传统的数据分析师通常只从一个来源查看数据，数据科学家有足够的能力检查来自多个不同来源的数据。通过筛选各种数据，数据科学家的主要目标是发现隐藏的见解，这反过来又可以帮助他们获得竞争优势。数据科学家不仅负责收集和报告数据，而且还从各个角度研究数据并向其推荐品牌，他们如何使用所述数据来实现其目标和目的以及创建新的目标。

数据工程及其发展
数据工程师的角色有时与数据科学家的角色重叠。这主要是因为它们的工具和技术非常相似，并且在某些公司中具有几乎相同的功能集。但是，数据工程在多家公司中也称为数据基础结构或数据体系结构。数据工程师的主要职责是实时收集数据，存储数据并进行批处理或实时处理它们，并通过API将其中继给易于理解和理解它们的数据科学家。换句话说，正是数据工程真正帮助数据科学以一种流畅，轻松的方式执行其工作。

市场上充斥着多种大数据工具，它们各自执行独特的功能。重要的是，品牌必须使用特定的工具来实现其目标，而不是该工具在行业中流行且流行。这就是为什么数据工程师需要在软件工程领域拥有坚实而坚实的基础。他们必须能够有效地学习和使用这些工具，并在情况允许的情况下对其进行改进。简而言之，一个优秀而高效的数据工程师将对数据库具有广泛而全面的知识，并精通最佳工程实践。这些实践中的一些实践包括处理和记录错误，监视系统，构建耐人类脂肪的管道，了解缩放过程以及其他技术和方法。

成为成功的数据科学家所需的技能
因此，在很多专业人士中，成为数据科学家的需求很大。同时，重要的是要记住在人群中脱颖而出。某些技能可以帮助专业人员获得技能，以帮助他们在大数据领域中胜任。

数据科学家需要掌握基本工具的知识
在大数据行业中获得更大的知名度之前，掌握与大数据相关的基本工具非常重要。这意味着专业人员需要 一方面深入了解统计编程语言（例如R或Python），另一方面需要深入了解数据库查询语言（例如SQL）。这些语言和技能将帮助专业人士打下坚实的基础，从而也建立牢固而成功的职业生涯。

数据科学家需要对基本统计信息有适当的了解
对于想要对大数据行业有更好了解的个人，对统计数据有基本的了解是非常重要的。许多数据科学家仍然不知道p值的正确定义，这就是为什么数据科学家需要了解统计检验，最大似然，分布等问题。此外，诸如机器学习和统计知识之类的东西将在以后的所有学习中派上用场。如果您想创建以数据为中心的公司，那么统计尤其重要。尽管某些公司可能并非以产品为驱动力，但统计数据对于跨行业和经济体的所有品牌和公司而言至关重要。

优秀的数据科学家必须了解机器学习的各个方面
如果您是想在一家大公司工作的数据科学家，那么您将需要处理规模和结构庞大的数据。这就是为什么您需要了解如何使用机器学习方法的原因。这包括k近邻，随机森林，集成方法等各种元素，这些都是在机器学习爱好者中越来越重要的术语。尽管通过R或Python库实现了许多技术，但是机器学习还是不错的，尽管不是完全必要的。了解广泛的笔触并以适当的方式使用它们更为重要。

一位优秀的数据科学家善于数据抢劫
分析数据并不像看起来那样简单，有时在数据量巨大时，它可能会成为一个困难而复杂的过程。这就是为什么数据科学家知道如何处理数据缺陷（包括缺失值，不一致的字符串格式，日期格式等）非常重要和必要的原因。在中小型公司或数据在公司运作中起着非常重要作用的情况下，处理数据差异的问题至关重要。话虽这么说，数据抢劫方面的专业知识将帮助数据科学家以成功的方式探索和发展其职业。

优秀的数据科学家将具有强大的数据可视化和沟通能力
可视化和沟通技巧是数据科学家可以拥有的一些最重要的技能。对于刚刚发现大数据及其应用的实力和力量的新公司而言，尤其如此。沟通技巧非常重要，因为如果数据科学家无法解释他的发现和见解，那么整个过程将是徒劳的。当数据科学家可以成功地传达大数据的好处时，他们可以帮助公司实现其目标。谈到可视化，让数据科学家熟悉包括ggplot和d3.js在内的数据可视化工具非常重要。虽然可视化很重要，

精通软件工程知识将使数据工程师处于良好状态
知道工程学的数据科学家对于小公司的成长至关重要。这是因为他们将负责处理大量数据记录，并最终掌控功能强大且技术先进的数据驱动产品的开发。

数据科学家的思想非常重要
所有公司都希望雇用能够成功解决问题和挑战的人员。这就是为什么他们应该在所有情况下都具有创造力，分析能力和解决问题的能力。通过提出相关问题并找到相关答案，数据科学家可以达到事业成功的顶峰。