大数据和数据科学的相似之处与差别是什么

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摘要:对于外行人来说,可能很难将“数据科学”和“大数据”这两个术语区分开,因为它们基本都是在朝着相同的目标迈进,并且必然具有许多相似之处。

对于外行人来说,可能很难将“数据科学”和“大数据”这两个术语区分开,因为它们基本都是在朝着相同的目标迈进,并且必然具有许多相似之处。

但是,这两个地方也有很多地方彼此不同,因此这里介绍一下两者的区别和共同方面,以帮助您快速入门。

数据科学专业领域

首先,值得肯定的是,数据科学既是一种学术追求,又是一种专业实践,它将统计分析和数学等许多不同学科融合在一起。

在专家级数据科学家的帮助下,各种规模的组织或企业都可以深入研究可提供给他们的信息,从中推断出含义,并将其用于从产品开发,市场营销到医学研究等各个方面的帮助。

因此,从本质上讲,数据科学是对用于处理大量数据集的流程和工具进行形式化的事物。结果,有专业的数据科学家在这个领域中扮演着专家的角色,他们研究新流程并将其专业知识应用于所面临的各种挑战。

大数据概念

大数据是一个总括的概念,它吸引了数据科学家和其他行业专家的加入,并且本身就是一种专业知识,这在很大程度上是由于其在过去十年中迅速普及的结果。

大数据特别重要的一点是,它通常是指从大量完全不同地方和设备的来源中收集到的大量信息,以及为查找模式而采取的存储,分类,整理和检查数据的步骤。从通过社交媒体平台和生物识别传感器收集的非结构化数据,再到来自更传统的数据库解决方案的结构化数据,大数据的范围非常广泛。

两者相似的地方

你可能已经猜到了,数据科学的特定技能是现代大数据市场不可或缺的,如果没有前者,就不可能探索后者的真正潜力。

大数据是一个无所不包含的信息生态系统,数据科学提供了工具和专业知识,通过这些工具和专业知识,当前在全球范围内不断增长的大量数据下可以真正发挥作用,而不仅仅是被忽略或曲解。

这在商业世界中具有特殊意义,在商业世界中,公司很容易被他们可以访问多少数据所淹没,数据科学家的作用是帮助他们根据分析所带来的见解做出决策。

大数据不仅如先前所暗示的,不仅限于商业世界,它还适用于从执法到通信乃至其他所有领域。

正因如此,大数据和数据科学各有千秋,但最终会定义成为同一行业的部分,彼此相互关联。

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