大数据和数据科学的区别

数据科学、机器学习和大数据都是全世界最热门的技术，并且呈指数级增长。所有大型和小型公司现在都在寻找能够在数据金矿中转换并帮助他们有效推动平稳业务决策的 IT 专业人员。数据科学、大数据和机器学习是帮助企业根据当前竞争形势发展壮大的关键术语。在本主题“数据科学与机器学习与大数据”中，我们将讨论基本定义和学习它们所需的技能。此外，我们将看到数据科学、机器学习和大数据之间的基本区别。因此，让我们从快速介绍所有内容开始。

什么是数据科学？

数据科学被定义为从大量数据中提取有用见解的各种科学方法、算法、工具和过程的研究领域。它还使数据科学家能够从原始数据中发现隐藏的模式。这个概念使我们能够处理包括提取、组织、准备和分析在内的大数据。
数据既可以是结构化的，也可以是非结构化的。
数据科学帮助我们将业务问题转化为研究项目，然后再次将其转化为实用的解决方案。数据科学一词是由于数理统计、数据分析和大数据的发展而出现的。

数据科学所需的技能
如果希望在数据科学领域转行，那么必须对数学、统计学、编程和分析工具有深入的了解。以下是在进入该领域之前应该具备的一些重要技能。

精通 Python、R、SAS 和 Scala编程语言等。
SQL领域的强大实践知识。
能够处理各种格式的数据，例如视频、文本、音频等。
了解各种分析功能。
机器学习和人工智能的基础知识。

什么是大数据？

大数据是大型组织获取的、传统工具难以处理的庞大、庞大或海量的数据、信息或相关统计数据。大数据可以分析结构化、非结构化或半结构化。数据是运营任何业务的关键参与者之一，并且随着时间的推移呈指数级增长。十年前，组织只能处理千兆字节的数据，并且在数据存储方面遇到问题，但在出现大数据之后，组织现在能够处理 PB 和 EB 的数据，并能够使用云存储大量数据以及Hadoop等大数据框架。

大数据用于存储、分析和组织大量结构化和非结构化数据集。大数据主要可以用5V来描述如下：

体积
种类
速度
价值
真实性

大数据所需的技能

对机器学习概念有深入的了解
了解数据库，如 SQL、NoSQL 等。
深入了解各种编程语言，如Hadoop、Java、Python等。
了解 Apache Kafka、Scala 和云计算
熟悉 Hive 等数据库仓库。

大数据：大数据是巨大的、庞大的或海量的数据、信息或大型组织获取的、传统工具难以处理的相关统计数据。它被称为收集和分析大量数据集以找到隐藏模式的研究，该模式有助于使用专业软件和分析工具的公司做出更有力的决策。大数据可以是结构化的、非结构化的或半结构化的。大数据用于存储、分析和组织大量结构化和非结构化数据集。大数据主要可以用 5 V 来描述，例如 Volume、Variety、Velocity、Value 和 Veracity。
数据科学：数据科学是研究处理大量数据并为预测、规范和规范分析模型提供数据的研究。它有助于使用各种科学方法、算法、工具和流程从大量数据集中区分有用的原始数据/见解。它包括从大量数据集中挖掘、捕获、分析和利用数据。它是各种领域的组合，例如计算机科学、机器学习、人工智能、数学、商业和统计学。