第2天：数据工程 vs 数据科学 vs 数据分析

Source: Dev.to

为什么要比较这些角色？

在现代数据团队中，数据工程、数据科学和数据分析是三大核心支柱——但很多人会混淆它们。

• 了解谁负责什么可以避免项目中的误解。
• 帮助你明智地选择职业道路。
• 让协作更加顺畅。

全局概览

关键区别

• 工程师 构建高速公路。
• 科学家 在高速公路上研发自动驾驶汽车。
• 分析师 报告交通情况。

如果你想进入数据工程领域，建议参考《Break Into Data Engineering: A Complete Roadmap for Beginners》（15 章节，190 页），它提供了清晰、面向初学者的路径。

数据工程师的工作内容

主要任务

• 设计数据架构（数据库、数据湖、数据仓库）
• 开发、测试并维护 ETL/ELT 管道
• 集成多种数据源
• 优化存储和查询性能
• 监控管道健康状况并排除故障

核心目标： 提供干净、结构化、可靠的数据。

数据科学家的工作内容

主要任务

• 探索并分析大型数据集
• 构建和测试统计模型与机器学习模型
• 执行 A/B 测试与实验
• 解释结果并提供预测
• 向利益相关者传达复杂发现

核心目标： 将数据转化为可操作的洞察和预测系统。

数据分析师的工作内容

主要任务

• 使用 SQL 与 BI 工具回答具体问题
• 创建仪表盘和可视化报告
• 识别历史数据中的趋势和模式
• 用清晰的洞察支持决策

核心目标： 帮助团队了解发生了什么以及原因。

实际案例

电商公司

1. 数据工程师： 搭建管道收集网站点击、购买和客户信息，并将其存入数据仓库（如 Snowflake）。
2. 数据科学家： 使用清洗后的数据预测哪些客户可能流失，并测试留存策略。
3. 数据分析师： 制作每日报告，展示销售趋势、客户细分和营销活动效果。

第 2 天关键要点

• 数据工程师 = 基石： 构建并维护数据基础。
• 数据科学家 = 创新者： 创建预测未来的模型。
• 数据分析师 = 探索者： 挖掘过去和现在的数据，提供清晰洞察。
• 这些角色 协作 而非竞争——每个角色对现代数据团队都至关重要。

行动步骤

今天的迷你任务：

创建一个包含两列的简单表格：

标记每项技能对应的角色，这有助于你了解自己现在适合哪个岗位，以及未来想要成长的方向。