剧透：有3万美元的差异。

成为数据分析师和数据科学家有什么好处？数据分析师和数据科学家的主要区别是什么？他们是同一份工作吗？数据分析师和数据科学家哪种工作薪水更高？你是怎么科学数据的？

自从《哈佛商业评论》称这是十年来最性感的工作以来，大多数人都听说过工作数据科学家。数据分析师没有收到这样的索赔。

（如果你是或者想成为一名数据分析师，我仍然认为这是一份性感的工作。）

数据分析师和数据科学家之间的主要区别在于他们如何处理这两个职位中的数据。数据分析师做的是顾名思义的事情--她查看数据，试图预测趋势，进行可视化，并传达结果。换句话说，数据分析师分析数据。

数据科学家的工作描述可能更难确定，因为你不能以分析数据的方式准确地对数据进行科学研究。然而，我们可以有把握地说，数据科学家负责为数据设计和构建新的模型。他们创造原型，算法，预测模型。

但是在数据分析师和数据科学家的维恩图中有很多重叠！例如，数据分析员和数据科学家都花了很大一部分时间让数据处于合适的状态，以便进行分析或科学研究。

不止这些，所以你很幸运。本文将深入研究数据分析师与数据科学家之间的本质区别，目的是帮助您决定哪一个最适合您。我将介绍典型的背景，在这些领域工作是什么感觉，你需要什么技能和工具，以及最终如何选择哪一个最适合你。

我们开始吧。

1.数据分析师Vs数据科学家：工作描述

让我们从数据科学家工作与数据分析师工作之间的高级描述开始。我用高度科学的方法搜索了数据科学家和数据分析师的职位描述，发现两者之间的差异或多或少与你所期望的标题一致。

数据科学家的工作描述通常涉及机器学习、算法和自动化。数据科学家的大多数工作描述还包括使用可视化工具和统计技术来识别数据中的模式。

同时，数据分析师的工作描述通常是从数据中进行分析和开发可视化。主要职责是与公司其他团队沟通，从数据中创建洞察力。如果你注意了，你会意识到这听起来很像数据科学家工作描述的后半部分。

两份工作说明都涉及统计分析和向利益相关者传达结果；与数据分析师相比，数据科学家只是在创建发现这些洞察力的方法方面做了一点额外的工作。

2.数据分析师Vs数据科学家：日复一日

让我们来了解一下数据分析师与数据科学家的任务、工具和工作流程。

数据科学家的一天通常包括会议、项目报告、查看电子邮件和创建模型。Gartner的全球ML团队负责人Andriy Burkov说，他还帮助团队成员改进当前的模型，并训练示例以解决这些模型中的问题。还涉及到大量的清洗数据。

值得记住的是，专业数据科学宣言本身说“数据科学是关于解决问题，而不是模型或算法”，所以当我们进入数据分析师的日常工作时，请记住这一点。

与数据科学家相比，数据分析师的日常工作非常相似。与数据科学一样，数据分析师工作中的一个巨大责任是传达结果。这意味着数据分析师一天的大部分时间都被会议、电子邮件、与其他团队检查以及审查当前项目状态所占用。主要任务是收集、清理和研究数据，以帮助解决问题。

数据分析师与数据科学家日常工作的关键区别在于，数据科学家需要创建和维护模型。除此之外，日子看起来很像。

3.数据分析师Vs数据科学家：薪酬和职业前景

这是一个有趣的部分! 数据分析师与数据科学家的预期工资和职业前景如何？

对两个阵营来说都有好消息。IndeDreports，从2018年到2028年，数据分析师的工作岗位将增长20%，显然快于平均水平。这是归因于需要更好的市场调查在一堆不同的行业。数据分析师有望在IT、医疗保健、金融和保险行业找到工作。在美国，数据分析师的平均工资是7万美元。数据分析师的最高潜在薪酬是在北卡罗来纳州，实际上是一年8.5万美元。

我找不到同样的关于数据科学的报告，所以令人恼火的是，我们无法将苹果与苹果进行比较。然而，话虽如此，很明显，数据科学的工作增长与数据分析师的工作增长同样有希望。IBM预测，2020年对数据科学家的需求将激增28%；劳工统计局认为，数据科学是增长最快的20个职业之一，并预计未来10年将增长31%。

根据美国劳工统计局的数据，能够创建模型可以增加3万美元的工资。数据科学家享有超过10万美元的平均工资。查看我们关于数据科学家赚多少钱的文章，了解数据科学的工资以及他们是如何受到各种因素的影响的。

