数据科学家和数据分析师的角色有何不同？

如今，当组织需要从数据中获得一些见解时，他们首先倾向于寻求数据科学家的帮助。但这真的是更好的选择吗？人们需要知道数据科学家和数据分析师的角色有什么不同，为什么他们想雇佣数据分析师。那么，数据科学家和数据分析师之间有什么区别呢？这些角色可能有不同的定义，但通常认为数据科学家将三个关键学科的知识结合起来——数据分析、统计和机器学习。通过学习和生成分析模型，机器学习涉及到数据分析的过程，这些模型可以对看不见的数据进行智能操作，并且人为干预最少。有了这样的期望，很明显，拥有这三种技能的数据科学家也越来越受到企业的青睐。但是，数据科学家在这三个方面的表现完美吗？更重要的是，这些角色都需要类似的技能吗？还是数据分析师和机器学习工程师使用的技能和方法完全不同？事实上，这些专家的方法确实大不相同。谷歌首席决策科学家CasieKozyrkov对这种差异提供了精辟的解释。她声称组织的数据分析师是为了提供快速的结果，比如分析数据中有趣的相关性。为了满足决策者对快速和简短答案的期望，数据分析师使用相应的编码风格——使用更少的代码行，并为管理者生成易于理解的相关矩阵。机器学习工程师有完全不同的编码风格，他们的目标是建立一个完美的模型，这通常需要很多时间。统计学家不能提供快速的结果，他们会说，“等等，我们不能从这些数据中得到任何因果关系。我们甚至不知道结果是否具有统计意义！是的，有时组织需要擅长统计数据的统计学家或数据科学家来回答这些问题。但是你真的需要知道这些答案来理解数据中的相关性吗？实际上没有。在获得数据分析师的初步结果后，他们可以决定哪些识别模式对业务非常重要，值得进一步调查。在某些情况下，数据分析师可能比数据科学家更令人满意。但现在需要澄清数据分析师应该具备哪些技能来满足决策者的需求，并成为组织的资产。组织真正需要什么样的数据分析师？数据分析师在组织中的主要作用是通过识别数据中有趣而重要的模式，并在大量的表格、图表和日志文件中提供快速的答案来帮助决策者。简而言之，如果领域专家发现这些领域非常重要，数据分析师将确定统计人员和机器学习工程师需要注意的领域。因此，人们希望在数据分析师中看到以下质量：讲述数据故事：优秀的数据分析师可以阅读数据，并围绕数据讲述故事。数据专家从不超越数据，总是提供各种可能的解释。例如，他们可以说：“在Facebook上推出广告活动后，我们似乎获得了更多的潜在客户。这可能是该活动有效性的信号，但潜在客户数量的增长也可能是由季节性变化引起的。需要进行更深入的分析。“数据可视化技能：对于数据分析师来说，创建具有视觉吸引力、意义和易于解释的图形的能力也非常重要。它的故事总是受益于优秀的可视化，这使得决策者更容易工作。技术专长:专业数据分析师可以使用电子表格为组织提供隐藏在数据中的洞察力。然而，数据分析师通常需要电子表格以外的技术专业知识，以提供快速的结果并创建专业的可视化。因此，人们希望数据分析师熟悉Python编程语言，熟练使用Tableau或MicrosoftPowerBI等工具。编码风格的速度优化：组织不需要数据分析师具备与软件工程师或机器学习工程师相同的编程技能。数据分析师应该知道如何使用Python清理数据，如何执行数据分析，如何使用清晰的可视化和表格来呈现信息。网上有一些很好的课程可以训练这些技能。此外，数据分析师应熟悉为数据分析创建的流行数据包，并使用这些数据包以最有效的方式分析数据。领域专业知识：并非所有公司都需要数据分析师的领域专业知识，但这绝对是专业数据分析师的关键优势技能。换句话说，如果有人想成为一名好的数据分析师，他们应该熟悉某个领域。这种技能将帮助他们区分真正重要的业务模式和不值得数据专家和决策者花时间的发现。由于人们知道什么样的数据分析师可以成为组织的宝贵资产，总结人们对优秀数据分析师的期望，以及为什么每个组织都需要这样的专家。如果组织的经理做出数据驱动的决定，每个公司都需要数据分析师，那么组织必须需要数据分析师。该组织希望招募具有上述技能的优秀专家：收集正确的数据。清理数据。执行数据分析。用精致有意义的可视化来呈现信息。发现数据中有趣的模式，并提供统计人员和机器学习工程师可能需要进一步*的见解。在实施分析时，优先考虑对业务更重要的领域。总之，优秀的数据分析师是决策者的主要助手。他们将数据转化为有意义的故事，快速回答难题，推动组织业务朝着正确的方向发展。

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