数据科学与数据分析：异同、应用、技能要求及职业选择

在当今数据驱动的世界中，数据科学和数据分析是两个相互关联且日益重要的领域。本文将探讨这两个领域的异同，并提供实际应用案例，帮助你了解哪个职业更适合你：数据科学 vs 数据分析！

数据科学与数据分析

数据科学侧重于在广泛的数据集中发现有意义的关系，而数据分析则专注于从数据中提取详细的见解。简而言之，数据分析可以被视为数据科学的一个专门分支，强调从数据科学领域提出的问题中获取具体答案。

数据科学

数据科学是一个多学科领域，使用统计、数学和计算机科学技术从大型复杂数据集中提取见解和知识。它旨在通过检查大量结构化和非结构化数据来回答问题和解决未来可能出现的问题。数据科学应用于医疗保健、金融、营销和运营管理等多个领域，并随着每天生成的大量数据不断演变。

数据分析

数据分析涉及对现有数据集进行统计分析，以解决当前的挑战。它旨在提出能够带来即时改进的结果。数据分析整合了各种类型的数据，以识别联系并简化发现。相比之下，数据科学处理非组织数据，并专注于新的发展和预测。数据分析使用先前收集的组织数据来寻找模式和结论。尽管数据科学是一个更广泛的术语，但它结合了数据分析，以发现新想法并使用机器学习等先进技术解决分析上具有挑战性的业务问题。

数据科学的关键组成部分

1. 统计：统计在数据科学家的日常活动中至关重要，可以被视为数据科学家必备的技能之一。简而言之，统计通过收集数据并寻找重要趋势来研究。它分为描述性统计和推断性统计，前者试图解释现有信息中的趋势，后者则努力制定关于未来信息的预测。

2. 机器学习：机器学习是数据科学中最关键的方面，因为它使自学习算法能够在特定环境中以最高精度预测自然行为模式。机器学习是使用算法收集数据、获得洞察并预测未来模式的过程。

   

3. 数据可视化：数据可视化涉及理解原始记录，并根据使用者的目标和流程确定需要显示的内容。它不仅有效地传递处理后的数据，还增强了发现，加快了决策速度，增加了吸引消费者的能力，并简化了生成信息的分布。

数据分析的关键组成部分

1. 数据挖掘：数据挖掘是数据分析的重要组成部分。它是数据科学中的基本领域之一，因为它使用最新的分析方法揭示数据集的重要方面。企业中的有效分析项目依赖于数据挖掘。数据生成实时分析系统，分析流数据，以及商业智能（BI）和高级分析程序，评估和呈现以前的数据。

2. 数据建模：数据建模是映射和可视化整个技术的过程，以最大化洞察并确保数据的稳定使用。组织使用数据建模来解释他们使用的不同类型的数据、它们之间的关系以及组织数据的方式。数据建模是一种优化数据以增强数据在组织中流动的方法，以满足不同的业务需求。

   

3. 数据清洗：数据是机器学习和分析的最重要资源。无论是在商业还是计算机软件行业，数据都是必需的。数据清洗，也称为数据清理或数据整理，是数据分析工作流程中的关键第一步。数据清洗不仅仅是删除错误数据，它通常是一个组成部分。

数据科学与数据分析的实例

为了回答数据科学与数据分析的问题，让我们看一些实际生活中的例子，了解它们的使用场景和区别：

1. 医疗保健：医疗保健从业者使用数据科学，特别是在医学成像中，帮助患者获得更好的诊断和治疗。一些先进的医疗分析技术生成临床数据，以改善患者护理。这些资源还有助于开发针对患者的药物，降低医院和医疗中心的运营成本。

2. 天气预报：数据科学在天气预报中具有重要应用。气候变化影响航空、农业、建筑、消费品、体育赛事等多个行业。数据科学家的任务包括制作短期预报、确定预报的准确性以及使用卫星图像验证模型。机器学习在这种情况下用于匹配模式。传感器数据可以使用可靠设备生成关于当前天气模型的本地预报。

3. 广告：今天，研究用户的历史行为是数字广告的主要重点。数字广告是数据分析的另一个转变。大多数广告来源，包括城镇中的互动广告牌和互联网横幅，都使用数据分析和数据算法。这是数字广告比传统广告方法获得更高点击率的一个因素。

4. 交通：数据分析通过使用来自社交网络的数据优化旅行者的购买决策，这些数据表明不同消费者的习惯和目标。使用从社交网络收集的数据还将帮助企业定制他们的特定套餐和优惠，增强个性化旅行建议。

数据科学的技能和教育要求

• 与数据分析相关的硕士或博士学位
• 在你可能被雇用的行业（如产品开发或金融）中的专业知识
• 数学中的高级建模能力
• 人工智能、深度学习、机器学习和数据分析
• 用于操作的大数据工具，例如MySQL、TensorFlow和Apache Spark
• 编程语言的高级知识，如Python、R编程、JavaScript、C和C++
• 处理结构化和原始数据集的技能

数据分析的技能和教育要求

• 与数据相关的本科学位
• 扎实的统计和概率知识
• 强大的领导和沟通能力（用于与团队合作）
• 解决问题和分析方法
• 关系数据库系统和不同类型数据系统的知识
• 数据处理和处理的技能
• 有使用商业智能和建模软件（如Power BI或Tableau）的经验
• 需要SQL、Python、R和MS Excel的知识
• 制定策略和解决方案以增强流程

数据科学家的职责

• 收集数据并找到可靠的数据来源
• 准备结构化和非结构化数据组
• 检查大量复杂数据以发现被忽视的趋势和模式
• 开发和利用多种机器学习技术和预测模型
• 使用集成建模结合模型
• 展示信息和发现，执行出色的数据可视化
• 创建解决方案并提供复杂业务问题的答案
• 与各种团队（如工程部门和产品开发组）沟通和组织

数据分析师的职责

• 使用统计方法和软件检查数据并生成结果
• 使用数据库管理技术并与数据库合作
• 从各种可靠的主要和次要来源收集信息
• 维护和管理数据系统
• 检查、解释和检测大型复杂数据集中的模式或隐藏趋势
• 数据清洗和过滤程序
• 识别管理问题和需求
• 开发增强流程的方法和技术

数据科学与数据分析的相似之处

数据科学和数据分析有几个相似之处：

1. 数据驱动方法：两个领域都依赖于数据的分析和解释，以得出见解并做出明智的决策。

2. 统计技术的使用：数据科学和数据分析都采用统计方法来分析数据并提取有意义的模式和关系。

3. 数据探索：两个领域都涉及探索和检查大型数据集，以识别趋势、模式和异常。

4. 编程技能：数据科学和数据分析需要熟练使用编程语言（如Python或R）来有效地操作和分析数据。

5. 数据可视化：两个领域都利用数据可视化技术以视觉和易于理解的格式呈现发现和见解。

6. 机器学习：数据科学和数据分析都利用机器学习算法和技术来开发预测模型并从数据中获得更深入的见解。

7. 业务影响：两个领域都旨在提供可操作的见解，以推动决策并为业务或组织增加价值。

做出正确的职业选择

数据科学与数据分析一直是一个热门话题。问题在于哪一个更好，并且有更多的职业机会。数据科学和数据分析在全球范围内具有同等重要性，并将成为一个伟大的职业。了解数据科学与数据分析的区别将帮助你做出最佳选择。Analytics Vidhya提供各种课程，帮助你在你选择的领域中脱颖而出，并拥有一个伟大的职业前景。