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雷达卡
四种类型的数据科学家
有些是BI分析师，很少编写代码（他们甚至使用GUI来访问数据库，因此他们甚至不编写SQL查询-该工具为他们执行查询；但是他们必须了解数据库架构。）但是他们是定义指标的人并与管理层合作以识别数据源或创建数据。他们还致力于设计数据仪表板/可视化，同时考虑到各种最终用户，从安全，财务，销售，市场营销到执行人员。许多人拥有MBA学位。
数据工程师从这些BI分析师那里获得了建立数据管道的要求，并使数据流遍及整个公司和外部，其中很少的数据（通常是汇总数据）最终存储在各种员工便携式计算机上以进行分析或报告。他们与sys管理员一起设置针对每种类型的用户定制的数据访问权限。他们熟悉数据仓库，不同类型的云基础架构（内部，外部，混合），以及如何优化数据传输和存储，在速度，成本和安全性之间取得平衡。他们非常熟悉Internet的工作方式以及数据集成和标准化。他们擅长编程和部署由第三类数据科学家设计的系统，如下所述。有时，特别是对于高级职位，他们被称为数据架构师。
机器学习数据科学家设计和监控预测和评分系统，具有较高的学历，是所有类型数据（大，小，实时，非结构化等）的专家。他们执行许多算法设计，测试，微调，和维护。他们知道如何选择/比较工具和供应商，以及如何在自制的机器学习或工具（供应商或开源）之间做出决定。他们通常开发原型或概念证明，最终由数据工程师以生产模式实现。他们选择的编程语言是Python和R。高级的人已经学会了如何自动执行日常任务。
数据分析师是初级数据科学家，他们从事大量的数据处理，数据清理工作，并从事一次性分析和通常是短期项目。他们与BI或ML数据科学家互动并提供支持。他们有时使用更高级的统计建模技术。
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