数据科学家、数据工程师和数据分析师是三个互相关联但不同的职业。它们都涉及到处理和分析数据，但具体职责和技能有所不同。
数据科学家
定义
数据科学家是一种结合了不同领域知识来解决复杂问题的专家。他们将和计算机科学有关的工具、算法和技术应用到实际的现实世界问题中，利用数据来预测客户行为、制定产品决策、解决业务难题等。
职责
数据科学家的职责包括：
- 探索性数据分析（EDA）：深入了解数据，为将来的建模工作做准备。
- 建模：设计、评估和部署算法模型来解决实际问题。例如，分类、回归、聚类和预测。
- 数据可视化：通过图形化方式传达数据洞察。
- 数据工程：清洗和准备数据，使其适合分析工作。
技能
数据科学家需要具备的技能包括：
- 编程技能：精通 Python 和 R 等编程语言。
- 数据库知识：掌握 SQL 及 NoSQL 数据库和数据仓库。熟悉关系型数据库和 NoSQL 数据库的基本知识。
- 数学和统计学：掌握线性代数、微积分和统计学的基本原理。例如，假设检验、方差分析、回归分析等。
- 机器学习：熟悉各种监督式和无监督式算法方法，例如决策树、支持向量机、K-均值聚类、朴素贝叶斯等。
实例
例如，一个电商平台的数据科学家希望预测某个用户是否会购买一件商品。他们会收集不同用户在以往的交易记录和在线行为，然后使用这些数据训练一个分类模型（例如朴素贝叶斯模型），以此来预测这个用户是否会购买该商品。
数据工程师
定义
数据工程师是处理和存储数据的专家。他们构建和维护架构适合大规模数据的数据管道，例如数据仓库、ETL（提取、转换、加载）流程和大规模数据处理系统。数据工程师的目标是让数据专业人员更轻松地访问和分析数据。
职责
数据工程师的职责包括：
- 数据处理：设计和部署数据处理流程，确保数据质量。
- 建立数据架构：设计数据库和数据仓库，让数据可以更轻松地查询和存储。
- 数据仓库与ETL工具的使用：熟练掌握数据库、数据仓库和ETL工具，如：Hadoop, Apache Spark及Kafka等。
- 大规模数据存储：在多个系统中管理和维护数据的容量、复杂性和速度。
- 数据安全和隐私：确保数据的安全和隐私合规，包括数据的加密、监控和权限控制。
技能
数据工程师需要具备的技能包括：
- 编程技能：编写高效的代码，掌握脚本语言，例如Python、Shell等。
- 数据库知识：熟悉关系型数据库和 NoSQL 数据库，例如MySQL、Oracle、MongoDB等。
- 大数据：掌握大数据技术，例如Hadoop、Spark、Kafka等。
- 数据架构：构建和维护适合大规模数据存储和分析的数据架构。
- 数据安全和隐私：了解数据安全和隐私的基本知识。
实例
例如，一个电商平台的数据工程师需要建立一个数据仓库来存储所有的交易和在线活动的数据。他们会使用数据管道和ETL工具，将数据从各个不同的数据源中提取、清理和转换，存储到数据仓库中。在这个数据仓库中，他们会设计适合各个团队访问的数据视图，以帮助他们更好地理解数据并作出决策。
数据分析师
定义
数据分析师致力于从数据中挖掘见解，并使用这些见解来帮助企业做出优化决策。数据分析师主要负责分析现有数据、寻找解决问题的新方法和发现更好的决策-making 见解。
职责
数据分析师的职责包括：
- 数据探索：通过探索性数据分析（EDA）的技术来探索特定的数据集。
- 数据可视化：使用数据可视化工具和方法，将数据以图表和图形的形式传达出来。
- 数据建模：在探索和可视化数据后，数据分析师可以构建模型来预测未来的销售趋势、探索可能的智能数据点等。
- 反馈和建议：通过数据挖掘，为决策者提供建议。
技能
数据分析师需要具备的技能包括：
- 统计学：掌握基本统计学理论，例如方差分析、相关性、协方差等。
- 数据探索和可视化：熟悉探索性数据分析（EDA）和 数据可视化工具，例如Tableau、 Google Analytics 等。
- 数据建模：熟悉各种机器学习和数据挖掘算法方法，例如分类、回归、聚类等。
- 业务知识：具有足够的业务知识和解决问题的策略，能够分析和识别关键业务指标和趋势。
实例
例如，一个电商平台的数据分析师需要利用来自不同平台、不同时间段的数字化数据信息，为销售团队提供关于促销活动哪些表现尤佳的见解。他们会深入探索各种假设、可视化数据来解读商品销量、价值、用户特征的数据趋势、基础统计研究等。如此一来，销售团队就能够优化其战略，利用产品兑现其操作目标，从而获得最大化的成功率。