Number Data Set

当谈到技术职业时，有些术语和职位会令人困惑，例如数据分析师或数据科学家。尽管它们很相似，但每个职业都有不同的功能，两种职业甚至可以互补。

IT部门在企业环境中发挥着越来越重要的作用。随着技术的进步，工艺变得更加精密和复杂。任何想要在这个领域工作的人都必须做好准备并了解该领域的可能性和机遇。

如今，无论是在我们的个人生活还是工作中，我们都与数据打交道。在公司中，这已成为阅读市场、了解机会在哪里以及需要改进的重要工具。

因此，数据科学领域变得更加重要，因为它负责收集这些信息并使用一系列工具对其进行分析，从而能够做出更有效的预测来支持决策。

信息技术领域的这一特定领域利用数学和统计学以及人工智能来评估信息并得出与公司目标相符的结果。

任何想要进入这一领域的人都面临着一个激烈的市场，因为 贝宁电话号码列表 工作的未来表明这些职位在就业市场上的增长。

数据分析师还是数据科学家？
尽管角色看起来相同，但分析师和数据科学家之间存在很大的实际差异。这是因为其中一个更关注当前，而另一个则着眼于未来的可能性。

此外，这些职位属于同一活动领域，分析师是一个更初级的职位，而科学家则拥有更先进的经验和知识。两者都用于数据分析，但它们对这些信息的处理方式有所不同。看看两者的区别：

数据分析师
数据分析师依靠公司的历史来得出更准确的结论。在收到的所有信息中，哪些是相关的？它们表明了公司的发展方向是什么？哪里应该加大投入？

除了市场信息之外，公司本身产生的数据也是分析师工作的基础。因此，您的职位还需要对整个操作有丰富的了解。即使他们与特定部门的互动更多，分析师也需要深入了解公司的运作方式，然后定义适当的信息进行评估。

由此，他能够指出模式并指示路径，做出更具体的预测。这样，它就会生成报告和图表，表明公司如何更有效地运作。

数据科学家
另一方面，数据科学家除了以更复杂的方式解释信息之外，还需要商业愿景。因此，它不仅能够指出路径，而且还可以使用编程知识来构建流程，使用它所拥有的数据来创建新的解决方案。

它依靠机器学习等概念来创建新模式并寻找新功能或产品。您的角色着眼于未来，解读当前信息，重点是为公司创造新的机会。

如何成为数据专家？
科学家能够像分析师一样进行数据分析，因此对于那些想要在这一领域规划职业生涯的人来说，这是一条可能的道路。然而，这两个职位都需要数学和统计学知识以及分析思维。

值得强调的是，数据分析不一定是信息技术领域的一个职位。如今，多个部门都在寻求此类专家作为决策的基础，例如营销、行政和人力资源部门。

然而，一般来说，从事数据分析工作的人都拥有精确科学学位，例如工程学、数学和科学。对于两者来说，SQL（结构化查询语言）知识是必要的，但科学家需要发展其他技术技能，包括编程。

然而，在这两种情况下，获取新知识都是专业发展的最佳方式。正如我们所说，技术在不断变化，这些专业人士处于技术的最前沿。

在许多情况下，它们是这一转型过程的一部分，但这需要很高的知识和专业知识。在学术领域的持续发展将使他们拥有适当的工具在专业中脱颖而出。

凭借远程研究生学位的优势，在该领域工作的人可以在家中或任何最方便的地方继续远程改进，将专业发展与每个人的日常生活相结合。

技术所走的道路指向数据越来越重要的未来工作。无论是数据分析师还是数据科学家，这些职业的需求量都很大，并且在未来几年将继续如此。