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理论上说，什么是数据工程师，什么是数据科学家
数据工程师:利用数据开发出应用层的产品，为商业服务；
数据科学家：从事理论研究，为应用产品的转化提供理论支撑。
数据科学是关于什么的科学
数据科学，英文为Data Science，简称DS，从广义上来说，数据科学顾名思义，和数据有关的科学研究都是数据科学。
维基百科对 DS 的解释是这样的：“ In general terms , Data Science is the extraction of knowledge from data , which is a continuation of the field data mining and predictive analytics , also known as knowledge discovery and data mining .”具体来说，数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术。
数据科学家的工作：借助统计编程，设计、开发和运用算法来支持商业决策制定工具，管理海量数据， 创建可视化以帮助理解。
数据科学是关于数据的科学，为研究探索数据界奥秘的理论、方法和技术。
数据科学在20世纪60年代已被提出，只是当时并未获得学术界的注意和认可，1974年彼得.诺尔出版了《计算机方法的简明调查》中将数据科学定义为：“处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴”。1996年在日本召开的“数据科学、分类和相关方法”，已经将数据科学作为会议的主题词。2001年美国统计学教授威廉.s.克利夫兰发表了《数据科学：拓展统计学的技术领域的行动计划》，因此有人认为是克利夫兰首次将数据科学作为一个单独的学科，并把数据科学定义为统计学领域扩展到以数据作为现金计算对象相结合的部分，奠定了数据科学的理论基础。
数据科学家的工作职责是什么？
数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数 据源，并清理成结果数据集。新的竞争环境中，挑战不断地变化，新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交 互分析。当他们有所发现，便交流他们的发现，建议新的业务方向。他们很有创造力的展示视觉化的信息，也让找到的模式清晰而有说服力。把蕴含在数据中的规律 建议给Boss，从而影响产品，流程和决策。
什么是数据科学家
数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。
一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：
懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。
什么是数据科学家？
数据科学家对应的是CDA三级数据分析科学家考试。扮演数据科学家角色的人可能是运用统计学和算法的理论知识找到解决数据科学问题的最佳方法的人，可能是建立一个模型来预测下个月信用卡违约的数量的人……你能拿到的薪水：数据科学家是数据科学的编程与实现，数据科学理论和数据的商业影响之间的桥梁，年薪一般在60W以上。理论基础：统计、大数据、数据挖掘、机器学习和商业智能软件要求：必要Excel、SQL；可选R、Python、SAS、Hadoop等业务分析能力带领数据团队，能够将企业的数据资产进行有效的整合和管理，建立内外部数据的连接；熟悉数据仓库的构造理论，可以指导ETL工程师业务工作；可以面向数据挖掘运用主题构造数据集市；在人和数据之间建立有机联系，面向用户数据创造不同特性的产品和系统；具有数据规划的能力。结果展现能力带领数据团队，能够将企业的数据资产进行有效的整合和管理，建立内外部数据的连接；熟悉数据仓库的构造理论，可以指导ETL工程师业务工作；可以面向数据挖掘运用主题构造数据集市；在人和数据之间建立有机联系，面向用户数据创造不同特性的产品和系统；具有数据规划的能力。
