计算机科学和 SQL 的基本知识必不可少，因为分析师将使用 SQL 来收集、管理和提取数据。熟悉 Python 或 R 对分析师和数据科学家进行数据挖掘时大有裨益。同时，数据科学家需要更多的编程技能，以便他们能够使用机器学习和更高级的预测建模方法。
哪个计算机科学角色更具战略性：数据分析师还是数据科学家？
这两个计算机科学岗位都使用大数据技术来利用数据，但两者葡萄牙博彩数据关键方面也都具有战略性。数据科学家通常更关注长期、预测性项目和有利于公司未来的战略。而数据分析师通常处理可能影响即时业务需求的策略和建议。这就是为什么一个高效的数据部门应该同时雇用分析师和科学家。你也可以雇用其他角色来进一步进行数据驱动的决策，比如数据工程师。
数据分析师和科学家：成功的组合
请记住，这些计算机科学数据角色有一些关键区别，特别是数据分析师收集预先存在的数据以发现公司可行的见解。数据科学家的职责包括使用这些数据来预测未来结果。数据分析师在现在工作，而数据科学家在未来工作，但最好的部门会确保这些角色共同协作以实现数据驱动的成功。
如果您正在考虑从事数据或计算机科学方面的职业，那么适合您的职位将取决于您的技能、工作前景和抱负。如果您有更多的商业或分析背景，您应该首先考虑成为一名数据分析师。对于那些拥有软件开发经验和更高级资格的人来说，努力成为一名数据科学家可能是值得的。请记住，分析师在获得足够的经验后转型成为数据科学家是很常见的。
如果你正在建立数据部门，请确保你正在招聘数据科学家和数据分析师。雇用许多数据分析师和数据科学家意味着你可以获得对公司业绩的短期洞察和可以改变你未来能力的长期预测。
如今，企业依靠数据来做出更明智的决策并保持竞争力。随着大数据市场规模在 2026 年达到 2730 亿美元，对顶尖数据工程师和科学家的需求正在重塑行业。