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21世纪最受欢迎的资源世纪是数据。分析数据允许企业,政府,机构和个人在我们越来越复杂,相互关联的世界中做出更明智的决定。现在正在收集更多数据,而不是人类历史的任何点。大多数此数据尚未分析。

对数据专家的需求继续以惊人的速度增加。自2012年以来,数据分析职位的数量已经增长了650%。美国劳工统计局统计数据估计将于2026年创建1150万新数据作业。

随着数据领域的发展,出现了许多新的工作和职位。你可能听说过两个职位数据科学家数据分析师。虽然它们听起来相似,但它们之间是有区别的。在这些角色中,你需要哪些技能、教育和经验,你期望在每一个角色中赚多少钱?继续往下读吧!

熊猫和Python的数据分析

2021年4月最后更新

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数据分析师的角色职责

a的主要责任数据分析师就是从数据中获得见解。他们使用的过程有三个阶段:提取,操纵, 和演讲。分析师查询数据将其扭曲为适当的分析形状,并呈现出他们的结论。熟练的数据分析师拥有技术技能和商业敏锐。他们需要知道不仅仅是如何咬住数量但是这数字紧缩和他们对业务的意思。他们的目标是解释为什么如何简单而有效。

在里面提取阶段,分析师获得来自一个或多个来源的数据集。这可能涉及到摄取某种格式的文件,如CSV、XLSX或JSON。它可能涉及通过指定正确的过滤器组合来查询数据库以获得正确的数据。它可能涉及加入来自不同来源的多个数据集在一起。

在里面操纵阶段,分析师斗争或者形状数据进入适合计算的格式。计算没有涉及复杂的统计操作例如,业务涉众可能只需要记录的计数或数字的平均值来做出明智的决策。数据分析师试图回答这个问题,“我如何使数据形成正确的形状,从而揭示其隐藏的含义?”

在里面演讲阶段,数据分析师决定用数据“讲故事”的最佳方式。有时,这就像向涉众交付一个决定性的数字一样简单。有时,它可能涉及使用较大数据集中的重要行子集创建电子表格。在某些情况下,可以包括柱状图、饼图或直方图等可视化辅助工具。不管用什么媒介,分析师都试图展示结论咄咄逼人地。

在Udemy工作的数据分析师可以回答以下问题:

数据分析师可以使用各种技术,包括:

当数据分析师获得经验时,他们也会学习哪一个工具最适合每一项工作。很少有一个“完美”的解决方案。相反,每种工具都有自己的优点和缺点。

数据科学家的角色责任

数据分析师和数据科学家之间的关键区别是后者建立预测模型。数据分析师旨在了解什么发生了。数据科学家旨在预测什么将要发生。

在数据科学生态系统中有几个专门领域。例如,机器学习关注教学计算机根据经验来识别模式。在Udemy这样的网站上,机器学习模型可以根据你已经购买的课程来预测哪些课程会吸引你。

另一个例子是自然语言处理,哪一个专注于编程计算机处理和理解书面文本和人类语言。在Udemy的网站上,NLP模型可以通过识别人类交流中的常见模式,为视频自动生成字幕。

数据科学领域还有其他专业,包括人工智能、深度学习、云计算等。

数据科学家构建预测模型基于现有数据。此额外要求需要额外的技术技能。数据科学家的背景可能包括:

数据科学家可能比数据分析师拥有更广泛的技术经验。他们可能会与:

数据科学家可能会发现工程数据工作要求中的职责。数据工程师建立管道搜集商店数据。他们必须考虑以下问题:

某些职业为角色定义了具体的界限。例如,耳鼻喉科医生是诊断耳鼻喉疾病的医生,而足科医生是治疗脚部和脚踝疾病的医生。每个医生都有自己的专业领域。

数据世界的流动性要大得多。如果你搜索“数据”职位,你会发现除了数据工程师、数据架构师、大数据开发人员、统计学家和商业智能分析师之外,还有数据分析师和数据科学家等职位。

这些角色的责任通常重叠并且可以从市场到市场,从公司到公司,以及团队到团队。在面试时进行数据职位时,候选人应询问他们的团队将要解决哪些类型的项目。“数据科学家”可以意味着两个不同公司完全不同的东西。

工资和教育

据工作搜索引擎Indeed估计,在当今市场上的所有工作中,数据科学家的平均教育水平最高。75%的数据科学家拥有硕士或博士学位。而数据分析师获得这一学位的可能性只有前者的一半。因此,数据科学家的进入门槛要高得多。话虽如此,当一个人接受高等教育时,从数据分析师转向数据科学家是一种常见的职业道路。

由于劳动力短缺、需求高、角色复杂化以及雇主对高等教育的期望,数据科学家的收入通常比数据分析师高。

职业评论网站Glassdoor估计美国数据分析师的平均年薪为62,453美元。薪水因市场而异。例如,旧金山,加利福尼亚州的平均数据分析师薪水是84658美元但只有52939美元在俄克拉何马州的俄克拉荷马城。

相比之下,美国数据科学家的平均工资是113309美元。数据科学家的入门工资中位数是95000美元,这是美国所有职位中入门级薪水最高的。如果我们在城市之间做一个类似的比较,旧金山的数据科学家可以预计$ 140,897而俄克拉荷马城的数据科学家可以期待$ 90,512。

即使在核算市场差异时,两个角色之间也会出现明确的薪水缺口。差距反映了数据科学家通常具有的更高的凭证和技术技能。

概括

我们都做过一些数据分析或者我们生活中的数据科学甚至不知道它。也许你已经嘎嘎作响了每月费用数字来计算您的支出预算。或者也许你预测你最喜欢的运动员如何根据他们的过去的表现来表演。
在这些情况下,我们使用数据观察什么发生了并提出预测将会发生。数据分析师和数据科学家在日常工作中也做着同样的事情,但他们对技术和统计的了解要多得多。有Udemy上有很多技术课程如果您有兴趣更多地了解他们使用的工具。祝你在数据之旅中好运!

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