数据科学与数据分析：选择哪条数据职业道路？

数据科学与数据分析的选择问题是一个非常常见的问题。

数据是新的货币，这是他们所说的。在像我们现在这样的数据驱动世界中，大多数组织（如果不是全部）高度依赖数据来深入决策对其运营产生影响的重要事项。

整个收集信息、处理和分析以生成有价值的处理数据的过程为具备相关数据处理技能的人们创造了不同的工作机会。在这种情况下，Data Science和数据分析是两个主要从事数据处理和分析的职业。

一个Data Science职业和数据分析职业到底意味着什么？它们有多不同？要成为其中之一的职业，人们需要哪些初步的技能？

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选择哪条职业道路。我知道你和我一样兴奋！

让我们看看在决定两者之间的道路之前要考虑的主要组成部分。

这些组成部分包括：

• 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责任。

• 数据科学所需技能与数据分析所需技能。

• 教育背景。

• 你的兴趣与这些领域相吻合。

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、统计学和机器学习来解析这些大量的数据集。这有助于他们了解业务绩效和功能结构，并找到满足其需求的解决方案。

数据科学家会挖掘你没有意识到需要回答的问题。这旨在确定一个潜在的研究平台，甚至更好，创新！

数据分析

这个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、处理和组织数据以理解所涉问题。

专家们使用数据分析工具，如Python、R、Microsoft Excel和Tableau来实现他们的目标。此外，他们会对数据进行准确性和质量的审查。他们在开发模型之前对这些数据进行进一步分析，以便向目标受众报告数据和展示数据。使用模型进行演示可以让受众快速理解所呈现的数据，并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。他们使用多种数据分析工具从数据中获取有价值的见解。数据科学专家设计数据建模过程，开发算法和预测模型来执行定制分析。

此外，数据科学还涉及从许多相关来源挖掘数据和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Machine Learning算法也是数据科学家的职责的一部分。

处理后的数据需要进行分析，并使用图表和图形在仪表板和报告中以可视化的方式呈现。可视化的呈现有助于相关利益相关者在做出决策之前快速了解数据的趋势和模式。这个过程被称为数据可视化。数据科学家通常会与数据工程师和数据分析师一起工作，以在必要时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并没有太大的区别。

他们使用相关数据准备报告，描绘出精确的模式和趋势。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要求。

在收集数据后，他们通过清除损坏的数据，调试代码错误和任何相关问题来处理数据。

数据分析师还通过分析数据来评估其质量和意义。

此外，他们开发和维护数据库，以便以可读格式重新组织数据。

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

这些专业人士为关键业务功能分配数值，以评估和比较业务绩效的变化。

像数据科学家一样，他们也与程序员、工程师和管理人员合作，继续寻找流程改进的机会。

现在，让我们来看看这两个领域需要的关键技能。

所需技能

数据科学

这个领域要求你在数学、高级统计学、预测建模、机器学习方面有很好的知识，并且当然要熟悉编程技能，包括：

• SQL and NoSQL databases，包括MongoDB和Cassandra。

• 熟悉使用数据可视化工具，如Tableau、ChartBlocks、Datawrapper、D3.js和QlikeView等。

• 熟练掌握R、Python和Scala等编程语言。

• 你应该熟练使用Hadoop和Spark等大数据工具。

数据分析

同样重要的是，数据分析师需要了解统计学、数据库、建模和predictive analysis 等。此外，你应该是一个问题解决者，并具备以下技能：

• 使用Excel和设计和开发SQL数据库来操作数据。

• 使用像Power BI这样的报告数据的工具。

• 使用Python和R等编程语言进行统计分析。

• 精通数学，以收集、测量、组织和分析数据。

• 熟练使用报告包，如JavaScript、XML或ETL框架等编程语言。

教育背景

除了技术专业知识外，对于数据分析师来说，拥有统计学和分析技能领域或计算机科学的学士学位将对成为数据分析师有所帮助。或者，完成一个数据科学认证课程或适当的短期培训班。进行个人项目工作是一个额外的优势，可以帮助你在工作中变得熟练。

另一方面，数据科学家需要拥有数学或计算机科学的高级学位或硕士学位。

兴趣

您喜欢数学计算或系统思考吗？总的来说，您是否喜欢创建处理数据的系统？数据科学可能是最适合您的。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创建预测性分析模型。此外，他们还设计公司的数据收集系统，并使用计算视角定义流程。

否则，如果您喜欢通过广泛探索数据并从中找出模式或趋势来实现目标，数据分析是您的完美选择。

专业级别 🕵️‍♂️

与数据分析相比，数据科学的专业级别更高。同样，从薪资方面来看，数据科学家的薪水相对较高。在美国，他们的平均薪水分别为110,000美元和65,300美元。是一个有利可图的领域，对吧？😊

然而，数据分析师的职位空缺比数据科学家更多。

那么，对您来说应该选择哪个呢？🤔

经过了解数据科学和数据分析的区别，现在您可以更好地决定两者之间的选择。

您可能会重新考虑您的主要职业目标、兴趣和更重要的技能。

无论您选择哪条道路，这两个领域都是有优势的。此外，无论您的职业选择如何，与数据一起工作绝对不会错。

如果您选择这条道路，您可以了解更多关于 Data Analytics courses 的信息。或者，如果您选择走数据科学的道路，您可能想了解一下将要使用的 Data Science tools。

祝您好运！