數(shù)據(jù)無處不在。現(xiàn)有的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)量正在快速增長，每兩年翻一番，并改變我們的生活方式。一個 由福布斯的文章 指出，數(shù)據(jù)的增長速度比以往更快。到2020年，地球上每個人每秒將創(chuàng)建約1.7兆字節(jié)的新信息，這使得至少了解該領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識極為重要。畢竟，這是我們未來的所在。

在本文中，我們將根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析的概念，用途，成為該領(lǐng)域?qū)I(yè)人士所需的技能以及每個領(lǐng)域的薪資前景來區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析。首先讓我們開始理解這些概念是什么。

什么是數(shù)據(jù)科學(xué)？

在處理非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)科學(xué)是一個涉及與數(shù)據(jù)清理，準(zhǔn)備和分析有關(guān)的所有領(lǐng)域的領(lǐng)域 。數(shù)據(jù)科學(xué)是統(tǒng)計(jì)，數(shù)學(xué)，編程，解決問題，以巧妙的方式捕獲數(shù)據(jù)，以不同的方式看待事物的能力以及清理，準(zhǔn)備和整理數(shù)據(jù)的活動的結(jié)合。簡而言之，它是嘗試從數(shù)據(jù)中提取見解和信息時使用的技術(shù)的總稱。

什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)是指無法使用現(xiàn)有的傳統(tǒng)應(yīng)用程序有效處理的龐大數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)的處理始于未聚合的原始數(shù)據(jù)，通常是不可能將其存儲在單臺計(jì)算機(jī)的內(nèi)存中的。用來描述龐大的數(shù)據(jù)量（無論是非結(jié)構(gòu)化還是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）的流行語每天都在淹沒企業(yè)。大數(shù)據(jù)是一種可以用來分析洞察力的東西，這些洞察力可以導(dǎo)致更好的決策和戰(zhàn)略業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移。

Gartner給出的大數(shù)據(jù)定義是：“大數(shù)據(jù)是高容量，高速或多變的信息資產(chǎn)，它們需要經(jīng)濟(jì)高效的創(chuàng)新信息處理形式，以增強(qiáng)洞察力，決策能力和過程自動化。”

什么是數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析是檢查原始數(shù)據(jù)以得出該信息的科學(xué)。數(shù)據(jù)分析涉及應(yīng)用算法或機(jī)械過程來得出見解，例如，遍歷多個數(shù)據(jù)集以尋找彼此之間有意義的關(guān)聯(lián)。它被用于多個行業(yè)，以允許組織和公司做出更好的決策以及驗(yàn)證和反證現(xiàn)有的理論或模型。數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)在于推理，這是僅根據(jù)研究人員已經(jīng)知道的結(jié)論得出結(jié)論的過程。

現(xiàn)在，讓我們轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)科學(xué)，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用程序。

數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用

• 互聯(lián)網(wǎng)搜索-搜索引擎利用數(shù)據(jù)科學(xué)算法在幾秒鐘內(nèi)為搜索查詢提供最佳結(jié)果。

• 數(shù)位廣告-整個數(shù)字營銷頻譜都使用數(shù)據(jù)科學(xué)算法-從顯示橫幅到數(shù)字廣告牌。這是數(shù)字廣告獲得的點(diǎn)擊率高于傳統(tǒng)廣告的平均原因。

• 推薦系統(tǒng)-推薦系統(tǒng)不僅使從數(shù)十億可用產(chǎn)品中查找相關(guān)產(chǎn)品變得容易，而且還增加了用戶體驗(yàn)。許多公司都使用此系統(tǒng)根據(jù)用戶的需求和信息的相關(guān)性來推廣他們的產(chǎn)品和建議。這些建議基于用戶以前的搜索結(jié)果。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

• 金融服務(wù)大數(shù)據(jù)-信用卡公司，零售銀行，私人財(cái)富管理咨詢公司，保險公司，風(fēng)險基金和機(jī)構(gòu)投資銀行將大數(shù)據(jù)用于其金融服務(wù)。它們之間的共同問題是存在于多個不同系統(tǒng)中的大量多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)可以解決這些問題。因此，大數(shù)據(jù)以多種方式使用，例如：

• 客戶分析

• 合規(guī)分析

• 欺詐分析

• 運(yùn)營分析

• 通訊中的大數(shù)據(jù)-獲得新用戶，留住客戶并在當(dāng)前用戶群中擴(kuò)展是電信服務(wù)提供商的首要任務(wù)。應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的解決方案在于能夠組合和分析每天生成的大量客戶生成的數(shù)據(jù)和機(jī)器生成的數(shù)據(jù)。

• 零售大數(shù)據(jù)-Brick and Mortar或在線電子零售商，保持游戲狀態(tài)和保持競爭力的答案是更好地了解客戶以為其提供服務(wù)。這需要能夠分析公司每天處理的所有不同數(shù)據(jù)源，包括網(wǎng)絡(luò)日志，客戶交易數(shù)據(jù)，社交媒體，商店品牌的信用卡數(shù)據(jù)和忠誠度計(jì)劃數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用

