數據科學家vs數據分析師

*數據科學家和數據分析師的分別*

上文提到數據科學家(Data Scientist)將會在2023年人力市場中，成為最被受渴求的專業人才，筆者亦隨之收到很多讀者的來信，問及有關數據科學家和數據分析師(Data Analyst)的分別。本文將會在他們兩者間的角色和職責上剖釋，並會探討有關資訊科技行業上類似的工種。

雖然數據科學家和數據分析師都擁有一套類似的專業工具和知識，但兩者在行業內擔任的角色可能會有很大差異。這些包括：

數據科學家
數據科學家評估大量結構化和非結構化數據(structured and unstructured data)，為相關方提供重要見解。他們的作用旨在從原始數據中提供有意義的結論，具體職責包括：

• 使用適當的軟體來管理(manage)、操作(manipulate)和分析(analysis)大型數據集
• 應用演算法(algorithms)預測結果
• 識別變數關係並評估統計績效

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數據分析師
一般來說，數據分析師負責解釋數據並傳達他們的發現，以説明為其機構廣泛的決策。該角色主要專注於分析和溝通(analysis and communication)，其職責包括：

• 收集和評估數據
• 識別數據集中的模式
• 向其他相關方報告數據結論
• 建立新的數據收集、分析和傳播流程

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*其他資訊科技行業上類似相關的工種*

數據統計學家
數據統計學家(Statistician)的運作方式與數據分析師類似，但主要側重於數字數據的收集和分析。他們的職責可能因僱主而異，但一些日常職責包括：

• 創建調查和問卷
• 進行數據清理以提高準確性
• 承擔研發任務
• 執行統計分析以識別數據集內的趨勢和關係
• 結合統計結果傳達給相關方

數據工程師
數據工程師(Data Engineer)通過管理和改進收集、存儲和共用數據的過程，在數據科學中發揮著不可或缺的作用。常見職責包括：

• 開發和測試架構
• 提高數據採集、準確性和品質
• 將高級方法和程式與機器學習應用程式集成
• 識別隱藏的自動化模式和機會

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機器學習工程師
雖然數據科學家和機器學習工程師(Machine Learning Engineer)都處理大型數據集，但機器學習工程師主要致力於開發、測試和集成利用人工智慧(AI)和機器學習(Machine Learning)的自運行軟體。他們的職責通常包括：

• 研究和開發自動化技術
• 管理大型數據集以改進自運行軟體
• 識別和解決出現的演演算法錯誤

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中國「十四五規劃」，將進一步提升香港在航空、創新和技術、智慧財產權以及藝術和文化領域的地位。企業也正在為邊境重新開放後人才需求的激增做準備。

2023年，對配備合適技能以支援業務發展和擴張計劃的人才的需求仍然很高，讀者如對資訊科技界感興趣和有信心，希望以上資料有助參考。

關於亞洲金融科技師學會(IFTA)
亞洲金融科技師學會是一家於2017年9月在香港成立的非牟利機構，目標是提升亞洲金融科技的專業標準、推動金融科技教育、為行業培育人才。在香港特別行政區政府代表及倫敦金融城一眾代表的見證下，本會在英國與金融及科技術證書(Certificate in Finance and Technology)機構簽訂了合作協定，向亞洲推出首個金融及科技證書計劃。 除提供金融科技國際資格認證外，本會亦舉辦各類活動包括研討會、金融科技大獎、吸納合資格的金融科技從業員成為認可金融科技師等以促進金融科技發展，培養專業人才，加強政府、監管機構、大學、企業及初創企業的參與。

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