数据科学家，数据工程师和数据分析师是信息技术公司中的各种职位档案。
数据科学家是一个非常特权的工作，负责监督整体功能，提供监督以及对信息，数据的未来显示的关注。
数据工程师专注于技术优化，以所需格式构建数据等。
数据分析师专注于数据清理，组织原始数据，可视化数据并提供数据技术分析。
以下是数据科学家，数据工程师和数据分析师之间的一些重要区别。
| 序号 | 键 | 数据科学家 | 数据工程师 | 数据分析师 |
|---|---|---|---|---|
| 1个 | 焦点 | Data Scientist focuses on a futuristic display of data. | 数据工程师致力于不断改进数据使用技术。 | Data Analyst focuses on the present technical analysis of data. |
| 2 | 的角色 | 数据科学家的作用是提供有监督/无监督的数据学习，分类和回归数据。数据科学家大量使用神经网络，机器学习进行连续回归分析。 | Data Engineer roles are to build data in an appropriate format. A data engineer works at the back end. A data engineer uses optimized machine learning algorithms to maintain data and make data available in the most appropriate manner. | 数据分析师执行数据清理，组织原始数据，分析和可视化数据以解释分析。 |
| 3 | 所需技能 | Big Data: R, Python, SAS, Pig, Apache Spark, Database: Hadoop, SQL, Programing: Java, Perl. | 大数据：R，Python，SAS，SAS Miner。 | 大数据：Pig，数据库：Hive，Hadoop，MapReduce。 |