Resource Data

全球企业越来越依赖从大量信息中获取的见解。如今，公司依靠数据分析来做出战略决策、推动创新并在拥挤的市场中保持竞争力。由于对数据专业知识的持续需求，过去十年中，许多与数据相关的职业道路变得尤为突出，其中最著名的两个角色是数据分析师与数据科学家之间的争论。

如今，数据分析师和数据科学职位在数据驱动型公卡塔尔博彩数据司中都发挥着重要作用，但用途略有不同。对于希望加强数据团队的公司来说，认识到数据分析师和数据科学职位的不同作用至关重要。

对于任何想要在数据领域开始职业生涯的人来说，这也是一个重要的区别。我们编写了这份全面的指南，概述了每个角色所涉及的内容，以及它们如何在不断发展和复杂的数据分析世界中脱颖而出。


职责概述
数据分析涉及整理、处理和解释数据。根据这些数据，分析师需要提供切实可行的见解，通常需要将这些见解提供给利益相关者和决策者。

这意味着他们的许多职责涉及数据收集、清理、解释和可视化。他们的角色还与组织的其他部分紧密相关，例如产品开发团队或高级营销部门。

数据分析师使用的常用工具和技术
数据分析师经常使用以下工具：

SQL
Excel 或表格
Tableau
Power BI
Python 或 R
开放的Refine
SQL、Excel 和 Google Sheets 通常用于管理和查询关系数据库之间的数据，这是数据分析师工作的基本部分。

数据分析师依靠 Tableau 和 Power BI 等工具来实现数据可视化，这得益于它们的仪表板和创建报告的能力。Python 和 R 是编程语言，数据专业人员可以使用它们来执行更高级的统计分析。