本文告訴你：數據科學、大數據與數據分析到底有什么區別？

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數據無處不在。現有的數字數據量正在快速增長，每兩年翻一番，并改變我們的生活方式。一個 由福布斯的文章 指出，數據的增長速度比以往更快。到2020年，地球上每個人每秒將創建約1.7兆字節的新信息，這使得至少了解該領域的基礎知識極為重要。畢竟，這是我們未來的所在。

在本文中，我們將根據數據科學，大數據和數據分析的概念，用途，成為該領域專業人士所需的技能以及每個領域的薪資前景來區分數據科學，大數據和數據分析。首先讓我們開始理解這些概念是什么。

什么是數據科學？

在處理非結構化和結構化數據時，數據科學是一個涉及與數據清理，準備和分析有關的所有領域的領域 。數據科學是統計，數學，編程，解決問題，以巧妙的方式捕獲數據，以不同的方式看待事物的能力以及清理，準備和整理數據的活動的結合。簡而言之，它是嘗試從數據中提取見解和信息時使用的技術的總稱。

什么是大數據？

大數據是指無法使用現有的傳統應用程序有效處理的龐大數據量。大數據的處理始于未聚合的原始數據，通常是不可能將其存儲在單臺計算機的內存中的。用來描述龐大的數據量（無論是非結構化還是結構化數據）的流行語每天都在淹沒企業。大數據是一種可以用來分析洞察力的東西，這些洞察力可以導致更好的決策和戰略業務轉移。

Gartner給出的大數據定義是：“大數據是高容量，高速或多變的信息資產，它們需要經濟高效的創新信息處理形式，以增強洞察力，決策能力和過程自動化。”

什么是數據分析？

數據分析是檢查原始數據以得出該信息的科學。數據分析涉及應用算法或機械過程來得出見解，例如，遍歷多個數據集以尋找彼此之間有意義的關聯。它被用于多個行業，以允許組織和公司做出更好的決策以及驗證和反證現有的理論或模型。數據分析的重點在于推理，這是僅根據研究人員已經知道的結論得出結論的過程。

現在，讓我們轉到數據科學，大數據和數據分析的應用程序。

數據科學的應用

• 互聯網搜索-搜索引擎利用數據科學算法在幾秒鐘內為搜索查詢提供最佳結果。

• 數位廣告-整個數字營銷頻譜都使用數據科學算法-從顯示橫幅到數字廣告牌。這是數字廣告獲得的點擊率高于傳統廣告的平均原因。

• 推薦系統-推薦系統不僅使從數十億可用產品中查找相關產品變得容易，而且還增加了用戶體驗。許多公司都使用此系統根據用戶的需求和信息的相關性來推廣他們的產品和建議。這些建議基于用戶以前的搜索結果。

大數據的應用

• 金融服務大數據-信用卡公司，零售銀行，私人財富管理咨詢公司，保險公司，風險基金和機構投資銀行將大數據用于其金融服務。它們之間的共同問題是存在于多個不同系統中的大量多結構數據，而大數據可以解決這些問題。因此，大數據以多種方式使用，例如：

• 客戶分析

• 合規分析

• 欺詐分析

• 運營分析

• 通訊中的大數據-獲得新用戶，留住客戶并在當前用戶群中擴展是電信服務提供商的首要任務。應對這些挑戰的解決方案在于能夠組合和分析每天生成的大量客戶生成的數據和機器生成的數據。

• 零售大數據-Brick and Mortar或在線電子零售商，保持游戲狀態和保持競爭力的答案是更好地了解客戶以為其提供服務。這需要能夠分析公司每天處理的所有不同數據源，包括網絡日志，客戶交易數據，社交媒體，商店品牌的信用卡數據和忠誠度計劃數據。

數據分析的應用

• 衛生保健-面臨成本壓力的醫院面臨的主要挑戰是，要有效地治療盡可能多的患者，同時要牢記改善護理質量。越來越多地使用儀器和機器數據來跟蹤和優化醫院中使用的患者流量，治療和設備。據估計，效率提高1％可以在全球醫療保健領域節省超過630億美元。

• 旅行-數據分析可以通過移動/博客和社交媒體數據分析來優化購買體驗。旅游景點可以洞悉客戶的需求和喜好。通過將當前銷售額與隨后的瀏覽相關聯，可以通過定制的包裝和商品增加瀏覽量到購買量，從而增加產品銷售量。個性化的旅行推薦也可以通過基于社交媒體數據的數據分析來提供。

• 賭博-數據分析有助于收集數據，以在游戲內以及跨游戲進行優化和支出。游戲公司可以洞悉用戶的厭惡，關系和喜好。

• 能源管理-大多數公司將數據分析用于能源管理，包括公用事業公司中的智能電網管理，能源優化，能源分配和建筑物自動化。這里的應用程序集中在對網絡設備，調度人員和管理服務中斷的控制和監視上。實用程序具有將數百萬個數據點集成到網絡性能中的能力，并使工程師可以使用分析來監視網絡。

成為數據科學家所需的技能

• 教育程度：88％擁有碩士學位，46％擁有博士學位

• 對SAS或R的深入了解：對于數據科學，通常首選R。

• Python編碼：Python是數據科學以及Java，Perl，C / C ++中最常用的編碼語言。

• Hadoop平臺：盡管并不總是必需的，但了解Hadoop平臺仍然是該領域的首選。擁有Hive或Pig的經驗也是一個巨大的賣點。

• SQL數據庫/編碼：盡管NoSQL和Hadoop已經成為Data Science背景的重要組成部分，但是如果您可以在SQL中編寫和執行復雜的查詢，它仍然是首選。

• 處理非結構化數據：數據科學家可以使用非結構化數據（無論是社交媒體，視頻饋送還是音頻）都至關重要。

成為大數據專家所需的技能

• 分析能力：能夠理解所獲得的大量數據的能力。憑借分析能力，您將能夠確定與解決方案相關的數據，更像是解決問題的方法。

• 創造力：您需要具有創建新方法來收集，解釋和分析數據策略的能力。這是非常適合的技能。

• 數學和統計技能：良好的老式“數字運算”。無論是在數據科學，數據分析還是大數據中，這都是極其必要的。

• 計算機科學：計算機是每種數據策略背后的力量。程序員將不斷想出算法來處理數據以獲取見解。

• 業務技能：大數據專業人員將需要了解已制定的業務目標以及推動業務增長及其利潤的基本流程。

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成為數據分析師所需的技能

• 編程技巧：知道R和Python是編程語言對任何數據分析人員都極為重要。

• 統計技能和數學：描述性和推理性統計以及實驗設計對于數據科學家來說是必須的。

• 機器學習技巧

• 數據處理技能：映射原始數據并將其轉換為另一種格式的功能，可以更方便地使用數據。

• 溝通和數據可視化技能

• 數據直覺：專業人員像數據分析師一樣思考是非常重要的。

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薪資趨勢

盡管在同一領域中，但是這些專業人員，數據科學家，大數據專家和數據分析師中的每一個都賺取不同的薪水。

• 數據科學家薪水-根據Glassdoor的數據，數據科學家的平均工資為每年108,224美元。

• 大數據專家薪酬-根據Glassdoor的數據，大數據專家的平均年薪為106,784美元。

• 數據分析師工資-根據Glassdoor的數據，數據分析師的平均年薪為61,473美元。

薪水根據您帶來的知識和專長而增加。現在您已經知道了差異，您認為哪一種最適合您-數據科學？大數據？還是數據分析？把您的想法留在評論里吧！