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数据分析与数据科学
原文：https://www.askpython.com/python/data-analytics-vs-data-science
考虑从事数据方面的职业？您可能对数据分析和数据科学之间的区别感到好奇。
数据分析师和数据科学家的任务都是从数据中提取有价值的见解，但这两种角色在范围和功能上有所不同。数据科学家开发高级分析模型来挖掘巨大的数据湖，而数据分析师通常处理较小的数据集，并专注于直接咨询业务领导者。
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数据分析师的角色
数据分析师与业务利益相关方合作，利用数据驱动的洞察力来识别组织痛点或业务问题。首先，数据分析师必须收集和清理他们的数据。通常，与数据科学家相比，数据分析师处理的数据量更小，更易于管理。数据分析师通常使用 SQL 将数据转移到电子表格或编程接口，如 Jupyter 笔记本。与数据科学家相反，数据分析师实施不太复杂的分析模型，这些模型由基本的监督学习或统计技术(如回归分析)驱动。
数据分析师通常专注于业务分析，业务分析可用于预算、预测、风险管理、营销、产品开发等任务。他们必须管理 SQL 数据库，进行 A/B 测试，并使用 data viz 工具向与他们密切合作的利益相关者传达见解。最重要的是，数据分析师需要利用技术技能来讲述非技术利益相关者可以轻松理解的可访问数据故事。
数据科学家的角色
数据科学家实施由机器学习和高级统计学驱动的分析技术来进行预测。数据科学家努力识别数据中的关键模式，并构建模型来建立数据对象之间的关系。数据科学家通常必须在云计算环境中清理、组织、转换、探索和建模大量非结构化数据集。
数据科学需要编程经验，因为数据科学家必须用 Python、R 和 SQL 等语言编写算法来分析大数据。编程技能对于自动化数据处理和收集也很重要。数据科学家还必须将他们的发现可视化，并以解决业务问题的方式进行解释。因此，数据科学存在于计算机科学、数学、统计学和商业智能的交叉点上。
关键数据分析技能
数据分析师需要熟悉基本的商业统计概念，包括描述性统计、相关性、回归和置信区间。精通金融和经济概念也是至关重要的。数据分析师必须能够使用 SQL 从数据库中提取数据，分析数据，并使用 Python 库(如 Seaborn 和 Matplotlib )将其可视化。
数据分析师还必须使用战略思维，将复杂的业务问题准确地解构为可测试的问题。数据分析必须围绕一个中心主题进行，结果必须以有形的、以行动为导向的方式进行，以增加业务价值。因为数据分析师经常与业务利益相关者密切合作，他们甚至可以帮助构建客户推介和业务绩效仪表板。在这些情况下，数据分析师必须能够使用 Microsoft Power BI 或 Tableau 等工具可视化数据。
关键数据科学技能
数据科学家对统计学有着透彻的掌握，并拥有强大的编程技能来操作数据、实施机器学习算法和进行高级统计分析。数据科学家也使用 SQL 来读取、检索和添加数据到数据库中。要处理大数据，需要精通 Hadoop、Spark 等工具。
机器学习也是一项关键的数据科学技能。数据科学家设计机器学习算法来争论和分析大数据——这意味着精通 TensorFlow 等工具至关重要。此外，数据科学家还必须能够可视化数据并构建仪表板，以便与团队成员和非技术利益相关者等进行交流。作为数据分析师，数据科学家还必须能够将他们的发现组织成有影响力的、连贯的叙述。
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