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数据分析师和数据科学家：他们是做什么的？
数据分析师和科学家之间最大的区别之一是他们如何处理数据。
数据分析师通常处理结构化数据，使用SQL、R或Python等编程语言、数据可视化软件和统计分析工具解决具体的s商业问题。数据分析师的常见任务可能包括：
数据科学家经常通过使用更先进的数据技术来预测未来，从而处理未知事物。他们可能会使用器学习算法或设计预测性模型来处理结构化和非结构化数据。这个角色通常被认为是数据分析师的更高级版本。一些日常任务可能包括：
大多数数据分析师职位至少需要数学、统计学、计算机科学或金融等领域的学士学位。数据科学家（以及许多高级数据分析师）通常拥有数据科学、信息技术、数学或统计学方面的硕士或博士学位。
科学家和分析师的数据技能
数据科学家和数据分析师都处理数据，但每个角色使用一套略微不同的技能和工具。数据科学所涉及的许多技能都是基于那些数据分析师使用的。
| 数据分析师 | 数据科学家 | |
|---|---|---|
| 数学 | 基础数学，统计学 | 高级统计、预测分析 |
| 编程 | R、Python、SQL | object-oriented编程 |
| 软件和工具 | SAS、Excel、商业智能软件 | Hadoop、MySQL、TensorFlow、Spark |
| 其他技能 | 分析思维、数据可视化 | 机器学习、数据建模 |
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