数据工程师、数据分析师和数据科学家，主要有什么区别和相通之处？

数据工程师主要工作在后端。持续的提升数据管道来保证数据的精确和可获取。他们一般利用不同的工具来保证数据被正确的处理了，并且当用户要使用数据的时候保证数据是可用的。一个好的的数据工程师会为组织节省很多的时间和精力。

数据分析师一般用数据工程师提供的现成的接口来抽取新的数据，然后取发现数据中的趋势。同时也要分析异常情况。数据分析师以一种清晰的方式来概括和提出他们的结果来让非技术的团队更好的理解他们现在在做的东西。

数据科学家更倾向于基于分析的发现和在更多可能性上的调查来获得方向。不管是训练模型还是进行统计分析，数据科学家试图去对未来要发生的可能性提出一个更好的预测。

不管你的特殊的路径是什么，好奇心都是这三个职业最本质的要求。使用数据来更好的提问和进行精确的实验是数据驱动事业的全部目标。此外，数据科学家领域是不断的进化的，你必须要有强大的能力去持续不断的学习。
　　人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：
大数据时代，企业招聘人才需要把握的几个点
http://www.duozhishidai.com/article-2943-1.html
大数据时代，主要需要什么类型的人才？
http://www.duozhishidai.com/article-1554-1.html
大数据工作者的任务倍加艰巨，大数据人才的价值到底在什么地方?
http://www.duozhishidai.com/article-933-1.html

---

多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站