数据科学、大数据和数据分析之间的区别？

随着技术的进步，数据也在快速增长。最近几年创造的数据比整个人类历史上创造的数据还要多。

你知道到2020年，每秒钟大约会产生1.7兆的新信息吗?

请记住，大数据并非一时兴起，而是一场已经开始的革命，毫无疑问，它很快就会涉及到每一项业务。随着数据量的增加，我们有效分析数据以获得有用的商业见解的能力也在增强。在未来5年，我们可以预期，即使是初创企业，也会有某种形式的数据分析在发挥作用，并引发业务增长。

从事职业转型的专业人士往往对数据分析、大数据分析和数据科学领域普遍存在的差异感到困惑和不确定。

别担心，我们有自己的判断，这就是为什么我们决定写一篇文章，清楚地解释所有这些流行语之间的区别，以及与之相关的职业。

数据科学 Vs 大数据分析 Vs 数据分析

让我们先看看每个术语的准确含义，然后再看看它们的应用。

什么是数据科学?

数据科学是一个跨学科的领域，包含所有与结构化和非结构化数据相关的内容，从准备、清理、分析和源于有用的视角开始。它结合了数学、统计学、智能数据捕获、编程、问题解决、数据清理、不同的观察角度、准备和数据对齐。

简而言之，它是对数据进行处理的几种技术和流程的组合，以获得有价值的业务视角。通过使用科学的方法、算法、流程和系统来有效地提取信息，这些信息可以被业务用来做出关键的业务决策。

什么是大数据?

如果我们说，大数据，我们说的不是存储在一台计算机上的数据，而是存储在不同地方的大量非聚合的原始数据，其大小变化为pb级。随着每毫秒有越来越多的数据从各种来源生成，数据不是标准形式的，而是以各种形式产生的。事实上，目前生成的数据中有80%是非结构化的，仅使用传统技术是很难有效地处理它们的。

在早些时候，生成的数据量并不高，我们一直对它们进行归档，并且只进行历史分析。然而，需要记住的一件重要事情是，“大数据是非常重要的，需要进行分析，以便我们能够得出有用的洞见，从而做出更好的、战略性的商业举动。”

作为全球领先的研究和咨询公司，高德纳将大数据定义为“高容量、高速度和/或高度多样化的信息资产，这些资产需要具有成本效益和创新性的信息处理形式，能够增强决策、洞察力和流程自动化。”

什么是数据分析?

数据分析是一个涉及到应用算法或机械程序，以得出有用的业务见解的过程。数据分析的技巧和技术被广泛应用于工业中，以做出明智的决定来验证或否定当前的模型和理论。

数据科学、大数据与数据分析的应用:

现在让我们深入了解每个类别的应用程序

数据科学的应用:

1) 推荐系统:推荐系统可以预测某个用户是否愿意购买某个商品，并帮助用户快速找到相关产品。许多行业巨头，如亚马逊，正在使用推荐系统，通过使用他们以前的搜索结果，根据用户的喜好来推广他们的建议和产品。

2) 数字广告:数字广告是最新的趋势，也是比传统广告形式获得更高CTR的广告。无论是华丽的展示横幅还是交互式的数字广告牌，数字科学算法是这些数字广告成功背后的支撑。

3) 网络搜索:搜索引擎可以在很短的时间内得到任何结果。有没有想过，到底是哪一种有助于提高精确度?

