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第16章 数据分析师或数据科学家（第2页）

能够与不同部门的人员有效沟通，将数据分析结果清晰地传达给他人，并与团队协作完成项目。

8.

获得相关认证

-

如考取

cpda（注册项目数据分析师）、cda（数据分析师认证）等证书，增加自己的竞争力。

9.

建立个人品牌

-

在社交媒体、技术论坛上分享自己的学习心得和项目经验，扩大影响力。

10.

攻读相关学位（可选）

-

如有条件，可以攻读统计学、数学、计算机等相关专业的硕士学位，进一步提升理论水平。

数据分析师和数据科学家在工作中存在以下一些区别：

1.

工作重点

-

数据分析师：侧重于解释和理解现有数据，以回答特定的业务问题、提供见解和支持决策。

-

数据科学家：更注重探索和发现数据中的新模式、开发预测模型和解决复杂的业务问题。

2.

技能要求

-

数据分析师：需要熟练掌握数据提取和处理工具（如

sql）、数据可视化工具（如

tableau、powerbi），以及基本的统计分析知识。

-

数据科学家：除了上述技能，还要求精通机器学习算法、深度学习框架，具备编程能力（如

python）和数学建模能力。

3.

数据处理深度

-

数据分析师：通常处理结构化数据，对数据进行简单的清理和转换。

-

数据科学家：可能需要处理大规模、非结构化和复杂的数据，进行更深入的数据预处理和特征工程。

4.

问题复杂度

-

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