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数据科学家与数据工程师都是目前互联网市场中比较热门的一个求职岗位，而本文我们就通过案例分析来了解一下，数据科学家与数据工程师的职责。
数据科学家能产生巨大的价值，他们处理更多开放式的问题并且利用他们专业的统计学和算法知识发挥更大杠杆的作用。如果说数据分析师专注于从过去和现在数据层面来理解数据的话，那么数据科学家就是专注于做出对未来更可信的预测。
数据科学家通过有监督学习(分类、回归)和无监督学习(聚类，神经网络，异常监测?)机器学习模型来揭开隐藏着的规律。本质上来说他们是训练那些能让他们更好的识别模型和产出精确预测效果的数学模型的人。
下面是数据科学家完成的一些例子：
评估统计学模型来决定分析有效性
使用机器学习来建设更好的预测算法
测试和持续提升模型精确度
进行数据可视化来概括分析的结论
数据科学家为预测和理解数据带来了一种完全崭新的方式。虽然数据分析师可能也可以去描述趋势和为商业团队传递这些结果。但是数据科学家能剔除新的问题并且可以去建模来做出对新数据的预测。
什么是数据工程师?
数据工程师建设和优化系统。这些系统帮助数据科学家和数据分析师开展他们的工作。每一个公司里面和数据打交道的人都需要依赖于这些数据是准确的和可获取的。数据工程师保证任何数据都是正常可接收的，可转换的，可存储的并且对于使用者来说是可获取的。
深度解析数据工程师
数据工程师建立了数据分析师和数据科学家依赖的基础。数据工程师对构造数据管道并且经常需要去使用复杂的工具和技术来管理数据负责。不想前面说的两个事业的路径，数据工程师更多的是朝着软件开发能力上学习和提升。
在比较大的组织中，数据工程师需要关注不同的方面：比如使用数据的工具，维护数据库，创建和管理数据管道。不管侧重于什么，一个好的数据工程师能够保证数据科学家和数据分析师专注于解决分析方面的问题，而不是一个数据源一个数据源的去移动、操作数据。
数据工程师往往更加注重建设和优化。下面的任务的示例是数据工程师通常的工作：
为数据消费开发API
在现存的数据管道中整合数据集
在新数据上运用特征转换提供给机器学习模型
持续不断的监控和测试系统保证性能优化
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2024-01-12
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