数据科学家：你选择做技术大佬or业务大佬？
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Data Science领域十字路口
向左DS，向右DA
我该如何选？
细心的小伙伴在了解Data Science的过程中肯定发现了这样一个问题：同样都是做Data Science的，为什么工作内容和岗位要求截然不同？那是因为在Data Science领域的工作主要分成了：业务型与技术型。
由于发展方向的不同，分成了数据分析师和数据科学家两种角色，总得来讲：
👉数据分析师学历要求和技术要求相对较低，但薪资起点也会略低；
👉数据科学家学历和能力要求高，但无论薪资起点还是发展速度优于数据分析师。
不过两个职业方向后期都有非常大的成长空间，主要还是看个人更喜欢和人打交道，还是更喜欢和机器打交道！下面我们一起来探究数据分析师和数据科学家从技能、发展方向两个方面的区别。
技能/角色定位层面
👉数据科学家（DS）：使用统计学、机器学习和计算机科学等技术来分析和解释大规模数据集，以发现数据中的模式和趋势，并提供业务洞察和预测建议。通常使用工具如Python、R、SQL和机器学习库来进行数据分析和建模。
数据学科学家必备技能：
✅统计学
✅数学建模
✅数据可视化和编程技能
✅算法（算法原理、机器学习和神经网络）
不管实求职还是工作中，都会涉及到较多的算法原理和实现。数据科学家的主要角色定位是模型算法能力的提供，并通过各种手段实现规模化和智能化去解决企业所遇到的问题。
👉数据分析师（DA）：专注于从数据中提取洞察和见解，帮助组织做出数据驱动的决策。他们使用统计学和数据分析技术来理解和解释数据，发现数据中的模式和趋势。通常使用工具如Excel、Tableau或Power BI来进行数据分析和可视化。
数据分析师必备技能：
✅统计学
✅数据可视化
✅数据查询语言：SQL（熟练掌握）、Python（基础）
✅机器学习模型（基础掌握，会调整参数）
✅业务理解
其实单单从技术角度出发，数据分析师最重要的是SQL的熟练掌握，而对于Python和机器学习只是需要会用就行了。事实上对于数据分析师而言，他的核心竞争力是业务理解能力。换句话讲就是，基于对于目前业务现状的判断，让决策者们了解清楚目前状况，从而加快决策速度和强化决策准确性。
发展方向
👉数据科学家：未来更多是往技术专家/CTO（首席技术官），选择性的专精不同算法方向，例如推荐算法、图像算法、驾驶等；同时也可以逐渐往后端开发等过渡，走纯技术路线；如果想做更加贴近业务的事情，也可以转向数据分析师。
👉数据分析师：业务方向的数据分析师其实称呼为商业分析师更加准确。直白一点来讲就是，会技术（以SQL为主），能够利用公司内部的数据库进行深度分析的咨询师。未来的发展方向也可以调整：
✅数据产品经理（To B和To C都可以）
✅业务策略（既懂数据又懂策略，成为业务Leader）
✅转后端岗位（如果对技术钻研有很深的兴趣，也能够转向算法或者数据仓库）
虽然Data Science业务型和技术型的大佬发展方向有很大的区别，但最终也能利用在数据科学领域所积累的优势走向职业的顶端。一起看看两位数据DS大佬殊途同归的职业道路：
🌟Simon Zhang 张溪梦
从数据科学家到GrowingIO CEO
张溪梦曾是硅谷华人，于2010年4月加入LinkedIn，从数据科学家开始做起，做到了商业分析部高级总监，可谓是华人在美国科技公司的奇迹。美国Data Science Central评选其为“世界前十位前沿数据科学家”。
作为前LinkedIn的首位做变现盈利的数据科学家，张溪梦负责的业务就是如何能用数据分析来增加销售，促进产品的研发效率、做更好的风险控制等。LinkedIn每年的销售额从七千万美元跃升至将近30亿美元，一个重要的推手就是数据的帮助。
🌟Fei Long
从商业分析师到腾讯Data Science GM
Fei Long 最早于2007年于Farmers Insurance Group担任高级分析师/统计学家，2014年到亚马逊做BI Manager，然后在FB做到Sr Manager，2017年在Dropbox做Director，最近加入了腾讯游戏做GM。
这里为大家盘点的两位都是Data Science的业界知名大佬。对于Data Science感兴趣的小伙伴，可以在Linkedin上关注他们。不管你是否未来准备在数据科学的职业上深耕，他们作为旅美华人数据科学界的佼佼者，他们的职业路径和选择都能给你很多启发和激励。
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