大数据的应用:

1) 零售: 随着市场竞争的加剧，零售业务越来越难做。企业主往往是在寻找渠道来更好地理解和服务客户。每一秒都有大量的数据，对来自社交媒体、忠诚计划、客户交易等渠道的所有数据进行适当的分析可以帮助他们获得竞争优势。

2) 通信: 电信服务提供商分析海量的数据，以做出重要的商业决策，比如扩大客户基础。

3) 金融服务: 几乎所有顶级金融机构，从保险到零售银行，库克都为他们的金融服务提供大数据服务。这些金融公司面临的重大挑战是，它们庞大的多结构数据分布在不同的系统中。分析大数据可以在很多方面帮助他们，比如客户分析、欺诈分析、合规分析和运营分析。

数据分析的应用:

1) 能源管理:大多数公司使用数据分析进行能源管理，包括智能电网能源、公用事业公司的建筑自动化、能源优化和能源分配。主要重点是管理服务中断、监控网络设备和调度人员。在公用事业的网络性能中集成数以百万计的数据点，可以让工程师利用分析技术监控他们的网络。

2) 医疗:成本压力是医院面临的主要挑战，这也限制了医院有效治疗许多病人。机器和仪器数据证明是有益的跟踪和优化治疗，以及病人的流量和使用设备可以跟踪。这有助于提高医疗质量，预计将提高1%的效率，从而在全球范围内节省630多亿美元的医疗费用。

3) 游戏:在游戏中收集数据以优化和花费是数据分析的主要优势。那些制造游戏的公司能够更好地洞察用户的喜好、厌恶和关系。

4) 旅游:通过网络博客分析、移动数据分析、社交媒体数据分析，优化购买体验。顾客的喜好和欲望可以被提取出来。定制的报价和套餐可以根据客户的后续浏览情况进行推广，帮助公司实现更好的转化率。

进入这些领域的专业人士需要具备哪些技能?

• 成为数据科学家:

1) 首先，让我们来看一看数据科学家工作的学历。当对数据科学家的专业人员进行分析时，我们发现46%的人拥有博士学位，88%的人拥有硕士学位。

2) 其次是最基本的要求，数据科学家应该知道如何处理非结构化数据。它可能是一个音频或社交媒体，甚至是视频片段，不管它的结构如何，他们都需要对其进行研究，以获得有用的见解。

3) 对R或SAS编程有深入的了解是必要的，但一般情况下，R优先。

4) Python编码的知识肯定会对他们有帮助，因为它是常用的，但在很少的情况下需要其他的，如Perl、Java、C/ c++等。

5) 对Hadoop平台有一定的了解，也有一定的涉猎经验。

6) 虽然SQL编码不是工作的重要部分，但用SQL编写和执行复杂查询将是有益的。

• 成为大数据专业人士:

1) 所有大数据、数据科学和数据分析专业人员最需要的技能是数学和统计技能。

2) 你强大的分析能力会帮助你从大量的数据中找出隐藏的意义。它帮助您找到解决实际问题所需的最相关的数据。

3) 处理数据以获得有价值的见解的算法确实是使用计算机来执行的，所以编码知识必不可少。

4) 你的创造力将帮助你独特地观察和分析数据，并提出新的方法。

5) 清楚了解各种业务目标、流程和背景是非常重要的。

• 成为一名数据分析师:

1) 统计和数学技能是必不可少的，具体来说，有推理和描述性统计知识以及实验设计的帮助。

2) 优秀的编程技能和R和python的知识是必不可少的。

3) 数据处理技能可以让您高效的管理数据，将数据转化为方便的消费。

4) 走数据分析师的路，开始像他们一样思考。

5) 数据可视化和机器学习技能对你的数据分析师职业有帮助。

沟通技巧。

每个技能的工资是多少?

这是我们文章中最赚钱的部分---=“薪水支票”。那么，每个职场人士会带回家多少薪水支票呢?

1) 据Indeed.com网站统计，数据科学家的平均年薪为12.3万美元。Glassdoor的报价是每年113436美元。

2) Glassdoor的大数据专家平均年薪为62,066美元。

3) 数据分析师的平均年薪是60476美元。

可以确切地说，数据是原油，从数据中提取汽油是我们的事，这样它就会变得有利可图。数据科学、数据分析和大数据已经开始震撼世界。重要的是，这些最新的趋势为许多新的就业机会打开了大门，对拥有合适技能的专业人士的需求即将激增。