数据分析vs. 数据科学:有什么区别?

数据分析师和数据科学家都大量使用数据或统计数据和事实，这些数据和事实是为了参考和分析而收集和分组的. 主要的区别在于他们如何使用这些数据.

数据分析师 “思想家,“花时间分析数据，以便他们能够确定藏品的趋势. 他们利用这些结果来制作图表和演示文稿，目的是更清楚地定义和解释数据所显示的内容. 分析师通常是向企业提出如何增加或减少公众对某一趋势的关注的人. 他们的工作通常是改善整个商业模式.

数据科学家也与数据密切合作, 但更多的是在另一边, 例如确定算法来识别和隔离数据分析师未来将寻找的趋势. 可以说，他们是数据设计者.

它们还构建数据建模的过程. 要做到这一点, 他们产生原型, 设计新算法或调整旧算法, 开发预测模型并运行分析测试，以确保最终结果将为他们提供所需的数据.

那些有 数据分析学位 可以根据他们所从事的行业和业务以各种方式开展他们的职业生涯. 无论它在哪里, 他们的目的基本上保持不变:他们使用数据来解决问题，并深入了解商业模式或行业方向的改进.

从事数据分析的工作通常涉及到对特定数据集的直接分配. 你通常是在努力找出事情发生或没有发生的原因. 例如, 你可能会通过查看记录数据来了解上一季度销售额下降的原因，或者是什么具体的变化帮助销售额增长. 因为每项业务都因地区和行业而异, 这些数据集可能会发生巨大变化, 但你的总体目标通常不会.

数据分析课程可能会有所不同，但它们都应该教你一套类似的技能，例如:

当数据分析师专攻大数据和分析时，他们可能会拥有各种各样的职业头衔. 尽管分析师经常完成类似的任务, 不同的行业需要在不同的环境和不同级别的管理中工作. 你可以考虑的职业头衔包括:

数据科学家可能会发现，拥有丰富的数学和统计知识背景是很有帮助的, 黑客和构建算法和程序的技能以及实质性的专业知识. 作为一名数据科学家，你也可以考虑攻读硕士学位.

数据科学课程通常与数据分析课程没有很大的不同，因为作为数据科学家，你需要能够看到和理解故事的两面. 你通常将重点放在软件开发课程上，以便能够磨练创建企业可以使用的算法和程序所需的技能. 你可能学习的主题和项目包括:

数据科学家的职业头衔与数据分析师非常相似. 这一灰色地带是两种职业道路混淆的地方，因为头衔是模糊的，而工作往往不是. 归根结底，就是与潜在雇主进行清晰的沟通. 询问他们的职位描述包括什么，这样你就可以弄清楚他们是在寻找更多的数据科学家还是数据分析师.

通常，与数据科学相关的职位包括:

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