📅 最后修改于: 2023-12-03 14:54:55.811000 🧑 作者: Mango
数据科学和数据分析都是与数据相关的工作，但它们之间有一些区别。本文将介绍这些区别，并帮助程序员更好地理解两个领域。
数据科学旨在利用数学、统计学、计算机科学等领域的知识和技能，从数据中提取信息和知识，帮助企业做出有效决策。数据科学家需要掌握数据预处理、数据清洗、数据建模等能力，同时也需要理解业务和统计学知识，帮助企业识别商业机会。
数据科学家需要掌握以下技能：
数据科学家需要有比数据分析师更深的统计学知识和计算机科学技能，以能够更好地理解和分析技术方案。
数据分析一般指使用数据分析软件（例如Excel、Tableau等）来研究数据并作出商业决策。数据分析师通常没有数据科学家的技术深度。数据分析通常趋向于应用性，使用较少的数学或统计知识，要求具备清晰的业务理解和关键问题的判断能力。数据分析的主要目的是建议和指导企业决策，例如，营销策略、产品改进等方面。
数据分析师需要掌握以下技能：
数据科学家和数据分析师都是与数据相关的工作，但它们侧重点不同。数据科学家注重技术深度和理解业务的能力，数据分析师注重应用性和决策支持的能力。如果您想在数学、计算机科学、统计学方面走得更远，请选择数据科学；如果您想直接应用数据帮助企业做出决策，请选择数据分析。
谁说程序员只会写代码呢？在数据科学和数据分析的世界也需要程序员的软件和技术支持！