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数据分析和数据科学的几处不一样的地方

发布时间:2022-07-03 00:03:24 所属栏目:云计算 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
  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。

  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3. 基本技能组合。

(编辑:天瑞地安资讯网_黄海网)

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