详细内容或原文请订阅后点击阅览
如何从数据分析师切换到数据科学家
并被录用！该帖子如何从数据分析师转到数据科学家首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学您是希望闯入数据科学的数据分析师吗？如果是这样，这篇文章适合您。
数据分析师许多人从分析开始，因为它通常具有较低的进入障碍，但是随着他们获得经验，他们意识到自己想承担更多的技术挑战，深入研究机器学习，甚至只是提高其收入潜力。从数据分析师到数据科学家可能是一个明智的职业举动，但它需要正确的策略。
数据科学家如果您是新来的，我叫Marina。我是亚马逊的应用科学家，即使是从非传统背景（包括我本人），我也帮助数十人过渡到技术。
我已经帮助了数十个人在这篇文章中，我们将介绍您需要了解的一切，以使从数据分析师到数据科学家的过渡成功：
- 您需要哪些技能来制定我最喜欢的学习资源和着陆面试和确保工作优惠的策略
让我们开始研究，首先要确定这种过渡是否对您来说是否是一个好主意。
角色比较
在开始之前，让我们确保我们都在同一页面上了解这些角色之间的区别，从数据分析开始。
数据分析师专注于使用结构化数据来推动业务决策。它们的工具包通常包括SQL，Excel，Tableau或PowerBi，以及用于数据处理，可视化以及可能简单统计分析的基本Python。角色以理解历史数据为中心，以回答有关发生的事情和原因的问题。
历史 未来一个普遍的误解是，数据分析师必须成为数据科学家才能促进其职业生涯。绝对不是真的！
高级分析师可以赚取高薪水，而没有深层ML或统计知识，就会产生非常强大的业务影响。