12 如今，越来越多地使用“数据科学”和“数据科学家”之类的术语。许多公司正在招聘“数据科学家”。但我认为这不是一项全新的工作。过去已经存在数据，必须有人来处理数据。我猜“数据科学家”一词变得越来越流行是因为它听起来更加花哨和“性感”。过去，数据科学家是如何称呼的？ bigdata — 用户名 source 1 我将在此列表中进一步添加Quant！ — 贝尔纳多·阿弗拉洛 我想到的第一个想法是Data Analyst或Business Intelligence Analyst。 — pdm
13 按时间倒序排列：数据挖掘者，统计学家，（应用的）数学家。 — 埃姆雷 source 11 我还要提到“数据分析器”，它比“数据挖掘器” 更通用，因此用得更好。 — Aleksandr Blekh'3
4 我确实认为这是一项新工作，从根本上说，数据科学家必须在具有很大约束的数据上应用数学算法1）应用程序的运行时间2）应用程序的资源使用。如果不存在这些限制，我就不会称之为工作数据科学。而且，这些算法通常需要在分布式系统上运行，这是问题的另一个方面。 当然，这是在统计，数学和程序设计相结合的基础上完成的，但是它并没有广泛传播以产生新的术语。数据科学的真正兴起来自收集大量数据的能力，因此需要对其进行处理。 — 阿卡瓦尔 source 1 实际上，每个工作都有时间和资源的限制。如您所说，这是以前做过的（例如，从事ENIAC研究的数学家）数据科学的广泛应用并不意味着它是一项新工作。 — 罗伯·史密斯
2 已经有一些非常好的答案。但是，我将把将数据科学家的工作分解成实际由谁来完成的整个过程都分为： 从数据库和其他来源获取数据：通常，过去是DBA从数据库获取数据，而从其他来源收集数据的人被称为数据专家，他们实际上并没有特定的名字（至少在印度）。爬网和爬网脚本是由专门为此目的雇用的软件工程师编写的。 分析和预测：由统计学家或数学家完成。 可视化和报告：由业务分析师或公司的MBA 人员完成。 大数据和流水线工作：由专门出于特殊目的而雇用的软件工程师完成。 — Dawny33 source 它可能取决于国家/地区，但是在北美，数据库的创建者被称为“业务分析师”。MBA和“业务分析师”绝对不会在您使用该术语时进行可视化和报告。 — rocinante @rocinante是的，必须取决于国家/地区：) — Dawny33
1 在几个子领域中，有些简称为分析师。如果您回溯到科学时代之前的时代，我倾向于相信占卜或占星术的人（其中有几个人因为获得报酬而获得报酬，比认真的科学要多得多）是先驱。 kk — 劳伦·杜瓦尔（Laurent Duval） source