数据分析与数据科学的区别

本文将探讨数据分析和数据科学之间的区别。

数据科学

数据科学是一门利用结构化和非结构化数据，借助不同的算法和科学方法提取有意义信息的领域。其分支之一是人工智能，现已变得非常流行。数据科学涉及的学科包括数学、统计学、科学、编程等等。

数据科学涉及许多重要因素，其中一些列举如下：

数据分析是一种将原始数据转换为有用信息的过程，组织可以使用这些信息制定不同类型的计划。公司可以通过数据分析做出明智的决策。来自各种来源的大量数据会被压缩，使其对组织有用。

数据分析具有自身的重要性，其中一些列举如下：

数据科学和数据分析之间存在许多差异，我们将详细探讨这些差异。

数据科学	数据分析
数据科学使用的编程语言包括 Python，它是主要语言。数据科学中也使用其他语言，如 C++、Java 和 Perl 等。	数据分析使用 Python 和 R 编程语言。
数据科学需要高级编程技能。	数据分析需要基本的编程技能
可以通过机器学习获得见解。	机器学习不用于获取数据洞察
需要进行数据挖掘活动以获取有意义的信息	可以通过基于 Hadoop 的分析提取原始数据的结论
范围广	范围小
处理非结构化数据	处理结构化数据
最大限度地使用统计技能	最少限度地使用统计技能
数据科学家使用数据进行预测和制定未来计划	数据分析师解决与当前趋势相关的问题。
数据科学包括：数据整理统计建模编程	数据分析包括：预算和预测风险管理市场营销和销售产品开发
技能包括：数据建模高级数学知识高级统计知识通过不同编程语言进行软件编程和工程	技能包括：商业智能工具中级编程技能使用 Python 和 SQL
角色包括：数据科学家机器学习工程师人工智能工程师数据工程师	角色包括：业务分析师数据分析师数据可视化开发人员统计分析师商业智能分析师营销分析师财务分析师

Shirjeel Yunus

更新时间：2024年7月1日

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