关于数据科学、大数据和数据分析,你需要了解的一些知识

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摘要:对于什么是数据科学、大数据和数据分析以及它们之间的区别有点困惑是很常见的。在神奇的数据世界里,这三个术语最为重要。它们在某些方面相似,在其他方面又不同。

由于庞大的数据是组织运作的原因,对数据的重视不能仅仅用语言来表达。多年来,数据在人们能想到的每一个领域都能发挥其重要的作用。这就是为什么越来越多的年轻人想在这个领域找到一份工作。然而,对于什么是数据科学、大数据和数据分析以及它们之间的区别有点困惑是很常见的。在神奇的数据世界里,这三个术语最为重要。它们在某些方面相似,在其他方面又不同。也就是说,对所有这些都有一个相对清晰的认识后,最终才能让你做出更好的职业选择。

数据科学

简单定义为:数据科学是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。

成为数据科学家所需的技能

1.编码语言,如R,Python,Java,C/C++,等等。
2.能够处理非结构化和结构化数据。
3.统计学和数学。
4.了解业务问题和目标。
5.解决问题
6.批判性思维。
7.较强的沟通能力。
8.了解Hadoop和SQL。

数据科学应用

1.最大的应用之一数据科学是根据历史向用户提出建议。这被电子商务行业广泛使用。

2.数字营销。

数据分析

数据分析只不过是对原始数据进行分析,以便得出结论。这进一步有助于管理层做出更好的决策。数据分析背后的主要目标是采取措施促进组织的发展。只有在数据分析的基础上,管理团队才能决定要采取的新步骤,拒绝某些想法,甚至重新制定已经采取的决策。归根结底,归根结底,一切都归结为:组织应该能够做出解决问题的决定,如果有的话,和/或将组织带到一个完全不同的层次。

成为数据分析师所需的技能

1.编程语言是成为数据R的必备语言,Python是招聘人员最喜欢的两种语言。 2.可视化数据的能力。
3.较强的沟通能力。
4.良好的统计学和数学知识。
5.将原始数据转换为一种形式的能力,以便做出更好的决策。
6.机器学习。这是另一个关键的方面,一个人不应忽视的目标是成为一个数据分析师

数据分析的应用

数据分析有着广泛的应用。其中包括;

1.游戏
2.旅游业。
3.医疗保健行业等。

大数据

“大数据”一词显然让人明白了它的含义。大数据是指用传统方法无法有效处理的海量数据。第一步从处理无法存储在任何传统系统中的原始数据开始。随着数据的不断增长,大数据这个词非常适合。根据Gartner的说法,“大数据是一种高容量、高速度或高种类的信息资产,需要经济高效、创新的信息处理形式,以增强洞察力、决策和流程自动化。”

所需的技能,成为一个大的数据Specialist

1.识别相关数据的能力。 2.创建收集、解释和分析数据的新方法的能力
3.统计和数学技能。
4.数字运算。
5.了解业务目标。
6.能够想出算法来处理数据。

大数据的应用

大数据可以应用与很多行业,其中重要的一些是;

1.诈骗分析。
2.电信部门。
3.客户分析。

无论你选择哪一条职业道路,你的事业都是有前途的,因为数据会一直保存下来!在未来的岁月里,数据将继续在我们的生活中发挥重要作用。

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