数据分析和数据科学的几大不一样之处
发布时间：2022-05-21 01:38:58 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：在大数据的世界里，您可能会经常听到两个词语：数据科学(Data Science)和数据分析(Data Analytics)。它们虽然从字面上有些相似，但是在大数据的背景下它们强调的是不同的能力和技能方面。下面，我将从职业决策与规划的角度，和您讨论两者之间的差异。 一、知
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在大数据的世界里，您可能会经常听到两个词语：数据科学(Data Science)和数据分析(Data Analytics)。它们虽然从字面上有些相似，但是在大数据的背景下它们强调的是不同的能力和技能方面。下面，我将从职业决策与规划的角度，和您讨论两者之间的差异。 一、知识储备 无论是数据分析还是数据科学领域，都正在变得更加丰富、更加专业化。因此，如果您想进入这两种职业领域中的任何一种，都需要做好充分的准备，以满足各项实际工作的需求。其中： 数据分析 数据分析领域的相关工作，往往需要事先对RDBMS(关系数据库管理系统，Relational Database Management System)和操作数据结构模式(Structure Schema)的SQL、以及查询开发等方面有所了解。同时，您也需要具备使用R或Python语言，进行统计编程的相关知识。此外，机器学习(Machine Learning，ML)、人工智能(Artificial Intelligence，AI)、自定义算法的开发、以及围绕着信息收集与存储的数据管理知识，也会让您达到事半功倍的效果。简而言之，您需要拥有IT、计算机科学、数学、以及统计学的相关应用知识与技能。 数据科学 数据科学家往往具有计算机科学、信息技术、应用数学或统计学的教育背景。这些核心知识可以为您开展提供、收集、组织、处理和建模业务数据，做好准备。同时，您也可以了解并掌握有关数据可视化、基于API的数据收集与准备等方面的专业知识。这些对于您开展探索性数据分析，遵循和建立模型，以及对模型进行定制化设计与测试等工作，都十分有益。此外，您在基于AI的预测性建模时，前面提到的ML和AI领域的相关技能也总归是技不压身的。 2. 工作角色和职责 无论是数据分析师还是数据科学家，根据专业水平和企业性质的差异，他们的日常角色和工作职能也会有所不同。主要体现在： 收集和解释数据 识别数据集中的相关模式 执行基于SQL的数据查询和子查询 使用SQL、Python、SAS(统计分析软件)等RDBMS工具去查询数据 熟练掌握各种预测性、规范性、描述性和诊断性的分析工具 掌握Tableau和IBM Cognos Analytics等可视化工具的使用 （编辑：东莞站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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