WS DATA

数字化转型彻底改变了公司的运营方式，对能够管理数据并从数据中提取价值的数据科学职业专业人员产生了前所未有的需求。该生态系统中最关键的两个角色是数据科学家和数据工程师。尽管这些术语经常互换使用，但它们的角色、技能和方法有很大不同。

在本文中，我们将探讨数据科学家和数据工程师之间的主要区别，这些角色如何相互补充，以及哪些可能是最适合您的职业选择。

什么是数据科学家？
数据科学家是数据分析和解释方面的专家。其主要目标是将大量数据转换为可操作的信息，脸书数据从而影响战略决策。为此，他们利用统计、机器学习、编程方面的先进知识以及对其所经营业务的深入了解。

数据科学家的主要职责

- 数据收集和处理：他们访问不同的数据源（无论是结构化还是非结构化），并为分析做好准备。
- 探索性数据分析：通过统计和可视化技术，他们寻求识别数据中的模式、异常和关系。
- 预测建模：他们使用机器学习算法来构建可以根据历史数据预测未来结果的模型。
- 开发基于数据的解决方案：他们实施可供企业用来改进决策的解决方案。
- 洞察沟通：他们将技术发现转化为非技术利益相关者可以理解的术语，支持决策。


数据科学家需要结合技术技能和对业务环境的深入了解，才能为组织增加真正的价值。