深度解析數據分析、大數據工程師和數據科學家的區別

數據愈來愈多的影響並塑造着那些咱們天天都要交互的系統。不論是你使用Siri，google搜索，仍是瀏覽facebook的好友動態，你都在消費者數據分析的結果。咱們賦予了數據如此大的轉變的能力，也難怪近幾年愈來愈多的數據相關的角色被創造出來。

這些角色的職責範圍，從預測將來，到發現你周圍世界的模式，到建設操做着數百萬記錄的系統。在這篇文章中。咱們將討論不一樣的數據相關的角色，他們如何組合在一塊兒，而且幫你找出那些角色是適合你本身的。

什麼是數據分析師？

數據分析經過談論數據來像他們的公司傳遞價值，用數據來回答問題，交流結果來幫助作商業決策。數據分析師的通常工做包括數據清洗，執行分析和數據可視化。

取決於行業，數據分析師可能有不一樣的頭銜（好比：商業分析師，商業智能分析師，業務/運營分析師，數據分析師）無論頭銜是什麼，數據分析師是一個能適應不一樣角色和團隊的多面手以幫助別人作出更好的數據驅動的決策。

深度解析數據分析師

數據分析師擁有把傳統的商業方式轉換成數據驅動的商業方式的潛質。雖然數據分析師是數據普遍領域的入門水平，但不是說全部的分析師都是低水平的。數據分析師不只僅精通技術工具，仍是高效的交流者，他們對於那些把技術團隊和商業團隊隔離的公司是相當重要的。

他們的核心職責是幫助其餘人追蹤進展，和優化目標。市場人員如何使用分析的數據取幫助他們安排下一次活動？銷售人員如何衡量哪一種類型人羣能更好的爭取？CEO如何更好的理解最最近公司發展背後潛在緣由？這些問題就須要數據分析師經過數據分析和呈現結果來給答案。他們從事的這些和數據打交道的複雜工做可以爲他們所在的組織貢獻價值。

一個高效的數據分析師可以在商業決策的時候摒棄臆想和猜想，而且幫助整個組織快速成長。數據分析師必須是一個橫跨在不一樣團隊中的有效橋樑。經過分析新的數據，綜合不一樣的報告，翻譯總體的產出。反過來，這也能幫助組織對於自身的發展時刻保持警覺。

公司的不一樣需求決定了數據分析師的技能要求，可是下面這些應該是通用的：

清洗和組織未加工的數據

使用描述性統計來獲得數據的全局視圖

分析在數據中發現的有趣趨勢

建立數據可視化和儀表盤來幫助公司解讀說明和使用數據作決策

呈現針對商業客戶或者內部團隊的科學分析的結果

數據分析師對公司科技和分科技的兩面都帶來了重大的價值。不論是進行探索性的分析仍是解讀經營情況的儀表盤。分析師都促進了團隊之間更緊密的鏈接。

什麼是數據科學家？

數據科學家是使用他們在統計學和建設機器學習模型方面的專業技術去進行關鍵商業問題預測的專家。

數據科學家也須要像數據分析師同樣去清洗、分析、可視化數據。然而一個數據科學家須要在這些技能上更深刻也更專業，他們還能夠去訓練和優化機器學習的模型。

深度解析數據科學家

數據科學家能產生巨大的價值，他們處理更多開放式的問題而且利用他們專業的統計學和算法知識發揮更大槓桿的做用。若是說數據分析師專一於從過去和如今數據層面來理解數據的話，那麼數據科學家就是專一於作出對將來更可信的預測。

數據科學家經過有監督學習（分類、迴歸）和無監督學習（聚類，神經網絡，異常監測？）機器學習模型來揭開隱藏着的規律。本質上來講他們是訓練那些能讓他們更好的識別模型和產出精確預測效果的數學模型的人。

下面是數據科學家完成的一些例子：

評估統計學模型來決定分析有效性

使用機器學習來建設更好的預測算法

測試和持續提高模型精確度

進行數據可視化來歸納分析的結論

數據科學家爲預測和理解數據帶來了一種徹底嶄新的方式。雖然數據分析師可能也能夠去描述趨勢和爲商業團隊傳遞這些結果。可是數據科學家能剔除新的問題而且能夠去建模來作出對新數據的預測。

什麼是數據工程師？

數據工程師建設和優化系統。這些系統幫助數據科學家和數據分析師開展他們的工做。每個公司裏面和數據打交道的人都須要依賴於這些數據是準確的和可獲取的。數據工程師保證任何數據都是正常可接收的，可轉換的，可存儲的而且對於使用者來講是可獲取的。

深度解析數據工程師

數據工程師創建了數據分析師和數據科學家依賴的基礎。數據工程師對構造數據管道而且常常須要去使用複雜的工具和技術來管理數據負責。不想前面說的兩個事業的路徑，數據工程師更多的是朝着軟件開發能力上學習和提高。

在比較大的組織中，數據工程師須要關注不一樣的方面：好比使用數據的工具，維護數據庫，建立和管理數據管道。無論側重於什麼，一個好的數據工程師可以保證數據科學家和數據分析師專一於解決分析方面的問題，而不是一個數據源一個數據源的去移動、操做數據。

數據工程師每每更加註重建設和優化。下面的任務的示例是數據工程師一般的工做：

爲數據消費開發API

在現存的數據管道中整合數據集

在新數據上運用特徵轉換提供給機器學習模型

持續不斷的監控和測試系統保證性能優化

你的數據驅動的事業路徑：

如今你已經瞭解了這三種數據驅動的工做了，可是問題還在，你適合哪種呢？雖然都是和數據相關，可是這三種工做是大相徑庭的。

數據工程師主要工做在後端。持續的提高數據管道來保證數據的精確和可獲取。他們通常利用不一樣的工具來保證數據被正確的處理了，而且當用戶要使用數據的時候保證數據是可用的。一個好的的數據工程師會爲組織節省不少的時間和精力。

數據分析師通常用數據工程師提供的現成的接口來抽取新的數據，而後取發現數據中的趨勢。同時也要分析異常狀況。數據分析師以一種清晰的方式來歸納和提出他們的結果來讓非技術的團隊更好的理解他們如今在作的東西。

最後，數據科學家更傾向於基於分析的發現和在更多可能性上的調查來得到方向。不論是訓練模型仍是進行統計分析，數據科學家試圖去對將來要發生的可能性提出一個更好的預測。

無論你的特殊的路徑是什麼，好奇心都是這三個職業最本質的要求。使用數據來更好的提問和進行精確的實驗是數據驅動事業的所有目標。此外，數據科學家領域是不斷的進化的，你必需要有強大的能力去持續不斷的學習。

有一句話叫作三人行必有我師，其實作爲一個開發者，有一個學習的氛圍跟一個交流圈子特別重要這是一個個人大數據交流學習羣531629188無論你是小白仍是大牛歡迎入駐，正在求職的也能夠加入，你們一塊兒交流學習，話糙理不糙，互相學習，共同進步，一塊兒加油吧。