通常,我们会听到有关CS工程师的不同称谓,例如数据科学家,数据分析师和数据工程师。让我们讨论以上三个角色的区别。

数据分析师 – 数据分析师的工作重点是优化场景,例如员工如何改善公司的产品增长。数据清理和组织原始数据,对数据进行分析和可视化以解释分析并介绍数据的技术分析。
数据分析师所需的技能是R,Python,SQL,SAS,SAS Miner。

数据科学家 – 重点将放在数据的未来显示上。它们提供了有监督和无监督的数据学习,比如说数据的分类和回归,神经网络。连续回归分析将使用机器学习技术。
数据科学家需要的技能是R,Python,SQL,SAS,Pig,Apache Spark,Hadoop,Java,Perl。

数据工程师 – 数据工程师将更多精力放在优化技术和以适当方式构建数据上。数据工程师的主要目的是不断改善数据消耗。主要是一名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以最准确的方式使数据可用。数据工程师所需的技能是Pig,Hive,Hadoop,MapReduce技术。

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本文标题:数据科学家,数据工程师,数据分析师的区别
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