数据分析师适合您公司的是什么？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-20
这意味着整个组织中运行着大量数据
捕获所有内容对其进行精确分析，并正确地加以解释，您便拥有了可以真正建立您的业务的宝贵资源，您只需要合适的人就可以做到这一点。因此，根据选择，您应该选择哪个分析职位：数据工程师还是数据科学家？这是一个值得欢迎的问题，但这是一个棘手的选择，因为在某些方面两者之间有很好的界限，所以这里有一个有用的指南可以帮助您做出决定。
深入挖掘数据钻石–数据工程师
数据就像钻石，您需要找到它，提取它，然后对其进行优化和抛光以使其价值化，首先是提取，那是数据工程师的工作。工程师是数据探矿者和矿工，负责寻找机会获取数据，然后开发，构造，测试和维护提取，建模和产生原始数据的方式，在这里我们谈论的是诸如数据库和大规模处理系统之类的架构。
工程师试图从组织可用的所有来源中挖掘数据
然后对其进行集成，管理和优化，数据可能未经格式化，可能未经验证，并且可能包含特定于系统的错误和代码，他们的关键任务是找到它，检索它，确保它易于访问以及构建促进数据生成的基础结构，有时工程师会建议并实施改善此过程并增强数据可靠性，效率和质量的方法，工程师的重点是数据管道：构建数据管道并确保其高效，以便有自由的数据流满足数据科学家和企业的需求，完成所有这些工作后，并挖掘了数据，这项工作就移交给了数据科学家。
将原材料提炼成有价值的见解–数据科学家
如果数据工程师就像钻石矿工，那么数据科学家就像钻石切割工，他们采用原始数据并将其完善为有价值的见解，以适合您的业务并满足您的特定需求。数据科学家主要关注组织数据库中数据的关系，他们使用自己的技能比较数据，并对数据进行统计分析，从而提供见解。
这些宝贵的宝石-洞察力-将用于通过更好地了解您的组织和客户来增强您的业务
通常这是在数据科学家将其发现和见解交给业务分析师时完成的，在数据科学家收集和分析数据以发现是什么导致并推动趋势的同时，业务分析师则专注于以所有人都可以理解的方式（不仅是数据专家）识别并向业务涉众和决策者展示这些趋势，扩展我们的类比，如果数据科学家是钻石切割工，则他们将材料传递给链中的一位专家-珠宝商（业务分析师），从而为非专业观众创造有价值的东西，他们使他们的业务同事可视化发现，趋势和模式基于他们的分析。因此，作为数据工程师和业务分析师之间的重要中介，数据科学家将技术专长与业务理解相结合。
得益于数据工程师的努力
数据科学家从广泛的资源中获取了大量原始数据，他们可以用这些数据来满足业务需求，数据科学家使用分析程序，机器学习和其他方法，设计算法来收集，清理，操纵，企业和分析数据，以揭示对他们的业务或利益相关者有用的见解，数据科学家通常以高级数学和/或统计分析为背景，进行高水平的市场和业务研究，以帮助识别趋势和机会，然后，作为总结，这些发现由业务分析员提供给业务和利益相关者，一种有助于决策的方式。
这些角色有哪些工具？
根据Glassdoor和TechRepublic的说法，数据工程师使用大量的大数据工具来进行数据的结构，管理，存储和传输，例如Hadoop，Spark，Kafka，MySQL，Redis，Riak，PostgreSQL，PostgreSQL，MongoDB，neo4j，Hive和Sqoop。他们还使用数据管道和工作流管理工具（例如Azkaban，Luigi和Airflow）以及关系SQL和NoSQL数据库（例如Postgres和Cassandra），随着越来越多的数据仓库转移到云中，工程师越来越发现自己正在使用AWS云服务，EC2，EMR，RDS和Redshift，其他基于云的数据仓库，云计算服务。
随着软件工程师开始使用神经网络，对机器学习和AI的理解变得越来越重要，并且数据工程师将需要准备数据管道来馈送这些神经网络。
通常，数据工程师使用Python，R，Java，C ++和Scala编程语言，同样数据科学家使用Python和R，Scala，Java和C ++，尽管Scala在数据工程师中更受欢迎，因为与Spark的集成特别容易设置大型ETL流。尽管Java在数据科学家中越来越流行，但它也被数据工程师广泛使用。数据科学家使用诸如SPSS，SAS，Stata和Julia之类的语言来构建模型。
