數據分析師、數據科學家、大數據專家三個職位的區別

隨著數據科學和大數據作為主流職業選擇的出現，不少人對相關職位名稱的內涵存在一定的混亂，有些人認為大數據等同於數據科學，另外有些人則認為大數據是數據科學的子集。數據科學已經存在了很長一段時間，而大數據則是相當新的，它源於數據科學。

下面是數據分析師，數據科學家和大數據專家之間的一點比較。

數據分析師

1. 定義

使用自動化工具，他們可以獲取分離的數據和見解。他們定義數據集並進行廣泛的人口統計分析以確定與業務和產品相關的策略。

2. 所需技能

編程，統計學和數學，機器學習，數據可視化和通信技術，數據處理和數據集定義

3. 適用領域

醫療保健，保險，旅遊，行政，遊戲，分散式系統

數據科學家

1. 定義

獲取數據，構建和維護資料庫，根據各種需求清理和分離數據，並從事數據可視化和分析工作。

2. 所需技能

SAS/R/類似工具，Python，Hadoop，SQL，重構數據，資料庫構建和管理

3. 適用領域

搜索引擎，廣告，自適應演算法，AI系統

大數據專家

1. 定義

處理連續大量的數據，定義用於分析的參數和數據集，並編製分析系統，為企業提供戰略見解。

2. 所需技能

數學和統計學，程序設計和計算機科學，分析技能，商業戰略

3. 適用領域

零售，電子商務，金融服務，通信

正如所看到的，數據分析是這些選項中最基本的。數據分析師的工作有更廣泛的應用，因此在不同的行業應用更加多樣化。即使數據分析師的教育和學術要求也較低。

接下來是大數據工作，這些工作相當複雜，需要高級技能。有時候，大數據認證是獲得大數據分析師工作的強制性要求。由於數字技術在各行業的普及，大數據工作的範圍日益擴大。

最重要的是數據科學工作。數據科學認證是獲得工作的必備條件。數據科學家的範圍比大數據要低，這是由於數據科學不同的概況所致。

有了以上信息，數據分析師、數據科學家和大數據專家之間的差異應該清楚。這個信息可以用於在數據分析和商業戰略領域制定更好的職業規劃。

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