数据分析师发展|如果将数据分析与数据科学做对比，我发现他们居然是这样的
更新时间：2020-03-04 09:37:53
来源：环球网校
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摘要 在茫茫的数据发展长河中，人们慢慢掌握了数据处理的方法，其中重要的处理方法之一就是对数据的分析，所以出现了数据分析师这一处理数据的职业，有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析的问题，今天就来讲讲数据分析与数据科学对比的问题。
在深入探讨为什么Python对数据分析如此重要之前，首先建立数据分析和数据科学之间的关系是很重要的，因为数据科学也往往从编程语言中受益匪浅。换句话说，Python适合数据科学的许多原因最终也成为它适合数据分析的原因。
1、数据分析与数据科学对比——这两个领域有明显的重叠
他们非常独特，各自独立。数据分析师和数据科学家之间的主要区别在于，前者从已知数据中整理有意义的见解，而后者则更多地处理假设问题，即假设条件。数据分析人员处理日常事务，使用数据来回答呈现给的问题，而数据科学家则试图预测未来，并在新问题中构建这些预测。或者换句话说，数据分析师关注此时此地，而数据科学家则推断可能发生的情况。
在很多情况下，这两个专业之间的界线会变得模糊，这就是为什么Python赋予数据科学的优势可能与数据分析所享有的优势相同。例如，这两种职业都需要软件工程知识、胜任的沟通技能、基本的数学知识和对算法的理解。此外，这两种职业都需要编程语言的知识，比如R、SQL，当然还有Python。
另一方面，理想情况下，数据科学家应该具有很强的商业头脑，而数据分析师不需要担心掌握这种特殊的才能。然而，数据分析师应该精通Excel等电子表格工具。
2、数据分析与数据科学对比——就工资而言
初级数据分析师平均年薪为6万美元，而数据科学家在美国和加拿大的平均年薪为12.2万美元，数据科学经理的平均年薪为17.6万美元。
以上就是有关于数据分析与数据科学对比的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
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