很多人对于数据分析行业都是比较向往的，于是他们通过努力学习数据分析知识成为了数据分析师，大家在进行数据分析的时候会不断提高自己的实力。当大家变得更有经验的时候，很多人认为自己可以担任数据分析师的工作，并能够将其发展为数据科学家。其实这种想法是错误的，数据分析师不是数据科学家的初级阶段，这两种职业是完全不同的两个东西。下面就由小编为大家讲解一下这个内容。
大家可能听说一个词就是隔行如隔山，如果数据分析师想进入数据科学会存在很大的障碍。因为他们没有必备的工具，所以不管他们是否拥有正确的技能，都不能立即开始做数据科学。在前面我们提到的数据科学需要的工具，那么数据科学需要什么工具呢？一般来说，数据科学需要的工具需要有获得完整的生产数据、访问数据工具去做某事（hadop，spark，compute instances）、访问代码库（code repositories）。这些东西我们可以快速的通过学习获得，不过，虽然这些东西可以在快速学习获得，但还有其他的东西难以获得。这里说的其他的东西就是不熟悉公司的技术堆栈（stack）以及没有对堆栈执行功能进行必要更改的任务等。
我们需要知道，不管我们是在什么公司进行工作，都需要经过培训才能够做到做出自己的贡献，我们在进行数据分析的时候不只是走进一个软件团队。有时需要培训才能为团队中的新开发人员做出第一个真正的贡献。对于来自不同业务部门的外部人员来说，是比较困难的。
如果大家想成为一名数据分析师想转行到数据科学家，需要我们忘记一切，从零开始，每个人都是一个杯子，只要放空自己，才能够装满更多的东西。当然，我们如果想要转行数据科学家的话，需要我们进入全面的数据科学领域，这样我们能够从入门级的工程中学习到一些新的知识，这样我们才能够成为一名更好的数据科学家。由于篇幅原因小编就给大家介绍到这里了，在下一篇文章中我们会为大家介绍一下数据分析行业中的另外一个误区，那就是数据分析是数据科学的良好训练。希望这篇文章能够帮助到大家，最后感谢大家的阅读。
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