DA 和DS 区别，DS和DA工作内容

data方面有二种职位比较常见：data analyst (数据分析师）和data sceitist（数据科学家）。但关于它们的区别总是有人抱有疑问，让我们一起来看看data analyst和data scientist究竟有什么区别？

1. 先来说这几个工作的工作内容：

Data Analyst用简单分析和模型分析数据提供决策支持，会建立一些dashboard，用visualization的方式给stakeholder insight，客户主要是PM或者是eng manager。

Data Scientist用复杂模型来研究big data，要使自己的产出scalable，有些DS需要把把模型写入production pipeline，所以coding的能力要求更高。

Analyst和Scientist的区别，是分析师和商业产品更接近，了解和辅助的产品更广；科学家会钻研某个问题更细更深，比如训练某个模型使准确率提升1%这样。薪资水平上同等级别的科学家会比分析师高一些。

2. 这三种Data工作要用到的技能：

Data Analyst: SQL, data visualization，简单的python和R coding

Data Scientist: machine learning

3. 如何从公司JD中快速区分不同的岗位

在前些年，因为data scientist名字听起来更高级一些，很多公司的data analyst和business analyst改名为了data scientist，而data scientist改名为了research scientist。比如FB的DS其实就是DA，Google 的product analyst也是DA。

这样复杂的命名就需要大家在投简历的时候，认真看职业简介，通常从需要的技能里，SQL占第一个的就是analyst，ETL第一个的是engineer，machine learning第一个的是scientist。通常大家一看job description，看到ETL就是Data Engineer，看到machine learning就是DS。

4. Data岗位的薪资水平怎么样？

这里我们都讲税前数据。刚毕业的学生或者fresh graduate，平均年薪9.5万美金，折合人民币平均值年薪62万左右。不限制fresh graduate的话均值11.5w，当然也会有更厉害的伙伴拿到超大包裹哟。