데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가의 차이점.

데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 데이터 분석가는 정보 기술 회사의 다양한 직업 프로필입니다.

데이터 과학자

데이터 과학자는 전반적인 기능을 감독하고 감독을 제공하며 정보, 데이터의 미래 지향적인 표시에 중점을 두는 매우 특권적인 직업입니다.

데이터 엔지니어는 기술 최적화, 필요한 형식으로 데이터 구축 등에 중점을 둡니다.

데이터 분석가는 데이터 정리, 원시 데이터 구성, 데이터 시각화 및 데이터의 기술적 분석 제공에 중점을 둡니다.

다음은 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 데이터 분석가 간의 중요한 차이점 중 일부입니다.

Sr. 아니요.	키	데이터 과학자	데이터 엔지니어	데이터 분석가
1	초점	데이터 과학자는 데이터의 미래 디스플레이에 중점을 둡니다.	데이터 엔지니어는 데이터 소비 기술을 지속적으로 개선하는 데 중점을 둡니다.	데이터 분석가는 데이터의 현재 기술 분석에 중점을 둡니다.
2	역할	데이터 과학자의 역할은 감독/비감독 데이터 학습을 제공하고 데이터를 분류 및 회귀하는 것입니다. 데이터 과학자들은 신경망, 연속 회귀 분석을 위한 머신 러닝을 많이 사용했습니다.	데이터 엔지니어 역할은 적절한 형식으로 데이터를 구축하는 것입니다. 데이터 엔지니어는 백엔드에서 일합니다. 데이터 엔지니어는 최적화된 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 유지 관리하고 가장 적절한 방식으로 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.	Data Analyst는 데이터 정리를 수행하고 원시 데이터를 구성하며 분석을 해석하기 위해 데이터를 분석 및 시각화합니다.
3	필요한 기술	빅 데이터:R, Python, SAS, Pig, Apache Spark, 데이터베이스:Hadoop, SQL, 프로그래밍:Java, Perl.	빅 데이터:R, Python, SAS, SAS Miner.	빅 데이터:돼지, 데이터베이스:하이브, 하둡, 맵리듀스.