简单理解数据科学家，数据工程师，数据分析师之间的区别

詹惠儿

2018-12-04 阅读量: 836

通常，我们会听到有关CS工程师的不同名称，如数据科学家，数据分析师和数据工程师。让我们讨论上述三个角色之间的差异。

数据分析师 - 这个人工作的主要重点是优化情景，说明员工如何改善公司的产品增长。数据清理和组织原始数据，分析和可视化数据以解释分析并呈现数据的技术分析。
Data Analyst所需的技能包括R，Python，SQL，SAS，SAS Miner。
数据科学家 - 主要关注的是数据的未来展示。它们提供有监督和无监督的数据学习，比如数据的分类和回归，神经网络。连续回归分析将使用机器学习技术。
Data Scientist所需的技能包括R，Python，SQL，SAS，Pig，Apache Spark，Hadoop，Java，Perl。
数据工程师 - 数据工程师更专注于优化技术和以适当方式构建数据。数据工程师的主要目标是不断提高数据消耗。主要是数据工程师在后端工作。优化的机器学习算法用于维护数据并使数据以最准确的方式可用。
数据工程师所需的技能包括Pig，Hive，Hadoop，MapReduce技术。

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