数据科学家和数据分析师在职责和技能上有一些区别。数据科学家通常专注于从大量数据中发现模式、趋势和见解，同时使用机器学习和统计方法来构建预测模型。他们需要有深厚的编程能力、数学和统计知识，以及对数据可视化和沟通能力。在加拿大，许多科技公司、金融机构和研究机构都雇佣数据科学家来处理复杂的数据挖掘和分析工作。
相比之下，数据分析师更侧重于解释数据、制定数据驱动的策略和报告。他们通常处理更小规模和结构化的数据集，利用统计方法和数据可视化工具帮助企业做出决策。在加拿大，许多企业和政府部门都在寻找数据分析师来帮助他们优化业务流程和改进决策。总的来说，数据科学家更注重数据挖掘和建模，而数据分析师更注重数据解释和报告。