鲁达 什么是数据科学？
在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个包含所有与数据清理、准备和分析相关的内容的领域。数据分析优质社群，等你加入哦~
数据科学是统计学、数学、编程、解决问题、以巧妙的方式捕获数据、以不同方式看待事物的能力，以及清理、准备和校准数据的活动的结合。这个总称包括从数据中提取洞察力和信息时使用的各种技术。
什么是大数据？
大数据是指当前使用的传统应用程序无法有效处理的大量数据。大数据的处理始于未聚合的原始数据，并且通常不可能存储在单个计算机的内存中。
大数据是一个用来描述海量数据的流行词，无论是非结构化的还是结构化的，大数据每天都会淹没一家企业。大数据用于分析洞察力，这可以带来更好的决策和战略性业务举措。
Gartner 对大数据的定义如下：“大数据是大量、高速或多样化的信息资产，需要具有成本效益的创新信息处理形式，以增强洞察力、决策制定和流程自动化。 ”
什么是数据分析？
数据分析是一门研究原始数据以得出某些结论的科学。
数据分析涉及应用算法或机械过程来获得洞察力，并运行多个数据集以寻找有意义的相关性。它被用于多个行业，使组织和数据分析公司能够做出更明智的决策，并验证和反驳现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，即仅根据研究人员已知的信息得出结论的过程。
现在，让我们转向数据科学、大数据和数据分析的应用。
数据科学的应用
• 互联网搜索
搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。
• 数字广告
从展示横幅到数字广告牌，整个数字营销光谱都使用数据科学算法。这是数字广告点击率高于传统广告的主要原因。
• 推荐系统
推荐系统不仅可以让用户很容易地从数十亿可用产品中找到相关产品，而且还增加了用户体验。许多公司利用这个系统来根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些推荐是基于用户以前的搜索结果。
大数据的应用
• 金融服务大数据
信用卡公司、零售银行、私人财富管理咨询公司、保险公司、风险基金和机构投资银行都在其金融服务中使用大数据。它们之间的共同问题是存在于多个不同系统中的大量多结构数据，而大数据可以解决这些问题。因此，大数据有多种用途，包括：1）客户分析；2）合规分析；3）欺诈分析；4）运营分析。
• 通信领域大数据
获得新用户、留住客户和扩大现有用户群是电信服务提供商的首要任务。这些挑战的解决方案在于能够组合和分析每天创建的大量客户生成数据和机器生成数据。
• 零售业大数据
无论是实体公司还是在线零售商，在游戏中保持竞争力的答案是更好地了解客户。这需要分析公司每天处理的所有不同数据源的能力，包括博客、客户交易数据、社交媒体、商店品牌信用卡数据和忠诚度计划数据。
数据分析的应用
• 医疗保健
医院面临的主要挑战是尽可能有效地治疗尽可能多的患者，同时提供高水平的治疗服务。仪器和机器数据越来越多地用于跟踪和优化医院使用的患者流程、治疗和设备。据估计，通过利用数据分析公司的软件，效率将提高 1%，可以为全球医疗保健节省超过 630 亿美元。
• 旅行
数据分析可以通过移动/网络日志和社交媒体数据分析来优化购买体验。旅游网站可以深入了解客户的偏好。通过定制的套餐和优惠，将当前的销售额与随后的浏览到购买转化的浏览增长相关联，可以对产品进行追加销售。基于社交媒体数据的数据分析也可以提供个性化的旅行建议。
• 游戏
数据分析有助于收集数据以优化游戏内的消费。游戏公司也能够更多地了解用户的喜好。
• 能源管理
大多数公司正在使用数据分析进行能源管理，包括智能电网管理、能源优化、能源分配和公用事业公司的楼宇自动化。这里的应用集中在控制和监控网络设备和调度人员，以及管理服务中断。公用事业有能力在网络性能中集成数百万个数据点，并让工程师有机会使用分析来监控网络。
成为数据科学家所需的技能
• 教育程度：88% 的人拥有硕士学位，46% 的人拥有博士学位。
• 对 SAS 或 R 有深入了解。对于数据科学，通常首选 R。
• Python 编码：Python是数据科学中最常用的编码语言，还有 Java、Perl 和 C/C++。
• Hadoop 平台：虽然并不总是必需的，但了解 Hadoop 平台仍然是该领域的首选。在Hive 或 Pig方面有一些经验也是有益的。
• SQL 数据库/编码：虽然NoSQL和 Hadoop 已成为数据科学的重要组成部分，但如果你可以在 SQL 中编写和执行复杂查询，它仍然是首选。
• 处理非结构化数据：数据科学家必须能够处理非结构化数据，无论是社交媒体、视频源还是音频。
成为大数据专家所需的技能
• 分析技能：这些技能对于理解数据以及在创建报告和寻找解决方案时确定哪些数据是相关的至关重要。
• 创造力：你需要能够创建新方法来收集、解释和分析数据策略。数学和统计技能：好的、老式的“数字运算”也是必要的，无论是在数据科学、数据分析还是大数据中。
• 计算机科学：计算机是每个数据策略的支柱。程序员将不断需要提出算法来处理数据。
• 业务技能：大数据专业人员需要了解现有的业务目标，以及推动业务增长和利润增长的基本流程。
成为数据分析师所需的技能
• 编程技能：了解R 和 Python等编程语言对于任何数据分析师来说都是必不可少的。
• 统计技能和数学：描述性和推理性统计以及实验设计是数据分析师的必备技能。
• 机器学习技能
• 数据整理技能：映射原始数据并将其转换为另一种格式的能力，从而更方便地使用数据。
• 沟通和数据可视化技能
• 数据直觉：对于专业人士来说，能够像数据分析师一样思考是至关重要的。