数量级是什么意思?
数量级是指数量的规模或大小，每一级都保持固定的比例。常用的比值有 10，2，1000，1024 等。
数据分析师与数据挖掘工程师?
在数据科学领域，常提到的职位包括数据分析师、数据科学家和数据工程师。每个公司对这些职位的定义可能有所不同，但它们的日常工作任务通常有很大的不同。
小测验：哪个角色最适合你?
下面是一个包含四个问题的快速测验，帮助您了解哪个职位最合适：
您更喜欢处理大量数据还是解决复杂的分析问题?
您更擅长使用数据可视化工具还是编程语言?
您更倾向于提供实时决策支持还是长期策略规划?
您更喜欢与业务团队沟通还是与技术团队合作?
什么是数据分析师?
数据分析师通过获取数据为公司创造价值，使用数据回答问题并传达结果以帮助做出商业决策。数据分析师执行的常见任务包括数据清理、分析和数据可视化。
深度数据分析师
数据分析师有潜力将传统业务转变为数据驱动的业务。虽然数据分析师的职位通常是“入门级”的工作，但作为一个精通技术工具的有效沟通者，数据分析师对于分离技术和业务团队的公司来说是必不可少的。
核心职责
数据清理和整理：对原始数据进行清理和整理。
描述性统计：使用描述性统计对数据有一个大概的了解。
趋势分析：分析数据中发现的有趣趋势。
数据可视化：创建可视化和仪表板，帮助公司解释数据和做出决策。
技术分析结果展示：向商业客户或内部团队展示技术分析的结果。
开始学习数据分析师的职业道路
什么是数据科学家?
数据科学家是将自己的专业知识应用于统计学和建立机器学习模型以进行预测和回答关键商业问题的专家。
深入的数据科学家
数据科学家是可以通过解决更开放的问题和使用他们的高级统计和算法知识来提供巨大价值的个人。如果分析师专注于从过去和现在的角度理解数据，那么科学家专注于为未来提供可靠的预测。
工作示例
评估统计模型：评估统计模型以确定分析的有效性。
机器学习模型：使用机器学习建立更好的预测算法。
模型优化：测试并不断提高机器学习模型的准确性。
高级分析可视化：建立数据可视化以总结高级分析的结论。
开始您的数据科学家职业生涯
什么是数据工程师?
数据工程师可以构建和优化允许数据科学家和分析师开展工作的系统。每个公司都依赖于其数据的准确性，并且需要使用数据的个人可以访问这些数据。数据工程师确保任何数据都被正确接收、转换、存储并可供其他用户访问。
深度数据工程师
数据工程师为数据分析师和科学家奠定了基础。数据工程师负责构建数据管道，经常要使用复杂的工具和技术来大规模处理数据。与前两条职业道路不同，数据工程更依赖软件开发技能。
工作示例
API 开发：为数据消费构建一个 API。
数据集集成：将外部或新的数据集集成到现有数据管道中。
特征转换：将特征转换应用于新数据的机器学习模型。
系统监控：持续监控和测试系统，以确保优化性能。
开始学习数据工程师的职业道路
您的数据驱动型职业道路
现在，我们已经探索了这三个数据驱动的职业，问题仍然是——你适合哪里? 您已经完成了测验，但是让我们对如何真正确定最适合你的方法有了更深入的了解。
关键是要理解这是三种根本不同的数据处理方法。
数据工程师正在研究“后端”，不断改进数据管道，以确保组织所依赖的数据准确且可用。他们将利用各种工具来确保数据得到正确处理，并确保用户在需要时能够使用这些数据。
数据分析师可以使用工程师构建的自定义 API 来提取新的数据集，并开始识别数据中有趣的趋势，并分析这些异常。分析师会以清晰的总结和呈现他们的结果，让他们的非技术团队更好地了解他们的位置和工作。
数据科学家可能会以分析师的初步发现为基础，进行更多的研究以从中获得洞察力。无论是通过训练机器学习模型还是运行高级统计分析，数据科学家都将提供一个新的视角来看待不久的将来。
无论选择哪种具体，好奇心都是这三种职业的自然前提。用数据提出更好的问题，使之更准确实验能力是数据驱动职业的全部目的。另外，数据科学领域是不断发展的，所以保持学习是非常有必要的。
在 AAA Education，我们为那些在这个快速发展的行业中追求数据工程师、数据分析师或数据科学家角色的人提供教育渠道。注册并开始免费了解这些职位!
以及所有当前和未来的数据分析、科学家和工程师都在——祝你好运，不断学习!
