數據科學與數據分析：數據科學與數據分析之間的區別

大數據的熱潮帶來了業界另外兩個流行語，數據科學和數據分析。 今天，整個世界都在為海量數據的大量增長做出貢獻，因此得名大數據。 世界經濟論壇指出，到 2020 年底，全球每日數據生成量將達到 44 澤字節。 到 2025 年，這個數字將達到 463 EB 的數據！

大數據包括一切——文本、電子郵件、推文、用戶搜索（在搜索引擎上）、社交媒體聊天、物聯網和連接設備生成的數據——基本上，我們在網上所做的一切。 每天通過數字世界產生的數據如此龐大和復雜，傳統的數據處理和分析系統無法處理。 進入數據科學和數據分析。

由於大數據、數據科學和數據分析是新興技術（它們仍在不斷發展），我們經常交替使用數據科學和數據分析。 這種混淆主要源於數據科學家和數據分析師都在使用大數據這一事實。 即便如此，數據分析師和數據科學家之間的區別還是很明顯的，這助長了數據科學與數據分析的爭論。

在本文中，我們將討論數據科學與數據分析的爭論，重點關注數據分析師和數據科學家之間的區別。

數據科學與數據分析：同一枚硬幣的兩個方面

數據科學和數據分析處理大數據，每個都採用獨特的方法。 數據科學是一個涵蓋數據分析的保護傘。 數據科學是多個學科的結合——數學、統計學、計算機科學、信息科學、機器學習和人工智能。

它包括數據挖掘、數據推理、預測建模和 ML 算法開發等概念，以從復雜數據集中提取模式並將其轉換為可操作的業務策略。 另一方面，數據分析主要涉及統計、數學和統計分析。

數據科學專注於尋找大型數據集之間有意義的相關性，而數據分析旨在揭示提取的洞察力的細節。 換句話說，數據分析是數據科學的一個分支，專注於對數據科學提出的問題進行更具體的回答。

數據科學旨在發現可以推動業務創新的新的和獨特的問題。 相比之下，數據分析旨在找到這些問題的解決方案，並確定如何在組織內實施它們以促進數據驅動的創新。

數據科學與數據分析：數據科學家和數據分析師的工作角色

數據科學家和數據分析師以不同的方式利用數據。 數據科學家結合使用數學、統計和機器學習技術來清理、處理和解釋數據，以從中提取見解。 他們使用原型、機器學習算法、預測模型和自定義分析來設計高級數據建模流程。

當數據分析師檢查數據集以識別趨勢並得出結論時，數據分析師收集大量數據，對其進行組織和分析以識別相關模式。 分析部分完成後，他們努力通過圖表、圖形等數據可視化方法來展示他們的發現。因此，數據分析師將復雜的見解轉化為組織的技術和非技術成員都能理解的商業語言.

這兩個角色都執行不同程度的數據收集、清理和分析，以獲得數據驅動決策的可行見解。 因此，數據科學家和數據分析師的職責經常重疊。

數據科學家的職責

• 處理、清理和驗證數據的完整性。
• 對大型數據集執行探索性數據分析。
• 通過創建 ETL 管道來執行數據挖掘。
• 使用 ML 算法（如邏輯回歸、KNN、隨機森林、決策樹等）進行統計分析。
• 編寫自動化代碼並構建資源豐富的 ML 庫。
• 使用 ML 工具和算法收集業務洞察力。
• 識別數據中的新趨勢以進行業務預測。

數據分析師的職責

• 收集和解釋數據。
• 識別數據集中的相關模式。
• 使用 SQL 執行數據查詢。
• 嘗試不同的分析工具，如預測分析、規範分析、描述分析和診斷分析。
• 使用 Tableau、IBM Cognos Analytics 等數據可視化工具來呈現提取的信息。

閱讀：數據科學職業

數據科學與數據分析：核心技能

數據科學家必須精通數學和統計學以及編程（Python、R、SQL）、預測建模和機器學習方面的專業知識。 數據分析師必須精通數據挖掘、數據建模、數據倉庫、數據分析、統計分析以及數據庫管理和可視化。 數據科學家和數據分析師必須是優秀的問題解決者和批判性思考者。

數據分析師必須是：

• 精通Excel和SQL數據庫。
• 熟練使用 SAS、Tableau、Power BI 等工具。
• 精通R或Python編程。
• 擅長數據可視化。

數據科學家必須是：

• 精通概率與統計以及多元微積分與線性代數。
• 精通 R、Python、Java、Scala、Julia、SQL 和 MATLAB 編程。
• 擅長數據庫管理、數據整理和機器學習。
• 有使用Apache Spark、Hadoop等大數據平台的經驗。

結帳：數據科學技能

數據科學與數據分析：職業視角

數據科學和數據分析的職業道路非常相似。 有志於數據科學的人必須在計算機科學、軟件工程或數據科學方面具有紮實的教育基礎。 同樣，數據分析師可以攻讀計算機科學、信息技術、數學或統計學的本科學位。

數據科學與數據分析：哪一個適合您？

通常，數據科學家更具技術性，需要數學思維，而數據分析師則採用統計和分析方法。 從職業的角度來看，數據分析師的角色更像是一個入門級的職位。 具有強大統計和編程背景的有志者可以在公司中獲得數據分析師的工作。

通常，在招聘數據分析師時，招聘人員更喜歡具有 2-5 年行業經驗的候選人。 相反，數據科學家是經驗豐富的專家，擁有超過十年的經驗。

在談到薪水時，數據科學和數據分析的薪水都非常高。 印度數據科學家的平均工資在盧比之間。 8,13,500 – 9,00,000 ，而數據分析師的則是盧比。 4,24,400 – 5,04,000 。 選擇在數據科學或數據分析領域建立職業生涯的最佳部分是他們的職業軌跡是積極的，並且不斷擴大。 閱讀有關印度數據科學家薪水的更多信息。

以下是數據科學和數據分析之間的區別。 總而言之，儘管數據科學和數據分析走在相似的路線上，但數據分析師和數據科學家的工作角色之間存在相當大的差異。 而這兩者之間的選擇很大程度上取決於你的興趣和職業目標。

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