数据统治着世界，无论它服务于哪个行业。利用大数据的需求将数据科学和数据分析工具

推向了前沿。数据科学广泛地涵盖了统计，数据分析，数据挖掘和机器学习，可用于复杂地理解和分析“大数据”。尽管这三个术语相互关联，但是在本文中，我们将研究三个术语之间的区别，即数据科学与大数据与数据分析。

为了更好地理解数据科学与大数据与数据分析，让我们首先了解这些术语的含义！

数据科学与大数据与数据分析–了解术语

大数据

按照Gartner的说法，“

大数据是高容量，高速度和/或高种类的信息资产，它们需要具有成本效益的，创新的信息处理形式，以增强洞察力，决策能力和流程自动化 ”。

大数据意味着大量原始数据，而常规应用程序(例如传统数据库管理系统)无法处理这些原始数据。由于数量庞大，应用程序无法将数据存储在单台计算机的内存中。如此大量的结构化和非结构化数据(大数据)经常使企业不堪重负。需要利用此数据来分析业务洞察力，以便采取战略性业务举措和更好的决策。

数据科学

数据科学涉及大数据(结构化和非结构化)的处理，包括数据的准备，分析和清理。它还涉及编程，数学，统计，解决问题，以不同方式查看事物的能力，直观地捕获数据等。您可以说，数据科学是从数据中获取见解和信息所涉及的技术的更广义术语。

数据分析

用于从现有数据中获取有意义的信息和结论的原始数据科学被称为数据分析。它使用工具结合算法，以现有原始数据中提取结果。

许多行业都利用此过程来使他们能够做出有效的决定以及验证，并驳斥旧模型或理论。数据分析工具可帮助您根据研究人员已知的事实推测结果。

在了解了数据科学，数据分析和大数据之后，很明显，他们正在处理同一件事“数据”。由于处理大量数据至关重要，因此数据分析广泛涵盖了本文涉及的过程。那么，什么是简单形式的分析?这仅仅是使用数学，统计，机器学习技术和预测建模来理解和设计记录数据的有效模式的过程。

数据科学与大数据与数据分析：应用领域

大数据的应用领域

通讯中的大数据

电信公司需要大数据来收集新用户，保留旧用户以及向现有客户扩展基础。通过组合和分析用户和系统(机器生成的)连续生成的数据，大数据使您能够解决此部门内的相关问题。

零售大数据

理解客户的需求是任何企业的骨干，无论是在线电子零售商还是街对面的商店。大数据代表着分析企业日常处理的各种数据源的能力。无论是客户交易数据，博客，来自商店品牌信用卡的数据，忠诚度计划数据还是社交媒体，大数据足以掌控它。

金融服务大数据

大数据被诸如零售银行，信用卡公司，保险公司，私人财富管理咨询公司，风险资本家以及投资银行之类的组织使用。大数据可帮助他们解决系统中存在的大量多结构数据并有效管理它们的问题。大数据的主要功能是–

分析

客户分析

运作分析

合规性分析

教育大数据

随着行业和专业人士广泛采用大数据技术，教育领域并没有受到大数据应用的影响。如今，由于大数据专业人员的需求很大，因此，大数据培训师的需求也很大。在大数据的应用领域中，个人可以通过为企业，公司和行业培养大数据专业人才来创造光明的职业。

数据科学的应用领域

数位广告

数据科学算法极大地受益于数字营销领域，范围显示标语，但不仅限于数字广告牌。与古老的传统广告相比，数据科学推动了数字广告的点击率更高。

互联网搜索

数据科学是确定搜索引擎结果背后的基础算法的基础。只要您在任何搜索引擎上按下搜索键，它就会促使搜索引擎机器人爬网Internet上可用的各种内容。

推荐系统

数据科学的推荐系统有助于增强用户体验，并简化通过Internet查找相关产品的过程。在您浏览互联网或通过应用内广告时，公司会根据您的搜索历史记录的需求和相关性，推广各种产品并为您提供建议。

图像/语音识别

图像和语音识别可通过Internet为个人提供增强的用户体验。它在移动设备中提供条形码扫描功能，在社交网络上标记您的朋友，并使用面部识别算法在Google上执行图像搜索。同样，语音识别使人们的生活更加轻松，即使他不打字也可以执行搜索。它适用于语音到文本转换的模型;Cortana，Google语音和Siri是语音识别产品的示例。

数据分析的应用领域

临床试验，银行，保险和医疗保健部门大量使用数据分析。数据分析在这些领域具有多种功能，包括–零售分析，营销优化，风险分析，数字分析，安全分析，软件分析，投资组合分析，分析等。

数据分析使游戏公司可以收集用于消费的数据并在游戏中和整个游戏中对其进行优化，从而洞悉您的喜好和关系。

旅行

数据分析可通过分析社交媒体数据以及手机或博客来帮助公司影响和优化您的购买习惯。它可以帮助公司深入了解您的旅行方式和偏好。通联过去的销售额和转化率的进一步增长，可以将定制的产品和报价预先出售给您。还可以根据数据在社交媒体上的数据通过数据分析来自定义旅行建议。

能源管理

数据分析一直是能源公司的服务，因为它们可以管理智能电网，分配能源，优化能源以及为公用事业公司构建自动化。它专注于监视和管理网络设备，服务中断和调度人员。启用了实用程序以在网络内集成数据点，并帮助工程师有效地监视网络。

卫生保健

由于向患者提供更好的质量治疗和护理是医疗保健行业的重点，因此成本因素给医院带来了巨大压力。数据分析可帮助他们跟踪与机器和仪器使用相关的数据，并优化患者的入院，治疗和设施(设备)的使用。据估计，医疗保健行业可以提高1%的效率，并节省超出预期的范围。

