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【知乎用戶的回答(38票)】: 首先,，不同的位置在不同公司里的意思和工作內(nèi)容有可能迥異，所以這里只說一下行業(yè)共識(shí)的部分,，不代表你看到什么 title 就能一定得到我所說的這種內(nèi)容,。 Data Analyst: non-technical position，基本要求是別人（data engineer）把 data 整理好了給你,，你的主要工作是根據(jù) business users 的要求做 reports,，寫總結(jié)，等等,。 Database Engineer: technical position,，分工不同工作內(nèi)容不同，分有 database architect（曾經(jīng) @Rio 說不知道有這個(gè) title,，不過我好多朋友就是做這個(gè)的,，理論上是 database engineer 的最高級(jí)別，類似 principle engineer 是 software engineer 里的最高級(jí)別那種），databasedeveloper, database administrator,。具體工作分工也沒那么明確,，不過具體到個(gè)人一般會(huì)有喜好，就像 software engineer 會(huì)有自己喜歡的編程語言之類的分工,。 Data Scientist: misnomer（在有的公司是 non-techinical 在有的公司是 technical，你看看還能更混亂不）,。一般我直接理解成一些人給自己工作亂加花邊的行為（驕傲地身為其中一員）,。有很多公司的 data scientist 做成了類似 analyst，有的公司跟 software engineer 差不多,，反正很多時(shí)候,，因?yàn)?data analysis 這個(gè)行當(dāng)本質(zhì)上還只是剛剛開始，大眾的誤解多過理解,，大眾的期待多過現(xiàn)實(shí),，反正你經(jīng)常看見的是,，只要工作里跟 data 沾了邊又有那么點(diǎn)四不像性質(zhì)（話說 start-up 里完全不四不像的位置還真不多）,，基本上都會(huì)有些奇奇怪怪的人頂著 data scientist 的帽子跑來跑去。 我個(gè)人心目中的 data scientist,，對(duì)數(shù)據(jù)這件事有自己的理解,，把獲取、掌握和解碼數(shù)據(jù)做成商業(yè)運(yùn)作里非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié),。工作內(nèi)容呢,，就是一條作業(yè)鏈，右端接口是跟 execs 交流數(shù)據(jù)里得來的商業(yè)智能（BI 也是個(gè) misnomer,，不過我覺得它本質(zhì)上其實(shí)是 make sense 的,，就是經(jīng)常被人跟 analyst 混為一談），左端接口是 big data architecture——不管 open source 還是 closed——簡(jiǎn)言之,，就是從獲取數(shù)據(jù)到對(duì)數(shù)據(jù)的最終消費(fèi)全部包括,。所以 data science 不是一個(gè) job title，而是一個(gè) team,。 【盧樹言的回答(2票)】: 現(xiàn)在忙到爆真的沒時(shí)間細(xì)講... 開頭就有一節(jié)專門講這三個(gè)職業(yè)的區(qū)別,，分別需要的不同的技能。 真的有興趣可以找來看,。不管評(píng)價(jià)好不好,，看到新知識(shí)總是重要的。 【HuangRyan的回答(1票)】: Data Scientist,、Data Analyst,、Data Engineer 的工作對(duì)象都是Data（這真是句廢話，哇咔） Data Enginner 所做的一切都為了Data Management,，具體內(nèi)容包括數(shù)據(jù)模型,、數(shù)據(jù)架構(gòu),、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù),、主數(shù)據(jù),、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管控等等,，Data Enginner的目標(biāo)是把數(shù)據(jù)整好,，存儲(chǔ)成本低，查詢效率高,，至于怎么使用這些數(shù)據(jù)不是他們關(guān)心的范疇,。 Data Analyst所做的一切都是為了回答問題。這些問題可能來自業(yè)務(wù)部門,，也可能來自各級(jí)管理人員,，有些問題就是想知道某些具體數(shù)字，也有些問題是開放式的探索問題,，例如為什么這個(gè)月銷量下降等等,。Data Analyst在Data Enginner提供的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上進(jìn)行探索分析，如統(tǒng)計(jì)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)等,，目的是找到問題的正確答案,。 Data Scientist是一個(gè)自Hi型的忽悠理念。什么是Scientist,？按維基百科的定義,，Scientist廣義上指使用系統(tǒng)化的活動(dòng)來發(fā)現(xiàn)新知識(shí)的人，狹義的定義指使用科學(xué)方法做研究的人?，F(xiàn)在業(yè)界所謂的Data Scientist是數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的混合體,，他無所不能，他要擁有相關(guān)領(lǐng)域的各種技能,，哪有需要就往那里搬,，能獨(dú)立承擔(dān)從數(shù)據(jù)處理、分析探索到實(shí)踐應(yīng)用直至最終產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值全流程服務(wù)的全能超人,，聽起來很高大上,，不過和科學(xué)不太搭邊，叫科學(xué)家有點(diǎn)勉強(qiáng)了,。 【知乎用戶的回答(0票)】: 實(shí)際上混著用的,，沒有什么明確的分野。不過如果你是analyst,，那么你基本就和engineering不沾邊了 【ExtendedRange的回答(0票)】: Data Scientists vs. Data Engineers 原文地址:知乎 |
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