无极四荣耀注册《Q2347660 》人们经常声称，数据是新的黄金。就像黄金需要被制成硬币或珠宝才能有真正的价值一样，数据也需要被操纵或“挖掘”才能发挥最大的价值。如今，所有的公司都能够收集大量的数据，这些数据需要被正确地处理，以确保关键的见解不会被错过，并在新的商业机会中得到利用。数据分析师和数据科学家是从事数据挖掘的个体，但是数据分析师和数据科学家之间到底有什么区别呢?继续往下读，你会发现这一点，以及这些职业的需求和薪水。

数据分析师:他们都在做什么?

从本质上说，数据分析师把数字翻译成日常英语。每个公司都会收集数据——比如销售数据、市场调研、运输成本、物流等。数据分析师需要将这些数据转换成英语，以帮助企业做出更好的商业决策。例如，一家公司可以从网站浏览中获取谷歌分析数据，然后决定哪些产品需要推广，哪些产品应该淘汰。基本上，无极四注册数据分析师将公司的数据转换为趋势、未来增长机会和解决方案。

作为一名数据分析师，你需要哪些技能和能力?你需要具备良好的沟通能力、组织能力和关注细节的能力。一旦你理解了数据，你就必须通过清晰的视觉、书面和口头交流来进行交流。数据分析师和数据科学家之间的一个关键区别是，分析师在他或她的日常活动中实际上并不需要编码技能，但拥有这些技能肯定不会有什么坏处。

数据分析师:工作需求和薪水

《福布斯》在IBM最近的一份报告中指出，数据分析(和数据科学)职位的平均开放时间为45天，比市场平均开放时间长5天。这表明对这些工作的需求很大，因为没有很多候选人能够填补他们的空缺。到2020年，美国的数据专业人才职位将增加36.4万个，达到2720万个。哪些行业的需求最大?金融、保险、专业服务和IT行业有59%的需求。

工资是多少?Glassdoor报告称，美国数据分析师的年薪为65,470美元。高工资在每年9.2万美元左右。

我想成为一名数据科学家——我能期待什么?

在我们提到数据科学家的工作之前，值得一提的是《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)将数据科学称为“21世纪最性感的工作”。Glassdoor根据工作机会数量、工作满意度和薪水三个因素的分析，将数据科学家列为美国最受欢迎的职业。

从本质上说，数据科学家分析数据是为了从产品开发到客户保留再到新的商业机会等任何事情的可操作的见解。与数据分析师类似，无极4数据科学家处理和分析数据，但他们需要具备编码技能。他们可能知道的语言包括以下语言:Python、R、Java和SQL。

根据Medium上的一篇文章，作为一名数据科学家，你将承担以下职责:

提出问题:你需要弄清楚如何将客户的问题转化为具体明确的问题——例如，20多岁的客户可能会购买哪些产品?

收集原始数据来解决问题:您需要确定哪些数据点是真正值得收集来解决问题的。

处理数据:经常需要清理原始数据，以解决各种问题，包括错误、丢失变量、数据损坏等。

探究数据:它们的模式、趋势或相关性是什么?

进行深入分析:在这里您将使用机器学习、编码、统计模型和算法。

交流结果:这是您向各种涉众讲述您的数据故事的地方，也称为数据讲故事。您现在应该有了一个精确的机器学习模型，它可以预测初始问题的答案。

数据科学家:工作需求和薪水

据报道，从2015年1月到2018年1月，无极四荣耀招商数据科学家的职位招聘增加了75%。有趣的是，据彭博社报道，一份名为“情绪分析”的工作越来越需要一种专业技能——基本上，就是找到一种方法来量化支持或诋毁你的公司的推文数量。

Glassdoor称，在美国，数据科学家的平均年薪为120,931美元。最高工资约为15.8万美元大关。如果你想在2019年成为一名数据科学家，可以看看下面的小贴士。

最后，我们讨论了数据分析师和数据科学家之间的区别。就工作需求、薪水和总体满意度而言，这两种选择都是优秀的职业。如果你想在2019年学习数据科学，并进入这个利润丰厚、令人兴奋的领域，可以考虑报名HyperionDev的在线数据科学训练营。你也可以免费试用这个课程。