数据科学和数据分析师的空缺时间比所有其他工作的平均空缺时间长五天。没有太多的竞争，公司渴望各种各样的数据分析和科学。

4.数据分析师Vs数据科学家：背景和教育要求

这两种选择听起来都很好，也许你已经开始对其中哪一种最适合你有了想法。本节我想谈谈在这些领域中找到一份工作所需的要求和教育。

值得注意的是，这不是数据分析师与数据科学家之间的非此即彼的命题。许多数据分析师渴望在职业生涯的后期成为数据科学家。不要认为数据科学家是一个入门级的工作--很多人从数据分析开始获得行业经验，然后在获得技能后过渡到数据科学。

让我们从数据科学开始。例如，要成为谷歌的一名数据科学家，你需要一些特殊的东西：统计学、计算机科学或其他科学的硕士学位；相关工作经验；强度和至少一种统计语言，如R或Python；和SQL等数据库语言的优势。

Adata分析师的职业轨迹没有这么高的要求。你可能会从学士学位中受益。或者B.S.在数学、统计、物理或其他定量领域，但这不是一个硬性要求。你也不需要掌握任何语言，只需要学习的欲望。（当然，懂语言总是有帮助的。）能够创建引人注目的数据可视化是很有用的。如果你不具备这些技能，你可以把它们捡起来。

5.数据分析师Vs数据科学家：技能

要成为一名数据分析师和一名数据科学家，您需要的技能集略有不同。然而，正如您可能从本文的要点中了解到的那样，有相当多的重叠。

要成为一名数据分析师，你需要对业务的热情，交流结果的能力，以及敏锐的解决问题的本能。您应该能够聚合和清理数据，运行统计分析，识别趋势，并呈现它们。

让我们将其与数据科学进行比较。再次以谷歌为例，说明公司对数据科学家的需求，作为一名数据科学家所需的技能是跨学科的沟通、大局观的能量、商业意识和客户导向。大多数公司都需要一套类似的需求。您还应该能够构建预测未来趋势的模型。

换句话说，你需要能够与人交谈，你需要能够不仅了解你的部门，而且了解整个业务，你需要知道你在销售什么以及如何销售它。

你将在这两份工作的面试中接受这些技能的测试。你可以练习数据科学/数据分析师的技能，你需要更好地了解特定公司需要什么技能。

6.数据分析师Vs数据科学家：接下来会发生什么？

展望5年后的未来。你得到了那份数据分析师的工作--接下来是什么？对于许多数据分析师来说，一个典型的职业道路涉及到爬升到中级或高级数据分析师的职位，也许专门从事公司数据战略的一个特定领域。许多数据分析师最终成为数据科学家，正如我上面所提到的。

甚至在未来，许多数据分析师可能会成为数据分析顾问。这些数据分析员的工作与常规数据分析员的工作相同，但他们的对象是不同的客户，而不是单一的公司。

数据分析师有很多选择。在数据分析职业发展道路中开发的技能对各种工作都很有用。

对于一个数据科学家来说，相对于一个数据分析师来说，它需要更长的时间。你至少需要两度，可能是三度。当你成为一名数据科学家时，大多数人都很确定这是他们想做的。然而，这是有增长空间的。您可以选择管理路径或个人贡献者路径。在个人贡献者的道路上，您将加深和加强您在一个非常特定的数据科学领域的技能，成为一个专家。作为管理道路上的数据科学家，您将后退一步，扩大规模。您将管理团队，扩展数据策略，并更全面地与数据组织合作。

这些路径不一定是线性的。它们重叠，分叉，然后又回到一起。也没有任何为期一年的要求。你可以做3年的数据分析师，然后在第二年成为一名数据科学家；在接下来的20年里，你可以继续从事数据科学家的工作，而不会有任何进步。这在很大程度上取决于你在学习过程中所学到的技能。

7.数据分析师与数据科学家：谁最擅长？

很明显，没有正确的答案。如果你没有硕士学位，也许现在最好的办法是成为一名数据分析师。如果你已经有了计算机科学的博士学位，你可以跳过数据分析师这一方面，直接跳入数据科学。

主要的区别是，作为一名数据科学家，你将建立模型，你可能在数据领域受过更多的教育，这将导致更高的工资。除此之外，数据分析师和数据科学家之间没有太大的区别。两者都涉及清理数据、分析数据、显示数据和影响业务方向。

如果这听起来像你的包，没有数据分析师和数据科学--这两个工作对你来说都很好。你只需要知道你的技能水平和教育要求在哪里，这样你就知道目标是什么。