• 衛(wèi)生保健-面臨成本壓力的醫(yī)院面臨的主要挑戰(zhàn)是，要有效地治療盡可能多的患者，同時要牢記改善護(hù)理質(zhì)量。越來越多地使用儀器和機(jī)器數(shù)據(jù)來跟蹤和優(yōu)化醫(yī)院中使用的患者流量，治療和設(shè)備。據(jù)估計(jì)，效率提高1％可以在全球醫(yī)療保健領(lǐng)域節(jié)省超過630億美元。

• 旅行-數(shù)據(jù)分析可以通過移動/博客和社交媒體數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化購買體驗(yàn)。旅游景點(diǎn)可以洞悉客戶的需求和喜好。通過將當(dāng)前銷售額與隨后的瀏覽相關(guān)聯(lián)，可以通過定制的包裝和商品增加瀏覽量到購買量，從而增加產(chǎn)品銷售量。個性化的旅行推薦也可以通過基于社交媒體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析來提供。

• 賭博-數(shù)據(jù)分析有助于收集數(shù)據(jù)，以在游戲內(nèi)以及跨游戲進(jìn)行優(yōu)化和支出。游戲公司可以洞悉用戶的厭惡，關(guān)系和喜好。

• 能源管理-大多數(shù)公司將數(shù)據(jù)分析用于能源管理，包括公用事業(yè)公司中的智能電網(wǎng)管理，能源優(yōu)化，能源分配和建筑物自動化。這里的應(yīng)用程序集中在對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，調(diào)度人員和管理服務(wù)中斷的控制和監(jiān)視上。實(shí)用程序具有將數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點(diǎn)集成到網(wǎng)絡(luò)性能中的能力，并使工程師可以使用分析來監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)。

成為數(shù)據(jù)科學(xué)家所需的技能

• 教育程度：88％擁有碩士學(xué)位，46％擁有博士學(xué)位

• 對SAS或R的深入了解：對于數(shù)據(jù)科學(xué)，通常首選R。

• Python編碼：Python是數(shù)據(jù)科學(xué)以及Java，Perl，C / C ++中最常用的編碼語言。

• Hadoop平臺：盡管并不總是必需的，但了解Hadoop平臺仍然是該領(lǐng)域的首選。擁有Hive或Pig的經(jīng)驗(yàn)也是一個巨大的賣點(diǎn)。

• SQL數(shù)據(jù)庫/編碼：盡管NoSQL和Hadoop已經(jīng)成為Data Science背景的重要組成部分，但是如果您可以在SQL中編寫和執(zhí)行復(fù)雜的查詢，它仍然是首選。

• 處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（無論是社交媒體，視頻饋送還是音頻）都至關(guān)重要。

成為大數(shù)據(jù)專家所需的技能

• 分析能力：能夠理解所獲得的大量數(shù)據(jù)的能力。憑借分析能力，您將能夠確定與解決方案相關(guān)的數(shù)據(jù)，更像是解決問題的方法。

• 創(chuàng)造力：您需要具有創(chuàng)建新方法來收集，解釋和分析數(shù)據(jù)策略的能力。這是非常適合的技能。

• 數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)技能：良好的老式“數(shù)字運(yùn)算”。無論是在數(shù)據(jù)科學(xué)，數(shù)據(jù)分析還是大數(shù)據(jù)中，這都是極其必要的。

• 計(jì)算機(jī)科學(xué)：計(jì)算機(jī)是每種數(shù)據(jù)策略背后的力量。程序員將不斷想出算法來處理數(shù)據(jù)以獲取見解。

• 業(yè)務(wù)技能：大數(shù)據(jù)專業(yè)人員將需要了解已制定的業(yè)務(wù)目標(biāo)以及推動業(yè)務(wù)增長及其利潤的基本流程。

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成為數(shù)據(jù)分析師所需的技能

• 編程技巧：知道R和Python是編程語言對任何數(shù)據(jù)分析人員都極為重要。

• 統(tǒng)計(jì)技能和數(shù)學(xué)：描述性和推理性統(tǒng)計(jì)以及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)對于數(shù)據(jù)科學(xué)家來說是必須的。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)技巧

• 數(shù)據(jù)處理技能：映射原始數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為另一種格式的功能，可以更方便地使用數(shù)據(jù)。

• 溝通和數(shù)據(jù)可視化技能

• 數(shù)據(jù)直覺：專業(yè)人員像數(shù)據(jù)分析師一樣思考是非常重要的。

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薪資趨勢

盡管在同一領(lǐng)域中，但是這些專業(yè)人員，數(shù)據(jù)科學(xué)家，大數(shù)據(jù)專家和數(shù)據(jù)分析師中的每一個都賺取不同的薪水。

• 數(shù)據(jù)科學(xué)家薪水-根據(jù)Glassdoor的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家的平均工資為每年108,224美元。

• 大數(shù)據(jù)專家薪酬-根據(jù)Glassdoor的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)專家的平均年薪為106,784美元。

• 數(shù)據(jù)分析師工資-根據(jù)Glassdoor的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師的平均年薪為61,473美元。

薪水根據(jù)您帶來的知識和專長而增加。現(xiàn)在您已經(jīng)知道了差異，您認(rèn)為哪一種最適合您-數(shù)據(jù)科學(xué)？大數(shù)據(jù)？還是數(shù)據(jù)分析？把您的想法留在評論里吧！