数据科学 vs. 大数据 vs. 数据分析：定义，内涵，应用，所需技能

什么是数据科学？

什么是大数据？

什么是数据分析？

数据科学的应用

大数据的应用

数据分析的应用

成为数据科学家所需的技能

成为大数据专家所需的技能

成为数据分析师所需的技能

薪资趋势

结论

数据无处不在，数字数据量——我们创造的——正在呈指数级增长。据估计，到 2021 年，将有74 ZB的生成数据。预计到 2024 年将翻一番。

因此，专业人士需要理解数据科学、大数据和数据分析、大数据和数据分析的不同。

这三个术语在行业中经常被听到，虽然它们的含义有一些相似之处，但含义也不同。本文将让您清楚地了解成为数据科学家、大数据专家和数据分析师的含义、应用和技能。

让我们首先了解这些概念是什么。

什么是数据科学？

处理非结构化和结构化数据，数据科学是一个领域，包括与数据清理、数据准备和数据分析相关的一切知识。

数据科学是统计、数学、编程、解决问题、以巧妙的方式捕获数据、以不同方式看待事物的能力以及清理、准备和对齐数据的活动的结合。这个总称包括从数据提取洞察力和信息时使用的各种技术。

什么是大数据？

大数据是指当前使用的传统应用程序无法有效处理的大量数据。大数据的处理始于未聚合的原始数据，并且通常不可能将其存储在单个计算机的内存中。

大数据是一个用来描述海量数据（非结构化和结构化数据）的流行词，大数据用于分析并获取洞察力，从而做出更好的决策和战略性业务举措。

Gartner 对大数据的定义如下：“大数据是大量、高速或多样化的信息资产，需要具有成本效益的创新信息处理形式，以增强洞察力、决策制定和流程自动化。 ”

什么是数据分析？

数据分析是检查原始数据以得出某些结论的科学。

数据分析涉及应用算法或机械过程来获得洞察力并运行多个数据集以寻找有意义的相关性。它被用于多个行业，使组织和数据分析公司能够做出更明智的决策，并验证和反驳现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，即仅根据研究人员已知的信息得出结论的过程。

现在，让我们转向数据科学、大数据和数据分析的应用。

数据科学的应用

互联网搜索

搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。

数字广告

整个数字营销领域都使用数据科学算法，从展示横幅到数字广告牌。这是数字广告点击率高于传统广告的主要原因。

大数据的应用

金融服务大数据

信用卡公司、零售银行、私人财富管理咨询公司、保险公司、风险基金和机构投资银行都在其金融服务中使用大数据。它们之间的共同问题是存在于多个不同系统中的大量多结构数据，而大数据可以解决这些问题。因此，大数据以多种方式使用，包括：

客户分析
合规分析
欺诈分析
运营分析

通信大数据

获得新用户、留住客户和扩大现有用户群是电信服务提供商的首要任务。这些挑战的解决方案在于能够组合和分析每天创建的大量客户生成数据和机器生成数据。

零售大数据

无论是实体公司还是在线零售商，保持竞争和保持竞争力的答案是更好地了解客户。这需要能够分析公司每天处理的所有不同数据源，包括网络日志、客户交易数据、社交媒体、商店品牌信用卡数据和忠诚度计划数据。

数据分析的应用

卫生保健

医院面临的主要挑战是尽可能有效地治疗尽可能多的患者，同时提供高水平的治疗。仪器和机器数据越来越多地用于跟踪和优化医院使用的患者流量、治疗和设备。据估计，通过利用数据分析公司的软件，效率将提高 1%，可以为全球医疗保健节省超过 630 亿美元。

旅行

数据分析可以通过移动/网络日志和社交媒体数据分析来优化购买体验。旅游网站可以深入了解客户的偏好。通过定制的套餐和优惠，将当前的销售额与随后的浏览到购买转化率的增长相关联，可以对产品进行追加销售。基于社交媒体数据的数据分析也可以提供个性化的旅行建议。

赌博

数据分析有助于收集数据以优化游戏内和游戏间的支出。游戏公司还能够更多地了解他们的用户喜欢和不喜欢什么。

能源管理

大多数公司正在使用数据分析进行能源管理，包括智能电网管理、能源优化、能源分配和公用事业公司的楼宇自动化。这里的应用程序以网络设备和调度人员的控制和监视以及服务中断的管理为中心。公用事业公司能够在网络性能中集成数百万个数据点，并让工程师有机会使用分析来监控网络。

成为数据科学家所需的技能

教育程度：88% 拥有硕士学位，46% 拥有博士学位
对 SAS 或 R 有深入了解。对于数据科学，通常首选 R。
Python 编码：Python是数据科学中最常用的编码语言，还有 Java、Perl 和 C/C++。
Hadoop 平台：虽然并不总是必需的，但了解 Hadoop 平台仍然是该领域的首选。在Hive 或 Pig方面有一些经验也是有益的。
SQL 数据库/编码：虽然和 Hadoop 已经成为数据科学的重要组成部分，但如果您可以用 SQL 编写和执行复杂查询，它仍然是首选。
处理非结构化数据：数据科学家必须能够处理非结构化数据，无论是社交媒体、视频源还是音频。

成为大数据专家所需的技能

分析技能：这些技能对于理解数据以及在创建报告和寻找解决方案时确定哪些数据是相关的至关重要。
创造力：您需要能够创建新方法来收集、解释和分析数据策略。数学和统计技能：好的、老式的“数字运算”也是必要的，无论是在数据科学、数据分析还是大数据中。
计算机科学：计算机是每个数据策略的支柱。程序员将不断需要提出算法来将数据处理成洞察力。
业务技能：大数据专业人员需要了解现有的业务目标，以及推动业务增长和利润增长的基本流程。

成为数据分析师所需的技能

编程技能：了解编程语言，例如R和Python对于任何数据分析师来说都是必不可少的。
统计技能和数学：描述性和推理性统计以及实验设计是数据科学家的必备技能。
机器学习技能
数据整理技能：映射原始数据并将其转换为另一种格式的能力，以便更方便地使用数据
沟通和数据可视化技能
数据直觉：对于专业人士来说，能够像数据分析师一样思考是至关重要的。

薪资趋势

尽管他们在同一个领域，但这些专业人士——数据科学家、大数据专家和数据分析师——的薪水各不相同。

数据科学家薪资

据Glassdoor 称，数据科学家的平均基本工资为每年 113,000 美元。

大数据专员薪资待遇

据Glassdoor 称，大数据专家的平均基本工资为每年 103,000 美元。

数据分析师薪资

据Glassdoor 称，数据分析师的平均基本工资为每年 62,453 美元。

当然，这些只是平均值，会因多种因素而异。许多专业人士通过合适的资格获得或有可能获得更高的薪水。

无论您最终决定走哪条路，如果您想成为数据科学、数据分析或大数据方面的专家，都需要付出努力去学习，去探索。

凭借行业推荐的学习路径、行业专家的独家访问权、实践项目经验以及完成后颁发的证书，可以利用在线课程，将为您提供在这些快速发展的领域中脱颖而出并成为专家所需的一切.

结论

在这篇文章数据科学与大数据与数据分析中，我们讨论了数据科学与大数据与数据分析之间的细微差别，例如定义、应用、技能和与特定职位相关的薪水。

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