大数据开发和数据分析有什么区别？
数据行业最近的蓬勃发展推动了企业在所有垂直行业中对数据科学专业人员的需求。有数据科学家，数据工程师和数据分析师的职位空缺。人们在推动该领域的角色和技能方面似乎存在很多困惑和不同意见。尽管所有这些职位听起来都很相似，并且都与数据相关，但细节仍然是魔鬼。
不幸的是，没有定义的技能集可以区分“数据科学家”和“数据分析师”的角色。实际上，对于这两种角色，不同的公司有不同的定义，并且两个职位之间有很多灰色区域。
广泛地分析，数据科学家是将数据处理和数据可视化与对业务的深刻理解相结合的专家，可以做出明智的业务决策。期望数据科学家能够带来业务影响并从原始的混乱数据中获取见解，从而为我们不存在的问题找到答案。数据科学作为工作概况需要技能，例如数据结构，数据挖掘，数据可视化，分析技能，编程技能，机器学习技能和客户洞察力
另一方面，大数据分析师的作用是通过从过去和当前数据中识别出一致的模式来汇总数据并提供未来的输入。数据分析师的主要作用是收集，整理，处理和整理来自不同来源的数据。他们负责以图表，图形和表格的形式显示数据，并使用此结构化数据为公司建立关系数据库。
下图可以很好地理解数据科学和数据分析的技能，范围和目标之间的差异
数据科学和数据分析–同一桶的两个轮子
尽管数据科学家和数据分析师的工作职责有所不同，但是这两个领域是异常相互联系的。他们经常紧密合作以实现相同的目标，即增长和发展。对于渴望成为数据分析师的人，必须了解数据科学的细微差别。
数据科学家为数据分析师提供的建议
一、学习“数据讲故事”的艺术
数字有一个重要的故事要讲。他们依靠你给他们一个明确和令人信服的声音。” -Stephen很少
数据叙事经常被理解为通过视觉上吸引人的数据图表有效地呈现数据。但是，数据叙事远不止于此。编织具有清晰逻辑的理性故事的艺术可以与利益相关者打成一片，使他们有足够的见识来做出决定。
除了提供的数据之外，还取决于如何将数据提供给非技术受众。数据叙事遵循一种结构化方法，涉及三个关键要素的组合，分别是数据、视觉效果和叙述。
作为数据分析人员，学习讲故事的艺术很重要。讲故事的人所需的关键技能是：
1、了解观众并将故事编织成他们的理解
2、清楚地了解业务问题和得出的解决方案
3、掌握正确的数据
4、较强的表达能力
5、分析可能的问题并为它们准备答案
二、不要回避编码
大多数顶尖的数据科学家都会编写大量代码，并且乐于处理各种编程任务。要成为一名真正成功的数据科学专家，您的编程技能应该是计算和统计能力的结合。您应该能够处理大量的实时数据，并对其应用聚类，优化，回归等统计模型。
当前，数据科学家中首选的语言是Python，同时使用其他语言，例如R， Scala，Clojure，Java和Octave。
尝试做一个虚拟项目，突出您的长处。疯狂地编码，直截了当地，您就失去了睡眠。作为数据科学家，这将帮助您成长，学习新知识，最重要的是磨练您的编码技能。请记住，您解决的玩具问题越多，您将能够更好地装备实际的玩具。
三、让“数学”成为您的朋友
数据全都与数字有关。要成为一名成功的数据科学家，您需要做的第一件事就是摆脱对数字的“恐惧”，即数学。除非您精通数学，否则您永远不可能在数据专业人员的职业生涯中取得成功期。
作为数据科学家，您将与一家全球组织合作开发复杂的财务模型。为了使这些模型在统计和操作上具有相关性，需要大量数据。您将需要利用您在数学上的深厚专业知识来开发这些可以改变关键业务策略的模型。
不要将数学视为自己的敌人，也不要因即将完成的任务而很快被吓到。当您了解不同的技术以及这些技术如何帮助您解决难题时，请尝试发展数学的直觉。您可以从统计学和数学的基础课程开始，重点是概率，代数，集合论，函数和图。一旦掌握了基本概念，就可以使用技术工具来设计复杂的财务模型。
四、具有领域专业知识很重要
领域专业知识使数据科学家成为专家!仅有领域知识还不够。作为数据科学家，至关重要的是要保持领先地位，并了解何时应用哪种技术。坚定不移地专注于领域可以帮助我们理解真正的问题，这使我们能够创建在现场有用的解决方案，而不仅仅是“无用的创新”。
数据科学家应始终与企业密切合作，以实地衡量和证明项目的有效性。除了对问题有深入的了解之外，了解延迟，带宽，可解释性和其他系统边界条件，还将帮助您了解要应用的技术。
五、善于解决问题
一位优秀的数据科学家是具有出色解决问题能力的人。有时解决问题需要假设，因为您可能无法在“真实数据”上测试解决方案。要做出这样的假设，您需要将批判性思维置于最前沿，并从多个角度审视问题。这些观点使数据科学专家在使用所有工具之前可以了解他们应该做什么，以便他们可以工作以完全解决问题。
具有创造力并接受“开箱即用”的解决方案，因为使用这种方法成功的例子多于失败。
六、学习新技能时，您当前的技能至关重要
许多进入数据科学领域的人都具有这种先入为主的观念，即数据科学完全是关于数学和统计学的，他们磨练了以这种方式思考的能力。尽管学习新技能至关重要，但保持现有技能也至关重要。
当前，数据科学的使用已发现了更广阔的前景。而且更广阔的视野需要更广泛的执行能力知识，这就是为什么您知道的事越多，对您的好处就越大。记住您作为个人的经验和贡献将帮助您攀登公司阶梯。
七、准备角色
拥有成熟的数据科学职业的最好方法之一就是追求一个证书课程/课程，该课程可以为您提供360度的知识，投资组合准备的资源(顶点项目)和涵盖数据科学AZ的课程。例如，曲线锯学院的数据科学课程之类的课程通过其深入的课程和实用的学习方法涵盖了所有有用的资源，并可以帮助您建立数据科学职业所需的坚实资源。从初学者的数据科学课程到数据科学，大数据，数据分析，机器学习等专业的PG文凭，选择很多。这些课程可以远程完成，您目前正在攻读任何学位课程。
另外，一旦您完成了上面列出的很棒的课程，接下来该怎么办?对于您来说，保持与数据科学资源的连接至关重要–无论是流行博客，播客，有用的教科书，教程还是视频频道。
请记住：书籍是经典书籍，但涉及数据科学，AI / ML和编码等领域时，实用的方法培训可帮助您提高技能!
结论
出色的数据科学家是具有处理数据处理能力和对业务问题的直观理解的能力的人。虽然具有良好数学技能的人可以轻松地完成第一部分，但困难的部分是更深入地研究您的工作。对他们正在研究的模型有更深刻理解和直觉的人很可能在这一领域取得成功。
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