有沒有想過是選擇大數據還是數據科學？如果你對數據感興趣，又是一個技術怪胎，你可能至少有一次會陷入這樣的困境。在我們生活的數字世界中，數據正日益成為組織最有價值的資產。如果有一天它超過金價，那就不奇怪了。但要探索每一點數據，我們需要的不僅僅是基礎知識。大數據和數據科學技術以數據為核心內容，實施著各種各樣的行動。

盡管大數據和數據科學是兩種不同的技術，但它們是以數據為基礎相互聯系的。這兩種技術在數字進化中都扮演著重要角色。越來越多的公司在各個領域采用大數據和數據科學來加強日常工作。由于數據正在迅速改變我們的生活和交流方式，大數據和數據科學應用有助于收集、整理和研究數據，以提高組織的績效。數據科學是統計學的延伸，借助計算機科學技術處理大數據集。另一方面，大數據涉及來自不同來源的大量異構數據。在本文中，我們將解開每一個結，揭示數據科學和大數據之間的區別。

定義

大數據代表了大量的數據，包括結構化和非結構化的數據，這些數據每天都會淹沒企業。數據量非常大，傳統的數據管理工具都無法有效地存儲或處理數據。但是，大量的數據可以用來解決人類難以通過簡單計算解決的業務問題。

數據科學是一個處理大量數據以獲取有意義的信息并做出商業決策的領域。數據科學融合了各種工具、算法和機器學習原理，目的是從原始數據中發現隱藏的模式。“數據科學”一詞誕生于2008年，當時各公司意識到需要能夠熟練組織和分析大量數據的數據專業人員。

概念

大數據擁有從多個數據源生成的各種數據類型。因此，用傳統的數據分析方法很難實現大數據方法。相反，非結構化數據需要專門的數據建模技術、工具和系統來提取組織所需的見解和信息。

數據科學是一個專門的領域，充滿了智能數據捕獲技術、數據清理、挖掘和編程，以準備和調整大數據進行智能分析，以提取見解和信息。數據科學是一個相對具有挑戰性的領域，因為在大量數據中，結合和應用不同的方法、算法和復雜的編程技術來進行智能分析是非常復雜的。

應用

金融服務中的大數據：信用卡公司、零售銀行、私人財富管理咨詢、保險表格、風險基金和機構投資銀行等金融服務每天都收集大量數據。為了使數據更有價值，他們使用大數據來解決常見問題。不幸的是，這些數據是生活在多個不同系統中的多結構數據，只有大數據才能管理。實體執行客戶分析、合規分析、欺詐分析和運營分析以緩解財務問題。

游戲中的大數據：在線資源是數據的大來源。特別是，游戲行業是大數據的巨大創造者。一個在線游戲的單幀需要100mb的數據來渲染。想想游戲行業每天都會產生多少數據。是的，它超越了數不清的范圍。

醫療保健領域的大數據：隨著醫療保健行業越來越受到重視，從事該行業的組織和高管們發現，技術是加速醫療流程的解決方案。醫院和醫療服務提供商存儲大數據，以分析和執行諸如跟蹤和優化患者流入、跟蹤設施中設備和藥物的使用、組織患者信息等任務。

推薦中的數據科學：推薦系統在現代世界越來越普遍。我們每天都會遇到推薦系統，發現它們非常棒。甚至在我們尋找更多內容之前，在線推薦系統就建議我們可能喜歡什么。這是一種向消費者推銷產品的營銷方法。許多公司已經開始使用推薦系統來提高銷售額。

推薦中的數據科學：推薦系統在現代世界越來越普遍。我們每天都會遇到推薦系統，發現它們非常棒。甚至在我們尋找更多內容之前，在線推薦系統就建議我們可能喜歡什么。這是一種向消費者推銷產品的營銷方法。許多公司已經開始使用推薦系統來提高銷售額。

廣告中的數據科學：數字廣告有著不同于傳統廣告的點擊率。因此，在正確的時間和地點發布正確的廣告在網絡廣告活動中是非常重要的。數字營銷人員使用數據科學算法來展示橫幅和數字廣告牌，從而獲得最大的收視率。

互聯網搜索中的數據科學：由于互聯網是數字社會的先知，我們在網上搜索一切。幸運的是，我們大部分時間都得到了相關的內容。數據科學正被應用于在線搜索引擎，以使我們得到我們期望的結果。它遍歷我們以前的瀏覽歷史，并根據我們的常規搜索過濾結果。

工作職責

大數據工程師的核心職能與數據工程師類似。數據工程師應該設計大數據平臺的架構，維護數據管道，定制和管理集成工具、數據庫、倉庫和分析系統，管理和構建數據，為數據科學家建立數據訪問工具。一些常見的大數據職業是，

大數據工程師

大數據分析師

數據可視化開發者

業務分析專家

機器學習科學家

數據科學家與業務主管密切合作，以了解他們的目標，并確定如何使用數據來實現這些目標。他們設計建模過程，創建算法和預測模型，以提取業務需要的數據，并幫助分析數據和與同行分享見解。一般來說，數據科學家有權提出正確的問題來開始發現過程、獲取數據、清理和存儲數據、探索數據分析、應用數據科學技術等，以改進業務功能。數據科學領域最常見的職業是，

數據科學家

數據分析師

數據架構師

數據工程師

商業智能專家
責編AJX