“數據科學家是用來分析和解釋復雜數字數據的人，如網站的使用統計數據，尤其是為了幫助企業決策?！?/span>

-牛津詞典

“數據分析師是處理數據以提供洞察力的專業人員，他們獲取原始或非結構化數據，并提出分析結果，以產生可消化的結果，供高管和其他人用于決策?！?/span>

-Techopedia

“數據科學家是能夠根據過去的模式預測未來的人，而數據分析師只是從數據中獲得有意義的見解的人。

所以現在我們有了定義，我認為真正理解兩者區別的最好方法是進行比較。

*建議這樣做。還有其他途徑可以成為一名數據科學家/分析人員?？纯次抑暗奶?。

從數據分析師轉變為數據科學家

雖然他們在兩種職業道路上有許多相似之處，但也有許多不同之處。數據科學家得到的報酬越高，責任就越大。這項額外的責任需要更多的學習、更多的知識和更多的練習您的編碼技能。

下面是一些建議，如果您希望從數據分析師過渡到數據科學家，我會建議您做些什么。

扮演數據科學家的角色。

如果您已經決定轉變為一名數據科學家，您必須做了大量額外的閱讀，以完全理解成為一名數據科學家所需要的內容。您將從描述數據的趨勢到使用現有數據發現新數據，并建立機器學習模型來支持您的假設。

數據科學家：

• 他們花很多時間使用Python或R之類的語言清理數據。
• 使用機器學習算法構建預測模型，例如梯度增強、線性回歸、logistic回歸、決策樹、隨機森林等。
• 評估他們創建的模型，以獲得高百分比的精確度，以驗證分析
• 測試和提高已經建立的ML模型的準確性。
• 構建可視化以敘述高級分析結果。

提高技能。

作為一名數據分析師，您可能不是每天都在編碼。你的工作要求包括你編寫代碼和使用你的技術技能，然而，你的一些時間可能被分配到其他地方，例如識別趨勢以幫助商業決策。作為一名數據科學家，擁有編寫代碼的能力是至關重要的，因為您將在大部分時間內進行編寫，同時還要能夠輕松地切換和使用不同的編程環境。這可能要求您理解常用的不同編程語言（如R、Python和Java）的語法。

與數據科學家相比，數據分析家使用的數學和統計方法非常少。因此，復習你的數學和統計數據將對你大有裨益，因為你將不得不在你的日常生活中應用這些知識。您將不得不從頭開始編寫算法，并充分理解這些機器學習算法是如何工作的。

你做的代碼越多，你學的編程語言越多，你就會成為更好的數據科學家。你可以通過練習你的代碼，創建輔助項目，參與到代碼挑戰中，比如Kaggle、LeetCode等等來實現以上兩點。你知道你是否能成為一名數據科學家的唯一方法，就是練習過數據科學家的生活。

如果您打算從數據分析師過渡到數據科學家，我希望這能幫助您了解這兩個角色之間的差異，并為您提供指導。