- 数据科学家与数据分析师，数据工程师到底
- 数据分析师和数据工程师及数据科学家这三
- 什么是大数据分析师
- 大数据分析师分几个等级
- 算法工程师与数据分析工程师有什么区别
- 需要具备哪些大数据技术能力才能称之为大数
数据科学家与数据分析师，数据工程师到底
尊敬的提问者，您好！关于数据科学家、数据分析师和数据工程师之间的区别，以下是我为您整理的详细解答：
1. 数据科学家：
- 职责：数据科学家主要负责通过挖掘和分析大量数据，发现数据之间的规律和趋势，为企业提供决策支持。他们需要具备较强的统计分析和机器学习技能，将数据转化为业务价值。
- 技能：统计学、机器学习、深度学习、编程（如Python、R等）、数据处理、数据可视化等。
2. 数据分析师：
- 职责：数据分析师主要关注企业内部数据的挖掘和分析，通过对数据的解读，为业务部门提供有针对性的建议和策略。他们需要具备良好的数据分析能力，能够将复杂的数据转化为易于理解的报告。
- 技能：统计学、数据分析工具（如Excel、Tableau等）、SQL、编程（如Python、R等）、数据可视化等。
3. 数据工程师：
- 职责：数据工程师主要负责构建和维护企业级的数据平台，为数据科学家和分析师提供高质量的数据。他们需要具备较强的数据处理、存储和架构设计能力，确保数据的稳定性和可靠性。
- 技能：数据库管理、数据仓库、大数据技术（如Hadoop、Spark等）、数据集成、数据建模等。
综上所述，数据科学家、数据分析师和数据工程师之间的主要区别如下：
- 数据科学家：侧重于研究和开发新的数据分析方法，关注数据的创新和价值挖掘。
- 数据分析师：侧重于对企业内部数据的分析和解读，为业务部门提供有针对性的建议。
- 数据工程师：侧重于构建和维护数据平台，为数据科学家和分析师提供技术支持。
希望我的回答能够帮助您完全理解并解决问题。如有其他疑问，请随时提问，我将竭诚为您解答。祝您工作顺利！
数据分析师和数据工程师及数据科学家这三
数据科学家、数据工程师、数据分析师有什么区别？
随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。它们是如何定义的?具体是做什么工作的?需要哪些技能?西线学院小编给你解答。
一、首先，看看这3个职业是如何定位的?
1.数据科学家是个什么样的存在
数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。
2.数据工程师是如何定义的
数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。如果你正为一个商业问题烦恼，那么你需要一个数据工程师。他们的核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。充分了解文件系统，分布式计算与数据库是成为一位优秀数据工程师的必要技能。
数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候你就需要打寻求数据科学家的帮助。
3.数据分析师如何理解？
数据分析师是指在不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。
二、这3个职业具体有什么职责?
1.数据科学家的工作职责
数据科学家倾向于用探索数据的来看待周围的世界。把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集。新的竞争环境中，挑战不断地变化，新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析。当他们有所发现，便交流他们的发现，建议新的业务方向。他们很有创造力的展示视觉化的信息，也让找到的模式清晰而有说服力。把蕴含在数据中的规律建议给Boss，从而影响产品，流程和决策。
2.数据工程师的工作职责
分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。
通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。以腾讯来说，能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试(AB Test)，即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。
3.数据分析师的工作职责
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
什么是大数据分析师
数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
大数据分析师分几个等级
数据分析师的三个等级的意思是：
算法工程师与数据分析工程师有什么区别
差别就在于算法模型的使用，数据分析师一般都是偏业务的，首先要非常精通业务，数据分析师一般不需要很高深的算法基础，甚至都不需要计算机功底，日常用到的可能更多的统计分析，Excel都能满足绝大部分的工作，而且数据量级不大，是对已经发生的运营数据的处理和规整。
算法工程师面对的数据量一般都会比数据分析师面对的多几个数量级，日常工作中数据处理和建模及验证占据大部分工作，这仅仅依赖Excel是不可能完成的，所以算法工程师都要求一定的代码功底，尤其是处理数据的代码要会写，另外，不仅仅是对过往数据的处理，还要根据算法建立模型来预测未知的数据。
算法并不会取代数据分析，只会长期并行，原则上任何人只要精通业务都可以成为数据分析师，但是成为算法工程师则要具备数学功底。
需要具备哪些大数据技术能力才能称之为大数
来自猎聘大数据研究院的2019人才就业趋势报告显示，大数据人才以平均月薪22322元位居榜首，其中北京地区大数据人才月薪超过2.5万元：
据了解，数据架构及数据科学家的平均月薪35K以上
薪资很高，业务技能也要求自然就上去了
从企业招聘需求来看，多数企业要求求职者：熟练Scala或者Java语言,有两年以上Java开发经验,对分布式有深刻理解;熟悉 Hadoop/Storm/ Spark/Hive/ Hbase等分布式开源项目及工作原理,并有实际开发经验;熟悉常见计算框架如 spark streaming, storn等，了解kafka等常见消息队列;熟悉常用脚本语言shell、python等。
有业务决策需求就离不开数据分析，尤其是数据分析思维，“用分析的角度、严格、系统地思考业务问题，然后得出能够影响这些数据的解决方案”。
最好的大数据分析人才是要把既懂数据分析方法和工具，又能懂业务运作规律，融合跨界人才才是最厉害的。
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