数据科学家
数据科学家是一个专业的分析数据专家，他有解决复杂问题的技术能力，并且还能找到发现真正需要解决的问题的方法。他们负责收集数据，检查数据，并为大量的数据提供解释，以发现独特的方法来协助和改善业务，从而获得比对手更有竞争力的方面。
他们通过处理历史记录来解释正在发生的事情，他们还使用一系列卓越的机器学习算法来发现未来事件的普遍性，这有助于做出选择和预测，利用这种预测性的因果分析和规定性分析来提高商业企业和运营。在这个过程中，数据科学家必须从多个角度研究信息。
软件工程师
软件工程师是拥有专业知识并将软件工程的规范化、结构化标准应用于所有阶段的人—软件程序的设计、开发、测试、维护和评估，这将避免软件程序产品的低质量。
数据科学家和软件工程师之间的区别
| 编号 | 数据科学家 | 软件工程师 |
|---|---|---|
| 1 | 数据科学家分析和管理来自不同领域的大量数据，为其提出解决方案。 | 软件工程师了解客户的需求和要求，并将产品无错误地交付给最终用户。 |
| 2 | 数据科学家遵循类似ETL过程的方法。 | 软件工程师开发任何软件的基础是SDLC或软件开发生命周期。 |
| 3 | 数据科学家遵循面向过程的方法来处理数据。 | 软件工程师用面向框架或面向方法的方法来制作软件产品。 |
| 4 | 为了处理数据，数据科学家使用各种工具，如数据可视化工具、数据分析工具和数据库工具等。 | 软件工程师在制作软件时使用不同的工具，如测试工具、设计工具、编程语言工具、项目管理工具、网络应用工具等。 |
| 5 | 大数据，Hadoop，Map Reduce，Apache spark，是数据科学家分析数据的主要环境。 | 软件工程师需要不同的环境和平台来构建软件产品，如代码开发环境，开发编程，测试和维护环境。 |
| 6 | 数据科学家需要分析数据以完成处理任务。 | 软件工程师需要分析用户的需求和要求。 |
| 7 | 数据科学家的数据来源包括网站的数据、社交媒体的数据、交易、传感器数据等。 | 软件工程师的数据来源包括了解和收集来自客户的数据，用户需求，任何新功能的开发。 |
