数据科学家和数据分析师有什么区别( 三 )_数据科学家一般是指行业里面的领军人物

\n \n

1. 统计，应用数学，运筹学，经济学或者类似专业的教育背景，至少3年数据分析工作经验；非常好的统计的基本知识；

2. 具备一定的算法能力，熟悉数据库基本原理和结构，能熟练运用SQL ，独立且高效地完成数据的提取及分析；

3. 熟练地使用数据分析相关的语言例如R Python等；

4. 具备良好的产品业务感觉和数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果，并用简洁清晰的方式呈现数据分析背后的业务逻辑；有出色的结构化思维能力，能够很好地把分析的结果转化成产品和业务决策；

5. 有良好的跨团队、部门沟通及资源整合能力，能够独立开展研究项目；

\n \n

根据 Indeed 的调查，下面是这两个角色的细分：

\n \n

数据分析师需要做什么？

\n \n

数据分析人员使用结构化数据，这些结构化数据大多是电子表格或数据库的形式 (例如，零售商店购买历史或医疗记录) ，发现业务方面的见解。然后这些专业人员创建报告、图表和其他可视化，以便将发现成果传达给管理层或其他业务人员，并帮助做出决策。

数据科学家和数据分析师有什么区别( 三 )