如何區分數據科學家、數據工程師、統計學家和軟件工程師

談到數據科學家、數據工程師、軟件工程師和統計學家之間的區別，這可能會令人感到困惑。雖然都與數據有關，但他們的工作內容卻存在著根本性差異。

數據的發展及其在整個行業的應用是顯而易見的。特別是最近幾年，我們可以看到處理和管理數據的角色中有明顯的分工。

數據科學無疑是一個正在發展的領域。由于收集和處理數據會帶來許多復雜的問題，該領域現在細分為許多不同的職位和角色。如今數據科學家會具體分為數據工程師、數據統計學家和軟件工程師等。但除了名稱上的不同之外，有多少人真正了解他們所從事工作的區別呢？

在本文中我將解讀數據行業中這些不同的角色，當中我主要列舉出以下四個角色予以區分。

統計學家

統計學家位于整個數據處理過程的最前沿，運用統計理論解決許多與眾多行業有關的實際問題。他們能夠獨立決定哪些查找和收集數據的方法是可行的。

統計學家通過有意義的方法來部署數據收集，比如設計調查、問卷調查、實驗等方法。

他們對數據進行分析和解釋，之后將得出的分析見解提供給上級。統計學家需要具備分析和解讀數據的能力，并用簡單易懂的方式解讀復雜的概念。

統計學家通過研究得出的數字，并將這些數字應用到現實生活中。

軟件工程師

軟件工程師是數據分析過程中的重要組成部分，負責構建系統和應用程序。軟件工程師的工作涉及開發測試以及審查系統和應用。他們負責創建最終會產生數據的產品。軟件工程是本文提到的四種角色中最老的一種，在數據繁榮發展之前他們就已成為重要的一部分。

軟件工程師負責開發前端和后端系統，從而幫助收集和處理數據。這些網絡、移動應用通過完美的軟件設計實現操作系統的發展。由軟件工程師開發應用生成的數據之后會交給數據工程師和數據科學家。

數據工程師

數據工程師致力于開發、構建、測試和維護體系結構，比如大型處理系統或數據庫。數據工程師和數據科學家經?；煜闹饕獏^別在于，數據科學家主要負責清洗、組織和查找大數據。

在上文你可能會注意到“清洗”這個詞，通過這個詞能幫助你更好地理解數據工程師和數據科學家之間的區別?？傮w來說，這兩類專家所付出的努力都是為了用簡單易用的格式獲取數據，但兩者涉及的技術和責任是不同的。

數據工程師負責處理涉及眾多機器、人員或儀器錯誤的原始數據。數據可能包含可疑記錄，甚至無法驗證。這些數據不僅是非格式化的，而且還包含適用于特定系統的代碼。

這時就需要數據工程師的介入。他們不僅提供了提高數據效率、質量和可靠性的方法和技術，還需要實施這些方法。為了處理這種復雜情況，他們需要使用大量工具并掌握各種語言。數據工程師要確保工作架構對于數據科學家是可行的。完成了初始流程后，數據工程師需要將數據交給數據科學家團隊進行進一步分析處理。

簡單來說，數據工程師通過服務器確保數據流的不間斷傳輸，他們主要負責數據所需的架構。

數據科學家

我們現在已經知道，數據科學家將獲得已經由數據工程師處理過的數據。數據已經過清洗和處理，數據科學家可以用這些數據進行分析，以及預測建模。為了構建這些模型，數據科學家需要進行廣泛的研究，并從外部和內部數據源積累大量數據，以滿足所有業務需求。

一旦數據科學家完成最初的分析階段，他們必須確保所做的工作是自動化的，所有的分析見解會提供給相關人員。確實值得注意的是，數據科學家和數據工程師所需的技能實際上有點類似。但是這兩者在行業中區別逐漸變得明顯。

數據科學家需要了解與統計數據、機器學習和數學相關的知識，以確保能夠構建準確的預測模型。此外，數據科學家還需要了解關于分布式計算的內容。通過分布式計算，數據科學家將能夠獲得工程團隊處理的數據。數據科學家還需負責將分析結果匯報給公司上級，因此也需要掌握可視化相關內容。

數據科學家利用其分析能力，從輸入機器的數據中得出有意義的分析結論。數據領域是正在不斷發展，當中涵蓋了超過我們想象的可能性。