数据科学家 vs 数据工程师 vs 统计学家

一、数据科学家 与 数据工程师 与 统计学家 之间的区别

数据科学家 vs 数据工程师 vs 统计学家 —— Big Data 不仅仅是两个词，而且以前所未有的方式爆炸式增长。它在速度、种类和数量方面以难以想象的速度增长。它席卷了整个世界，现在可以实时使用，从而使品牌能够快速、快速地生成分析。由于具有改变世界的潜力，大分析也正在影响政府、公司、品牌和学术组织。通过改变人们的生活方式和生活方式，大数据每天都在迅速发展和变化。

世界上的数据量是无法想象的，我们相当于世界所有海洋中的一升水。学习在大数据的海洋中冲浪将有助于公司利用世界上存在的多种机会。当公司能够从原始数据中获得洞察力并从中获得有价值的洞察力时，品牌可以更好地适应标记趋势并采取行动以全面的方式增强和扩大其基础。

大数据用于描述将强大的计算能力，尤其是机器学习 和人工智能等应用到高度复杂和庞大的信息集上的过程。大数据处理什么样的信息？处理所有类型的信息。

• 它可用于将公用事业成本与气象数据进行比较，以获取有关趋势和低效率的信息。
• 它还可用于比较有关救护车位置的信息以及患者记录，并帮助医院在响应时间和生存方面做出更明智的选择。
• 健身爱好者还可以使用大数据来跟踪他们的锻炼和卡路里计数，以便他们能够更快、更顺畅地实现目标。
• 等等

因为大数据是一个巨大的领域，机会巨大，这个领域也有很多工作机会。本文涉及在大数据领域日益突出的三个主要工作机会。其中包括 数据科学家、数据工程师和统计学家。

1.1、数据科学家的发展领域

以大数据形式出现的新技术的兴起反过来又导致了一种称为数据科学家的新机会的兴起。虽然数据科学家的工作不仅仅与大数据项目有关，但他们的工作与该领域是互补的，因为数据是他们职责和职能不可或缺的一部分。随着品牌的职责和功能在快速竞争的环境中开始演变，数据科学家的职责和功能也发生了变化。正式培训是成为数据科学家不可或缺的一部分，这需要在计算机科学和应用、建模等一些基础领域有扎实的基础、统计、数学和分析。数据科学家不同于其他普通专业人士，因为他具有强烈的商业意识，通常加上强大的沟通技巧，可以帮助他们与业务和 IT 领导者交流他们的发现和见解，以便他们能够应对行业的挑战和需求一方面是成功的方式，另一方面是增加价值。

数据科学家是极富创造力和好奇心的人，可以以简单和简化的方式从大量数据中发现见解。这几乎就像一个文艺复兴时期的人，他真的很热衷于为行业带来巨大的变化并学习大的东西。

传统的数据分析师通常只会查看来自一个来源的数据，而数据科学家有能力检查来自多个不同来源的数据。通过筛选各种数据，数据科学家的主要目标是发现隐藏的见解，这反过来也可以帮助他们获得竞争优势。数据科学家不仅负责收集和报告数据，还要从各个角度研究它们并推荐品牌，他们如何使用所述数据来实现他们的目标和目标，以及创造新的目标。

1.2、数据工程师及其演变

数据工程师的角色有时与数据科学家的角色重叠。这主要是因为它们的工具和技术非常相似，并且在某些公司中具有几乎相同的功能集。但是，数据工程在多个公司中也称为数据基础设施或数据架构。

1.2.1、数据工程师的主要职责

收集数据、存储数据和批处理或实时处理它们，并通过 API 将它们传递给可以轻松理解和理解它们的数据科学家。换句话说，正是数据工程师真正帮助数据科学以顺畅和轻松的方式完成了他们的工作。

市场上充斥着多种大数据工具，每个工具都执行着独特的功能。重要的是使用特定工具来实现其目标，而不是该工具在行业内流行和流行的事实。这就是为什么数据工程师需要在软件工程领域拥有坚实的基础。他们必须能够以有效的方式学习和使用这些工具，并在出现这种情况时对其进行改进。简而言之，一个优秀而高效的数据工程师将拥有广泛而全面的数据库知识，并精通最佳工程实践。其中一些实践包括处理和记录错误、监控系统、构建管道、了解缩放过程以及其他技术和方法。

1.3、成为成功的数据科学家所需的技能

因此，许多专业人士都需要成为一名数据科学家。同时重要的是要记住，要在人群中脱颖而出。有一些技能可以帮助专业人士获得技能，帮助他们在大数据领域胜任。

1.3.1、数据科学家需要具备基本工具方面的知识

在大数据行业获得更好的知名度之前，掌握与大数据相关的基础工具很重要。这意味着专业人士 一方面需要深入了解 R 或 Python 等统计编程语言，另一方面需要深入了解 SQL 等数据库查询语言。这些语言和技能将帮助专业人士打下坚实的基础，从而建立强大而成功的职业生涯。

