数据分析与数据科学：差异与比较

数据分析和数据科学是蓬勃发展的职业。 他们都使用数据来分析和执行许多计算任务。

数据分析并不太关注编码部分，但在数据科学方面，编码是必不可少的。

不仅编码很重要，而且他们还应该对数学、算法、数据结构和编程语言有很强的掌握。

关键精华

1. 数据分析侧重于处理和分析数据以提取见解，而数据科学涉及整个数据生命周期，包括数据收集、存储、处理和分析。
2. 数据科学利用先进的算法、机器学习和人工智能来进行预测和自动化决策。
3. 数据分析师拥有数据可视化和统计分析专业知识，而数据科学家则需要更广泛的技能，包括编程和机器学习。

数据分析与数据科学

数据分析是检查、清理、转换和建模数据以发现有用信息、得出结论和支持决策制定的过程。 数据科学 包含更广泛的技术和工具，用于从数据中提取洞察力和构建模型。

数据分析用于分析原始数据以得出有关该信息的结论。 他们使用不同的工具和技术来帮助组织做出决策。

有许多类型的数据分析可用，称为描述性、规范性、预测性和诊断性分析。 每种类型都有特定的用途，这取决于数据分析师必须回答的问题。 

数据科学是一个研究领域，包括编程技能、统计学、专业知识和数学知识，以便从数据中获得洞察力。

这是一个结合统计学和数学以从数据中获得有意义的见解的研究领域。 它提供了大量复杂的数据。

数据科学的一些特性包括灵活的特征列、并行网络训练、分层组件和事件记录器。 

对比表

比较参数	数据分析	数据科学
知识技能	BI 工具和中间统计。	数据建模和预测分析。
理想中	它使用现有信息来发现可操作的数据。	它发现了推动创新的新问题。
范围	微	宏
应用领域	它应用于游戏和旅游领域。	它应用于互联网研究和数字广告。
语言	Tableau Public 和 Apache Spark。	Python 和 SQL。

什么是数据分析？

它帮助组织和个人理解数据。 他们分析原始数据以获取趋势和见解。

数据分析师应该具备的一些顶级技能是数据可视化、Matlab、python、机器学习、数据清理、R 语言、SQL 和 NoSQL的、线性代数和微积分。

如果您从正确的实践开始，学习数据分析将不会成为挑战。 从学习 R 编程的基础知识开始。

然后使用结构化查询语言与数据交互。 加入 Excel 课程，重温您的 Excel 技能。 最后一步是复习线性代数或统计学。 编码不是数据分析的必要部分。

他们不应在日常职责中编写代码。 像 google analytics 这样的简单数据分析功能不需要编写代码。 这是一个非常好的职业。 即使是初级职位，人们也可以期望获得丰厚的薪水。 

尽管它不需要太多编码，但它是一项压力很大的工作。 有多种原因，但最重要的是工作量大。

接下来是来自管理层和多个来源的工作请求。 人们可以自己学习数据分析的基础知识。

但是，如果您拥有学位，那将是一件好事，这样您就可以与该特定领域的专业人士建立技能和网络。 

什么是数据科学？

数据科学家检查需要回答的问题以及查找相关数据的位置。 这是一个跨学科领域。 他们使用分析技能。

这是一个使用高级分析策略的领域。 它使用科学原理来提取有价值的知识。

它将收集的数据用于业务决策、战略计划和不同的利益。 它是新兴的科学领域之一，因为它的海滩几乎遍布每一个职业。 

数据科学为您的企业带来的一些优势包括提高业务可预测性、帮助解释复杂数据、提供实时情报、提高数据安全性、有利于营销和销售时代、刺激决策过程以及个性化客户体验。

他们是最近不断壮大的专家群体，在今天得到认可。 数据科学家可以协助准确识别关键群体。

它用于金融、交通、教育、银行、制造和电子商务等各个行业。 这导致了与该领域相关的几个数据科学应用程序。

专家称数据是未来的石油，分析是引擎。 几年之内，它的需求量会很大，而且增长会更快。

这是一个未来的工作，因为它是各种行业中蓬勃发展的领域之一。 对于想要进入研究领域的人来说，数据科学是他们的完美选择。 

数据分析与数据科学之间的主要区别

1. 数据分析人员必须适应数据可视化。 另一方面，数据科学人员必须适应数据库管理、机器学习和数据整理。
2. 数据分析师的职责是收集和解释数据。 另一方面，数据科学家的职责是处理、验证和清理数据的完整性。
3. 数据分析应用于游戏和旅游领域。 另一方面，数据科学应用于互联网研究和数字广告。
4. 数据分析中使用的语言是 画面 公共和 Apache Spark。 另一方面，Python 和 SQL 中用于数据科学的语言。
5. 数据分析的目标是使用现有信息来发现可操作的数据。 另一方面，数据科学的目标是发现新问题以推动创新。

参考资料

1. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
2. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/

最后更新时间：20 年 2023 月 XNUMX 日