“数据科学家是用来分析和解释复杂数字数据的人，如网站的使用统计数据，尤其是为了帮助企业决策。”

-牛津词典

“数据分析师是处理数据以提供洞察力的专业人员，他们获取原始或非结构化数据，并提出分析结果，以产生可消化的结果，供高管和其他人用于决策。”

-Techopedia

“数据科学家是能够根据过去的模式预测未来的人，而数据分析师只是从数据中获得有意义的见解的人。

所以现在我们有了定义，我认为真正理解两者区别的最好方法是进行比较。

*建议这样做。还有其他途径可以成为一名数据科学家/分析人员。看看我之前的帖子。

从数据分析师转变为数据科学家

虽然他们在两种职业道路上有许多相似之处，但也有许多不同之处。数据科学家得到的报酬越高，责任就越大。这项额外的责任需要更多的学习、更多的知识和更多的练习您的编码技能。

下面是一些建议，如果您希望从数据分析师过渡到数据科学家，我会建议您做些什么。

扮演数据科学家的角色。

如果您已经决定转变为一名数据科学家，您必须做了大量额外的阅读，以完全理解成为一名数据科学家所需要的内容。您将从描述数据的趋势到使用现有数据发现新数据，并建立机器学习模型来支持您的假设。

数据科学家：

• 他们花很多时间使用Python或R之类的语言清理数据。
• 使用机器学习算法构建预测模型，例如梯度增强、线性回归、logistic回归、决策树、随机森林等。
• 评估他们创建的模型，以获得高百分比的精确度，以验证分析
• 测试和提高已经建立的ML模型的准确性。
• 构建可视化以叙述高级分析结果。

提高技能。

作为一名数据分析师，您可能不是每天都在编码。你的工作要求包括你编写代码和使用你的技术技能，然而，你的一些时间可能被分配到其他地方，例如识别趋势以帮助商业决策。作为一名数据科学家，拥有编写代码的能力是至关重要的，因为您将在大部分时间内进行编写，同时还要能够轻松地切换和使用不同的编程环境。这可能要求您理解常用的不同编程语言（如R、Python和Java）的语法。

与数据科学家相比，数据分析家使用的数学和统计方法非常少。因此，复习你的数学和统计数据将对你大有裨益，因为你将不得不在你的日常生活中应用这些知识。您将不得不从头开始编写算法，并充分理解这些机器学习算法是如何工作的。

你做的代码越多，你学的编程语言越多，你就会成为更好的数据科学家。你可以通过练习你的代码，创建辅助项目，参与到代码挑战中，比如Kaggle、LeetCode等等来实现以上两点。你知道你是否能成为一名数据科学家的唯一方法，就是练习过数据科学家的生活。

如果您打算从数据分析师过渡到数据科学家，我希望这能帮助您了解这两个角色之间的差异，并为您提供指导。