数据分析师和数据科学家是两个职业，虽然有些相似之处，但也有很多不同之处。下面详细讲解一下两者的区别，同时加入实例说明。
什么是数据分析师？
数据分析师是一种依靠数据来解决业务问题的职业。他们集中于收集、分析、解释和通报数据相关信息。数据分析师通常使用SQL查询、OLAP、机器学习等技术来获取数据并构建数据模型，以帮助他们在业务决策或业务问题的解决中做出决策。
具体来说，数据分析师的工作通常包括以下几个方面：
- 收集和处理数据
- 分析数据的趋势和关联性
- 认定和追踪业务关键性能指标（KPI）
- 设计并开发报告和仪表板等数据可视化工具，以便将分析结果和建议传达给管理层和决策者。
一个数据分析师的例子可以是这样的：假设这个职位是在一家电商企业，他们使用Google Analytics监视网站流量。数据分析师的职责将包括最受欢迎商品分类的细分、建立转化漏斗，找出需要提高流量的关键词，以及调查哪些地区的受众群体是最有前途的。
什么是数据科学家？
数据科学家是一种专业的职业，他们使用统计学、机器学习和数据挖掘等技能来开发和测试多种用途的算法和模型，以便发现隐藏在数据中的规律和趋势。数据科学家开发的算法和模型可能用于预测客户在网站上的行为和消费习惯、推动营销策略的制定和优化，以及在不同领域进行实践。
在具体的实践中，数据科学家的工作可能涉及以下几个方面：
- 收集数据，并检查这些数据是否足以为其他业务程序和算法提供有效支持
- 制定数据处理流程，其中包括清理、整合、转化和验证的过程等
- 建立数据模型，包括监督和非监督式学习
- 进行深度数据分析，会使用数据科学领域的算法和工具，如Python、R、Tableau等
- 说明解决方案，包括结果报告、建议和实施计划，以及与其他团队的协调等
一个数据科学家的例子可以是这样的：如果这个职位是在一家电子邮件服务提供商，数据科学家的工作可能是设置和调整“垃圾邮件”过滤器，并且令到服务更加个性化和人性化。为了做到这些，他们需要对电子邮件属性和上下博弈之间的关系进行分析，并构建一个能够区分垃圾邮件和可信邮件的模型，以优化服务的变化。
总结
数据分析师和数据科学家之间的差异在于前者关注的是如何将数据分析转化为业务决策，而后者更注重如何使用统计学和机器学习技术，开发算法和模型解决业务问题。
以上是本人对数据分析师和数据科学家的区别做的一些总结，并给出了一些具体的例子。