工作范围
数据分析师的工作范围往往侧重于描述性分析，然后卡塔尔博彩数据将其可视化，供决策者和业务中的其他团队使用。他们通常根据数据回答“发生了什么”或“为什么会发生”，以便公司能够适应。
与此同时，数据科学专业人士正在提出截然不同的问题。他们的工作涉及预测性和规范性的数据洞察，而不是问在某些情况下未来“会发生什么”。然后他们可能会问“我们如何实现这一点”，以便当前做出的决策可以引导公司走向预测的未来。
工具和方法
这些角色之间的另一个主要区别是数据分析师往往依赖略有不同的工具。他们使用 PowerBI 等商业智能工具以及 SQL 查询和仪表板来处理数据。
数据科学家更依赖Python等编程语言来创建模型和操作数据基础设施。他们也更依赖机器学习技术和框架，数据科学专业人员通常会与更先进的统计方法密切合作。
但确实存在一些重叠，因为两者都倾向于使用 SQL 查询并依赖仪表板进行数据可视化。
数据复杂度
数据分析师通常只处理结构化数据，这些数据通常存储在关系数据库中。而数据科学家则密切关注更复杂的结构化和非结构化数据，包括来自文本和图像等多种来源的元素。