如何区分数据科学家，数据工程师与数据分析师

与其他一些相关工程职位一样，数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。

三者之间的定义又是如何区分的呢?

数据科学家是什么样一个存在呢?

通常情况下，数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见，硕士学位仅是一个前提条件。数据科学家精通统计建模以及如何构建与定制高级数学算法。这既在他们专业范围内，也是他们所擅长的地方。我听到过有人这样形容一个数据科学家“软件工程技能牛过多数人的酷炫统计学家”。

我结合加工的说：所谓数据科学家，是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息，以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。

数据工程师如何定义呢?

数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。如果你正为一个商业问题烦恼，那么你需要一个数据工程师。这些伙计就是那些能提供可建模数据所需平台的人。他们的核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。

数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候你就需要打电话寻求数据科学家的帮助。

数据分析师如何理解呢?

数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义。他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。不管是给另一个数据分析师还是C级执行做演讲，数据分析师都是数据提取，模式识别以及从大量数据中洞察问题方面的能手。

如果你或者你的公司正考虑顺应这股大数据浪潮的发展，你应该从明确你想利用大数据解决所面临的商业问题处下手。接着找出你真正的需求：是数据采集，检索，仓储还是数据分析?然后编写相应的职位描述并做好准备。

从事这三者都要具备哪些技能呢?

数据科学家所需的技能如下：

计算机科学

一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。

数学、统计、数据挖掘等

除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。

数据可视化(Visualization)

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，开发Web原型，使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。

数据工程师需具备的技能

数学及统计学相关的背景

对于大多数互联网大公司来说，对于数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历，只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。

计算机编码能力

实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素，因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。

对特定应用领域或行业的知识

数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

数据分析具备的技能

懂业务

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

懂管理

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

懂分析

指掌握数据分析基本原理与一些有效的