数据科学的从业者被称为数据科学家。数据科学家通过精深的专业知识在某些科学学科解决复杂的数据问题。不远的将来，数据科学家们需要精通一门、两门甚至多门学科，同时使用数学，统计学和计算机科学的生产要素展开工作。所以数据科学家就如同一个team。
数据科学家的定义
数据科学家是不是特有前途的职业？
数据科学家主要分为哪几类，具体是什么？
应用数据科学家对于如何运用大数据有更好的理解。科学需要严谨，我认为数据应用植根于学术严谨，但是在应用层面工作。应用数据科学家的工作是先进行架设，再用大数据进行验证。每个人都会受惠于他们的研究发现和工具。
行业数据科学家用应用数据科学地解决某个具体的市场问题、行业、生意，实现利益化的单一目的。行业数据科学家得擅长沟通，能够让他们的发现应用于商业。将工商、经济和会计方面的经验应用在商业领域是他的价值所在。与商业分析师和商业顾问的角色有点相似。
数据分析师与数据科学家的区别
话不多说，我们先来看看数据科学家与数据分析师间的区别。其实，从角色定义上来看，这二者就有极大的不同。
我们通常认为，数据科学家必须具备3个关键学科的知识，才能称之为数据科学家，即：数据分析学科、统计学和机器学科。其中，机器学习涉及数据分析的过程，以学习并生成分析模型为主。这些模型可以对可见的数据，执行智能操作，无需人工干预。
而数据分析师，则只需具备数据分析学科与统计学科的知识即可。
基于数据分析家拥有3大核心技能，而数据分析师一般只需要具前2个技能，对比三合一与二合一，哪个性价比更高？由此，数据科学家更受到企业的青睐，在数据分析师面前“高一头”，似乎也就更加合理了。
然而，真的是这样的嘛？如果你冷静下来想一想，就会发现越品越有问题。
我们常说，术业有专攻，对于数据科学家和数据分析师而言，他们专攻的领域就有所不同，分析的方法差异性也很大，因此，我们不能说哪一个更好，应从哪个更适合企业来选择；