1.3.2、数据科学家需要对基本统计有正确的理解

对于那些想要更好地了解大数据行业的人来说，对统计有基本的了解是非常重要的。许多数据科学家仍然不知道 p 值的正确定义，这就是为什么数据科学家需要了解统计检验、最大似然、分布等。此外，机器学习和统计知识等东西将在未来的所有学习中派上用场。如果您想创建数据驱动的公司，统计数据尤其重要。虽然有些公司可能不是产品驱动的，但统计数据对于各个行业和经济体的所有品牌和公司都至关重要。

1.3.3、一个好的数据科学家必须了解机器学习的各个方面

如果您是一名想要为大公司工作的数据科学家，那么您将需要处理规模和结构都非常庞大的数据。这就是为什么您需要了解如何使用机器学习方法。这包括各种元素，如 k-最近邻、随机森林、集成方法，所有这些都是机器学习爱好者中越来越突出的术语。虽然通过 R 或Python 库实现了许多技术，但机器学习是很好的，虽然不是完全必要的。更重要的是理解粗笔画并以适当的方式使用它们。

1.3.4、优秀的数据科学家擅长数据挖掘

分析数据并不像看起来那么简单，有时当数据量很大时，它会变成一个困难而复杂的过程。这就是为什么数据科学家知道如何处理数据中的缺陷非常重要和必不可少，这些缺陷可能包括缺失值、不一致的字符串格式、日期格式等问题。处理数据差异的问题在中小型公司或在数据在公司运作中发挥非常重要作用的情况下至关重要。话虽如此，数据挖掘方面的专业知识将有助于数据科学家以成功的方式探索和发展他们的职业生涯。

1.3.5、一名优秀的数据科学家将具备强大的数据可视化和沟通技巧

可视化和沟通技巧是数据科学家拥有的一些最重要的技能。对于刚刚发现大数据及其应用的力量和力量的新公司来说尤其如此。沟通技巧非常重要，因为如果数据科学家无法解释他的发现和见解，那么整个过程将是徒劳的。当数据科学家能够以成功的方式传达大数据的好处时，他们可以帮助公司实现他们的目标。谈到可视化，数据科学家熟悉数据可视化工具非常重要。虽然可视化很重要，

1.3.6、良好的软件工程知识将使数据工程师处于有利地位

了解工程的数据科学家对于小公司的发展至关重要。这是因为他们将负责处理大量数据记录，并最终负责开发强大且技术先进的数据驱动产品。

1.3.7、数据科学家的思维非常重要

所有公司都希望聘用能够成功解决问题和挑战的人员。这就是为什么他们应该在所有情况下都具有创造力、分析能力和解决问题的能力。通过提出相关问题并找到相关答案，数据科学家可以达到其职业生涯的成功顶峰。

1.4、统计学家的角色和职责

虽然数据工程师和数据科学家的职责和角色在不止一种情况下重叠，但统计学家的角色相对不同且独特。今天，世界可以比作一个数量领域。许多行业和公司依靠数据和数值推理来理解其成长和发展的各个方面。数据不再只是数字，而是承载可以以动态方式解释的信息的数字。数据的这种使用反过来又导致了以下领域的统计学家的成长：

1. 可信数据的产生

2. 分析数据，使其含义更清晰

3. 推断数据，以便从中得出可靠的结论

每个可能的行业和公司都需要统计学家。例如，它们在商业和行业的运作中发挥着重要作用。该领域有四个主要领域需要统计学家的专业知识，它们是制造、营销、工程和统计计算。在制造业，统计学家帮助品牌设计满足客户期望的产品，确保质量的一致性并确保长期持续增长和发展。通过设计新产品、组织焦点小组和收集客户/顾客的反馈，统计人员帮助公司分析销售和预测未来趋势，从而确保更好地实现营销目标。

良好而有效的统计方法可帮助工程师创建一致的产品，在问题出现之前发现问题，最大限度地减少化学品和其他浪费，并预测特定产品的产品寿命。统计计算通过开发软件设计和开发、技术支持、软件测试、质量保证、教育、文档、营销和销售等领域。统计数据在健康和医学等领域也发挥着至关重要的作用，有助于监测和报告疾病爆发、研制疫苗、预防疾病传播以及旨在为全球人民创造更好健康标准的许多其他事情。

总之，无论在哪个领域，数据都发挥着非常重要的作用，它有助于让所有部门的生活更轻松、更高效。通过创造新机遇，应对能源、环境和发展等全球性挑战，大数据具有巨大潜力，可以帮助世界发现新的增长和发展机遇。

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