数据科学家和数据分析师代表了“2021 年需求最大、收入最高的两个工作”。前一年，世界经济论坛 2020 年未来就业报告 列出了这些工作在代表各行业需求最多的工作的列表顶部。

在数据分析，通常被称为业务分析，分析数据集的唯一任务是发现趋势或可操作的见解。这些趋势和见解有助于企业决策或实现值得信赖的业务决策。

改变数据世界的三大数据科学趋势
福布斯作家伯纳德·施罗德讨论了目前在新兴的数据科学行业中引人注目的三个主要趋势，为小型企业运营和初创企业创造了有利可图的机会：

根据美国劳工统计局，到 2026 年，数据科学领域将增长近 28%。此外，先进人工智能技术的出现推动了高度复杂的分析技术在主流企业（包括小型企业和初创企业）中的使用。这一趋势表明需求的强劲增长数据科学家、业务分析师和其他相关的数据技术职位，这反过来又标志着数据科学技能的增长。
人工智能和机器学习一起将在未来二十年内彻底改变所有行业和人类生活。这些先进技术将继续存在并蓬勃发展——改变了“消费者与设备交互”在日常生活中的方式。
与“第一方数据”相关的越来越多的监管限制将创建一个冒泡的数据交换社区和用于买卖数据的数据市场。虽然数据市场表明金融交易，但数据交换不会涉及任何此类交易。数据交换将采用互惠互利的模式。
这三个趋势使数据科学家和数据分析师的工作在全球商业世界中变得越来越重要。

数据科学与数据分析：它们有何不同？
简而言之，数据科学提出有关数据的具体问题，而数据分析会回答这些问题。数据科学家提出问题，而数据分析师则从业务方面回答这些问题。在商业世界中，数据科学家被视为技术专家，数据分析师被视为业务专家。

虽然两者data科学和数据分析在处理大数据时，数据科学可以更多地被认为是一个整体的数据处理领域，而数据分析则是一个子领域。数据科学结合了来自不同学科的知识，如计算机科学、统计学、数学、信息科学等。它通过结合数据挖掘、预测建模和机器学习技术，帮助从数据中提取趋势和模式。另一方面，数据分析更侧重于数据的数学或统计分析。

虽然数据科学通过趋势和模式建立数据集之间的相关性，但数据分析有助于揭示可操作见解的含义。数据科学通过查询陈述独特的业务问题，而数据分析以答案的形式为这些业务问题提供解决方案。

数据科学与数据分析：对比工作角色
就思维方式而言，数据科学家无疑更偏向于数学，而数据分析师则倾向于从统计的角度看待数据。

在层次结构方面，数据科学家通常是该领域的专家，具有至少 10 年的行业经验和丰富的领域知识。与之形成鲜明对比的是，数据分析师的角色是初级角色。在该行业中，具有强大计算机科学和统计学背景的数据科学有志者是数据分析师工作的理想人选。

一般来说，数据科学家的工作职责包括：

处理和验证数据
通过 ETL 进行数据挖掘
使用 ML 算法进行深度分析
对大型数据集进行探索性分析
为 ML 库编写代码
识别业务决策的趋势
使用 ML 工具提取可操作的见解。
典型的工作职责数据分析师涉及：

识别数据集中的模式
收集和解释见解
通过 SQL 查询数据
尝试不同类型的分析，例如描述性、预测性、规范性和诊断性分析
使用 Tableau 等数据可视化工具来呈现分析的信息
在这里，您将找到以下列表学术课程在这两个领域都有一些职业指导。

数据科学与数据分析：技能组合的差异
数据科学家通常会带来许多技能——计算机科学、数学、统计学、预测建模和机器学习。另一方面，数据分析师需要熟练掌握数据挖掘、数据仓库、统计分析、DBM、可视化以及一些数据建模。

那么两者之间的核心共同技能是什么？批判性思维和解决问题的能力。没有这两项基本技能，有抱负的人既不能成为数据分析师，也不能成为数据科学家。

的一篇文章东北大学的克里斯汀·伯纳姆表示数据分析师经常承担各种各样的职位，如“数据库分析师、业务分析师、市场研究分析师、销售分析师、金融分析师、营销分析师、广告分析师、客户成功分析师、运营分析师、定价分析师和国际战略分析师。” 有趣的是，虽然他们的职称代表了他们的业务职能，但他们都有两项基本技能：数据分析技能和沟通能力强。

数据科学与数据分析：哪个适合您？
在蓬勃发展的数据驱动型商业世界中，数据分析师或数据科学家收集和分析任务关键型数据以提取趋势、模式和可操作的见解，从而提高业务绩效。因此，这两个工作角色在当今各种形式和规模的企业中都受到追捧。

那么，你如何决定哪个角色更适合你呢？答案是查看以上部分以帮助您做出正确的决定。另外，阅读文章来自中等的，它提供了有关这些工作角色的有用信息。

这里是一些有用的教训来自麦肯锡，教你如何更好地作为数据科学家：

率先提出解决方案，而不仅仅是提出问题
集思广益并提出假设，然后用它们来指导其他团队成员的后续分析
成为数据和业务团队之间的桥梁。做你自己的翻译
所有重要的沟通都必须以关键信息开始，然后是支持性论点——每一个都用数据加强
必须用通俗易懂的语言解释技术性的 gobbledygook，以便高级业务领导者易于理解
数据科学与数据分析：行业应用
由数据科学家、数据分析师和其他人组成的数据科学团队成员经常一起工作，为企业提供以下类型的服务：

业务预算和财务预测：通过分析和评估组织过去的收入、销售记录、成本和未来业务目标，数据科学团队可以识别和预测未来的预算和财务需求。
风险评估：通过分析当前的业务风险及其相关费用，数据团队可以提出未来的建议以降低风险。阅读有关数据科学和分析在金融和银行业读 数据科学和分析在金融业中的重要性。
研发努力：根据过去的客户数据，例如对产品特性的反应、销量、表达的喜好和偏好，数据团队可以指导研发职能对产品和服务的未来设计和开发，以获得最大的成果。
销售和营销预测：通过分析销售和营销指标，数据团队可以衡量和计算数据驱动决策必须产生的潜在客户数量，以实现销售和营销目标。
这里有一个独特的案例研究，它描述了数据科学和预测分析团队的共同努力，以帮助像 AccuWeather 这样的公司让他们的客户准确可靠地了解天气预报。

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