很多人對於資料分析行業都是比較嚮往的，於是他們通過努力學習資料分析知識成為了資料分析師，大家在進行資料分析的時候會不斷提高自己的實力。當大家變得更有經驗的時候，很多人認為自己可以擔任資料分析師的工作，並能夠將其發展為資料科學家。其實這種想法是錯誤的，資料分析師不是資料科學家的初級階段，這兩種職業是完全不同的兩個東西。下面就由小編為大家講解一下這個內容。

大家可能聽說一個詞就是隔行如隔山，如果資料分析師想進入資料科學會存在很大的障礙。因為他們沒有必備的工具，所以不管他們是否擁有正確的技能，都不能立即開始做資料科學。在前面我們提到的資料科學需要的工具，那麼資料科學需要什麼工具呢？一般來說，資料科學需要的工具需要有獲得完整的生產資料、訪問資料工具去做某事（hadop，spark，compute instances）、訪問程式碼庫（code repositories）。這些東西我們可以快速的通過學習獲得，不過，雖然這些東西可以在快速學習獲得，但還有其他的東西難以獲得。這裡說的其他的東西就是不熟悉公司的技術堆疊（stack）以及沒有對堆疊執行功能進行必要更改的任務等。

我們需要知道，不管我們是在什麼公司進行工作，都需要經過培訓才能夠做到做出自己的貢獻，我們在進行資料分析的時候不只是走進一個軟體團隊。有時需要培訓才能為團隊中的新開發人員做出第一個真正的貢獻。對於來自不同業務部門的外部人員來說，是比較困難的。

如果大家想成為一名資料分析師想轉行到資料科學家，需要我們忘記一切，從零開始，每個人都是一個杯子，只要放空自己，才能夠裝滿更多的東西。當然，我們如果想要轉行資料科學家的話，需要我們進入全面的資料科學領域，這樣我們能夠從入門級的工程中學習到一些新的知識，這樣我們才能夠成為一名更好的資料科學家。由於篇幅原因小編就給大家介紹到這裡了，在下一篇文章中我們會為大家介紹一下資料分析行業中的另外一個誤區，那就是資料分析是資料科學的良好訓練。希望這篇文章能夠幫助到大家，最後感謝大家的閱讀。