数据科学,大数据和数据分析的差异

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数据科学:

数据科学家不仅通过探索性分析发现洞察力,而且还使用各种先进的机器学习算法来确定未来发生的特定事件。数据科学家将从多个角度来看待数据,有时候角度不早。

因此,数据科学主要用于使用预测性因果分析,规定性分析(预测加决策科学)和机器学习进行决策和预测。

大数据:

大数据是一个术语,用于描述大量的数据 - 无论是结构化的还是非结构化的 - 都会在日常的基础上淹没业务。但这不是重要的数据量。这就是组织处理重要数据的原因。可以分析大数据以获得更好的决策和战略业务动向。

数据分析:

数据分析(DA)是检查数据集的过程,以便通过专门的系统和软件越来越多地得出关于它们包含的信息的结论。数据分析技术和技术在商业领域得到广泛应用,使组织能够做出更明智的业务决策,科学家和研究人员可以验证或反驳科学模型,理论和假设。

先决条件:

大数据:

  1. 学习大数据没有先决条件。如果你有兴趣学习一些东西,那么你可以很容易地学习。总是从一开始就学习,然后走向高级部分。
  2. 为什么我们应该学习大数据,大数据用例等。先尝试深入学习大数据细节。然后再学习大数据。

数据分析:

  1. 对数据科学感兴趣。
  2. 掌握描述性和推论性统计数据。
  3. 有编程经验(最好在Python中)
  4. 对编程概念(如变量,函数,循环和基本数据结构,如列表和字典)有很深的理解。

数据科学:

  1. 数据科学家要求候选人具有软件开发,数据库查询语言,机器学习,编程,数学,统计学,数据可视化等各个领域的专业技能。
  2. 这看起来很多 - 一旦他们通过这些巨大的技能列表,他们被告知有必要成为一名数据科学家,他们中的许多人会感到沮丧。

数据科学,大数据和数据分析的差异

所需技能:

对于BigData:

1.C

2.Data Structure & Algorithm (Most Important)

3.Python (Most useful language in the world of data science)

4.Java (For Big data future)

5.SQL (Here you start playing with data)

对于数据科学:

1.Programming Skills

2.Statistics

3.Machine Learning

4.Multivariable Calculus & Linear Algebra

5.Data Wrangling

对于数据分析:

1.Statistical Language

2.Querying Language

3.Scripting Language

4.Machine Learning

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