数据科学与大数据与数据分析：必备技能

选择数据科学，大数据或数据分析职业时，无需强调。仔细阅读以下各节，以了解数据科学与大数据与数据分析

相关的职业选择和所需技能之间的区别，并确定适合您的方法。

成为数据科学家所需的技能

要成为数据科学家，您需要具备以下基本技能：

清晰了解SQL数据库/编程(以执行复杂查询)，即使Hadoop和NoSQL主导了数据科学领域。

但是，Hadoop平台理解不是强制性的。hive的经验是锦上添花。

必要的，需要R和/或SAS，特别是R的深入知识。

Python的编程知识与C / C ++，Perl和Java一起至关重要。

还具有处理非结构化数据(例如社交媒体，音频或视频)的知识。

良好的学术背景，好是技术相关学位。

成为大数据所需的技能

如果您希望选择大数据专业人员的职业， 那么您需要获得以下特定技能集–

创造性地设计出收集，分析和解释数据策略的新方法。

掌握大数据并选择相关数据以解决给定问题的分析能力。

了解用于处理数据并获得对大数据的更好见解的算法和计算。

理解业务目标和目的的业务技能，以及负责业务增长和利润的后端流程。

统计和数学技能集可以“数字运算”并产生更好的结果。

成为数据分析师所需的技能

要开始作为数据分析师的职业，您需要 掌握以下技能–

全面的数学和统计学知识以分析数据。

Python和R的编程技能至关重要。

机器学习技巧。

数据可视化和沟通技巧。

数据整理技术可以更好地进行原始数据映射并使其易于使用。

直观的数据分析以了解手头的数据。

数据科学与大数据与数据分析：趋势

数据科学，大数据和数据分析的所有领域都在以趋势不断发展。让我们讨论数据科学与大数据与数据分析的未来趋势。

大数据趋势

大数据中流行的事物是Talking

Robots(用于实时支持系统–通过文本或对您的交易查询的答复来下订单)，准确的产品搜索(通过访问用户数据并提供结果，在电子商务站点中提供更好的购物体验)

)，物联网(IoT)(通过智能网络和响应设备将周围的世界连接起来并实现自动化)和人工智能(以更少的硬件和更复杂的云来主导主要项目)。

数据分析趋势

迫切需要具有机器学习技能的数据分析。可视化模型，预测性分析，数据湖，数据整理能力，可以连接数据使用者(使用Tableau和Python解决与数据相关的问题)和数据工程师(使用Spark，Hive和MapReduce

–他们在系统之间移动和转换数据)，数据治理策略和元数据管理是数据分析的主要行业趋势。

数据科学趋势

数据科学领域的趋势包括智能应用程序(由AI驱动，用于管理巨大的ERP)，人工智能(AI)，智能事物(半机器人智能小工具，以简化生活)，边缘计算(通过带来内容收集，信息增强物联网)处理和在靠近信息源的地方进行交付)，数字双胞胎(将人与传感器连接以改善机械化资产管理)，安全数字业务的安全性，区块链(用于在不受信任的各方之间建立交易-金融，医疗保健部门)，增强现实(AR-人机交互，创造更美好的世界)，智能平台(基于事件模型的系统提供API)和事件驱动技术(事件驱动业务)。

数据科学与大数据与数据分析：工具与技术

说到数据分析工具，您可以学习任何适合您特定目标的所需分析工具。受欢迎的分析工具是SAS，Python，R，Hadoop，Clickview，Tableau，微系统等。考虑到数据科学与大数据与数据分析，以下是与这些术语相关的工具和技术。

大数据工具

Hadoop：

Hadoop是基于Java的开源框架，负责运行应用程序并在商用硬件群集上存储数据。它还允许扩展存储各种数据，允许处理几乎无限的并发作业/任务。它基本上集中于管理财务，运营和管理大数据。Hadoop是流行的开源大数据工具之一，它具有高度可伸缩性，具有存储大数据的灵活性，计算速度更快以及对硬件故障的高度容忍性，以保护数据。

NoSQL：

NoSQL是重要的大数据工具之一，与传统的SQL用于处理结构化数据一样，它用于处理非结构化数据。应用程序和范围将NoSQL与SQL区别开来，要更好地理解它，请阅读有关NoSQL

vs SQL的文章

。NoSQL不使用任何特定的架构来存储非结构化数据。每组行中都有值。如果要存储大量数据，则NoSQL可以非常有效地工作。另外，为了分析数据，有许多开源的NoSQL数据库。

Hive：

Apache

Hive是Hadoop的分布式数据管理工具。Hive有自己的查询语言，与SQL非常相似。Hive的查询语言是HiveSQL，通常称为HSQL。Hive查询语言在Hadoop架构的顶部运行，主要用于数据挖掘和数据管理。

spark：

Apache

Spark是一个数据处理引擎，可以非常快地执行Hadoop集群中的应用程序。Spark的执行速度在内存中快100倍，在磁盘上快10倍。Spark在机器学习模型和数据管道的开发中非常受欢迎。而且，它使数据分析变得毫不费力。MLlib(Spark库)为重复数据科学技术提供了许多机器算法。

SQL：

SQL是数据开发人员喜欢的语言之一。SQL是一种传统语言，已经用于存储和检索数据数十年，并且仍在使用。SQL主要用于处理具有大量数据的大型数据库。它的处理时间有助于减少在线请求的周转时间。

结论

所以，您已经到了尽头！通过简单比较的形式，即大数据与数据科学与数据分析，这一切都涉及大数据，数据科学和数据分析。无论您是大数据，数据科学家还是数据分析师，都有一些通用的工具和语言供您选择。因此，您可以从一些常用技能入手，然后再进行专业化培训。

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