数据科学与数据分析

Naeem02

数据科学和数据分析是两个通常相互融合并且经常互换使用的概念。尽管它们可能看起来相似的概念，但两者之间存在重要差异。 业内流传着一句俗话： 如果数据科学是所有方法和工具的家园，那么数据分析就是这座房子里的一个小房间。 简而言之，数据科学被认为是一个总括术语，而数据分析是该总括下存在的众多领域之一。在整个博客中，我们将引导您了解与数据科学与数据分析相关的所有内容。 数据科学与数据分析： 在深入研究两者之间的差异之前，让我们看看每个术语的含义： 什么是数据科学？ 这是一个涵盖多个学科的术语。它包括数据分析、业务分析、数据工程、数据架构等。数据科学的作用是提取对研究和理解未来极其有价值和有用的原始信息。 除此之外，它还揭示了以前可能没有解决的新问题。

为什么要这样做？除其他外，它有助于指导所有类型的创新。编程、数学和统计学用于从所有可用的结构化或非结构化数据中获取有意义且有价值的信息。 什么是数据分析？ 在数据分析中，对现有信息进行处理，然后对其进行统计分析。该领域的专业人员获取信息、处理信息，然后组织信息以传播针对各种主题的可操作信息。数据分析师收集的见解和结论使组织能够做出决策。这些见解有助于立即取得成果。 数据分析师将以数据形式存在的大量数字转 电话号码清单换为易于理解的语言以进行决策。 分析与商业的完美结合 您可能有兴趣阅读：分析与商业，完美婚姻 通过正确的计划加速您的职业生涯 与我们分享您的数据，让我们的顾问指导您走向卓越 数据科学和数据分析之间的差异 现在我们已经确定了这两个术语的含义，让我们看看它们的区别。 数据科学 数据科学作为一个领域有很多范围。作为一名数据科学家，您需要了解业务，拥有数据可视化技能，并将见解转化为引人注目的业务叙述。



保持好奇心也很重要，因为有必要使用大量互不相连的来源来提取和检查数据。需要使用机器学习算法来收集有助于企业实现目标的信息。拥有丰富的编程知识在该领域极其重要。在所有的编程语言中，Python 是使用最多的。其次是 C++、Java 等其他语言。 数据分析 与数据科学不同，数据分析的范围相比而言很小。此外，这些专业人员不需要具备商业意识和理解力，甚至不需要高级的可视化技能。他们不使用多个来源来探索数据，而是只使用一个来源：CRM 系统。在数据分析中，数据分析提供了关键答案。与数据科学不同，该领域在信息收集和分析过程中不使用机器学习。但话虽如此，数据分析师必须具备基本的编程技能以及 R 和 Python 等语言的知识。 所需技能 以下是这些领域的每个专业人员都应具备的技能： 数据科学 – 除了之外，还有其他重要的编程语言需要识别，例如：R、SQL、Javascript和Pig。 – 数据存储和挖掘以及统计工具和技术方面的经验。