捕获所有内容对其进行精确分析，并正确地加以解释，您便拥有了可以真正建立您的业务的宝贵资源，您只需要合适的人就可以做到这一点。因此，根据选择，您应该选择哪个分析职位：数据工程师还是数据科学家？这是一个值得欢迎的问题，但这是一个棘手的选择，因为在某些方面两者之间有很好的界限，所以这里有一个有用的指南可以帮助您做出决定。
深入挖掘数据钻石–数据工程师
数据就像钻石，您需要找到它，提取它，然后对其进行优化和抛光以使其价值化，首先是提取，那是数据工程师的工作。工程师是数据探矿者和矿工，负责寻找机会获取数据，然后开发，构造，测试和维护提取，建模和产生原始数据的方式，在这里我们谈论的是诸如数据库和大规模处理系统之类的架构。
工程师试图从组织可用的所有来源中挖掘数据
然后对其进行集成，管理和优化，数据可能未经格式化，可能未经验证，并且可能包含特定于系统的错误和代码，他们的关键任务是找到它，检索它，确保它易于访问以及构建促进数据生成的基础结构，有时工程师会建议并实施改善此过程并增强数据可靠性，效率和质量的方法，工程师的重点是数据管道：构建数据管道并确保其高效，以便有自由的数据流满足数据科学家和企业的需求，完成所有这些工作后，并挖掘了数据，这项工作就移交给了数据科学家。
将原材料提炼成有价值的见解–数据科学家
如果数据工程师就像钻石矿工，那么数据科学家就像钻石切割工，他们采用原始数据并将其完善为有价值的见解，以适合您的业务并满足您的特定需求。数据科学家主要关注组织数据库中数据的关系，他们使用自己的技能比较数据，并对数据进行统计分析，从而提供见解。
这些宝贵的宝石-洞察力-将用于通过更好地了解您的组织和客户来增强您的业务
通常这是在数据科学家将其发现和见解交给业务分析师时完成的，在数据科学家收集和分析数据以发现是什么导致并推动趋势的同时，业务分析师则专注于以所有人都可以理解的方式（不仅是数据专家）识别并向业务涉众和决策者展示这些趋势，扩展我们的类比，如果数据科学家是钻石切割工，则他们将材料传递给链中的一位专家-珠宝商（业务分析师），从而为非专业观众创造有价值的东西，他们使他们的业务同事可视化发现，趋势和模式基于他们的分析。因此，作为数据工程师和业务分析师之间的重要中介，数据科学家将技术专长与业务理解相结合。
得益于数据工程师的努力
数据科学家从广泛的资源中获取了大量原始数据，他们可以用这些数据来满足业务需求，数据科学家使用分析程序，机器学习和其他方法，设计算法来收集，清理，操纵，企业和分析数据，以揭示对他们的业务或利益相关者有用的见解，数据科学家通常以高级数学和/或统计分析为背景，进行高水平的市场和业务研究，以帮助识别趋势和机会，然后，作为总结，这些发现由业务分析员提供给业务和利益相关者，一种有助于决策的方式。
这些角色有哪些工具？
根据Glassdoor和TechRepublic的说法，数据工程师使用大量的大数据工具来进行数据的结构，管理，存储和传输，例如Hadoop，Spark，Kafka，MySQL，Redis，Riak，PostgreSQL，PostgreSQL，MongoDB，neo4j，Hive和Sqoop。他们还使用数据管道和工作流管理工具（例如Azkaban，Luigi和Airflow）以及关系SQL和NoSQL数据库（例如Postgres和Cassandra），随着越来越多的数据仓库转移到云中，工程师越来越发现自己正在使用AWS云服务，EC2，EMR，RDS和Redshift，其他基于云的数据仓库，云计算服务。
随着软件工程师开始使用神经网络，对机器学习和AI的理解变得越来越重要，并且数据工程师将需要准备数据管道来馈送这些神经网络。
通常，数据工程师使用Python，R，Java，C ++和Scala编程语言，同样数据科学家使用Python和R，Scala，Java和C ++，尽管Scala在数据工程师中更受欢迎，因为与Spark的集成特别容易设置大型ETL流。尽管Java在数据科学家中越来越流行，但它也被数据工程师广泛使用。数据科学家使用诸如SPSS，SAS，Stata和Julia之类的语言来构建模型。
京公网安备 11010502034401号
课程体系 
试听申请 
复听申请 
在线报名 
考试大纲 
考试报名 
准考证打印 
