据。

数据分析师使用统计工具通过识别、分析和解释复杂数据集中的模式和趋势来诊断和预测。

这些专业人员为关键业务功能分配一个数值,以评估和比较一段时间内的业务绩效。

与数据科学家一样,他们还与程序员、工程师和管理负责人合作,继续寻找改进流程的机会。

现在,让我们看看这两个领域都需要的关键技能。

所需技能

数据科学

该领域要求您精通数学、高级统计、预测建模、机器学习,当然还需要精通编程技能,包括:

  • 熟悉使用 Tableau、ChartBlocks、Datawrapper、D3.js 和 QlikeView 等数据可视化工具。
  • 精通 R、Python 和 Scala 等编程语言。
  • 您应该精通使用 Hadoop 和 Spark,大数据工具。
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数据分析

同样重要的是,数据分析师需要了解统计、数据库、建模和 预测分析 出色地。 此外,如果您是问题解决者并具备以下技能,这将有所帮助:

  • Excel 以及设计和开发 SQL 数据库来操作数据。
  • 用于统计的 Python 和 R 等编程语言。
  • 掌握数学以收集、测量、组织和分析数据。
  • 擅长使用报告包(如编程),包括 JavaScript、XML 或 ETL 框架。

教育背景

除了技术专长,相关统计和分析技能领域或计算机科学的学士学位将对数据分析师有所帮助。 或者,完成数据科学认证课程或合适的训练营。 从事个人项目是一个额外的优势,它将帮助您变得足够熟练以胜任工作角色。

另一方面,数据科学家要求您拥有数学或计算机科学课程的高级学位或硕士学位。

兴趣

你喜欢从事数学计算或系统思考方面的​​工作吗? 一般来说,您喜欢创建使用数据的系统吗? 数据科学最适合你。 这是因为数据科学家主要构建用于数据分析的系统,并使用机器学习技能来创建预测分析模型。 此外,他们还设计公司的数据收集系统并使用计算视角来定义流程。

否则,如果您喜欢通过广泛探索数据并从这些数据中得出模式或趋势来实现目标,那么数据分析是您的完美选择。

专业排名🕵️‍♂️

与数据分析相比,数据科学的专业排名更高。 同样,在薪酬方面,数据科学家的收入也相对高于数据分析师。 在美国,他们的平均工资分别为 110,000 美元和 65, 300 美元。 利润丰厚的领域,对吧?😊

但是,与数据科学家相比,数据分析师可以获得更多的机会空缺。

因此,它对你有什么好处? 🤔

在经历了数据科学和数据分析的差异之后,您现在可以更好地在两者之间做出决定。

可能你会想要重新考虑你的主要职业目标、兴趣,以及更重要的技能。

无论您选择哪种方式,这两个领域都是有利的。 此外,尽管您选择了职业,但使用数据永远不会出错。

如果您选择此路径,则可以探索有关可用数据分析课程的更多信息。 或者,如果您选择采用数据科学的方式,您可能想知道您将使用的数据科学工具。

祝你好运!