数据科学家，数据分析师和数据工程师之间的区别
类别
数据科学家
数据分析师
数据工程师
主要角色
建立模型来预测未来趋势并使用数据解决问题。
分析过去的数据以找到见解并创建报告。
设计和管理数据库以有效地存储和处理数据。
所需技能
机器学习、Python/R、统计学、深度学习。
SQL、Excel、数据可视化、报告工具。
SQL、大数据工具（Hadoop、Spark）、云计算。
使用的工具
Python、R、TensorFlow、Scikit-learn。
Excel、Tableau、Power BI、SQL。
Apache Spark、Hadoop、AWS、Airflow。
重点领域
预测模型、人工智能和自动化。
数据解释、可视化和报告。
建立管道来收集、清理和存储数据。
行业需求
人工智能、金融、医疗保健和科技行业的需求很高。
对于大数据项目、云计算和大规模应用至关重要。
职业道路
需要很强的编码和数学技能，通常需要硕士或博士学位。
适合入门级，适合过渡到数据科学。
最适合那些对数据基础设施和后端系统感兴趣的人。
成为数据科学家的路线图
1.学习基础数学和统计学
由于数据科学主要是评估统计数据，因此理解 台湾数据库 以下基本原理至关重要：
概率和统计：统计有助于分析模式，而概率有助于预测结果。这些能力有助于趋势分析和数据驱动的决策。
线性代数： 使用线性代数可以更轻松地管理大数据集和创建机器学习模型。对于使用方程式和数字的算法来说，它是必需的。
微积分： 微积分有助于机器学习模型优化。由于它可以增强预测并理解数据变化，因此它对于深度学习至关重要。