數據科學是什么？與大數據技術的區別

1.數據科學

諾爾根據IFIP出版的《數據處理概念與術語指南》將數據界定為“通過某種處理程序能夠以一種正式方式被傳播與控制的事實與思想的表現形式”，將數據科學定義為“是處理數據的科學，一旦數據與其所代表事物的關系被建立起來，將為其他領域與科學提供借鑒”。

我國復旦大學成立的數據科學研究中心則更為宏觀地提出了數據科學的概念，認為數據科學是專門研究數據的學科，通過數據信息處理來提取有效價值，將其轉化為其他產出，與數學、統計、計算機等學科密切相連，是一門復合型學科。

數據科學所需的技能：

• 精通Python、R、SAS和Scala編程語言等。

• SQL領域的強大實踐知識。

• 能夠處理各種格式的數據，例如視頻、文本、音頻等。

• 了解各種分析功能。

• 機器學習和人工智能的基礎知識。

2.大數據技術

大數據技術指的是針對海量數據，應用目前最先進的軟件工具在特定時間內實現擷取、管理、處理并整理數據使用者所需要的信息。大數據技術的意義，在于對龐大的、含有意義的數據進行專業化處理，能提高實時交互式的查詢效率和分析能力。

大數據所需的技能：

• 對機器學習概念有深入的了解

• 了解數據庫，如SQL、NoSQL等。

• 深入了解各種編程語言，如Hadoop、Java、Python等。

• 了解Apache Kafka、Scala和云計算

• 熟悉Hive等數據庫倉庫。

3.數據科學與大數據技術的區別

大數據是巨大的、龐大的或海量的數據、信息或大型組織獲取的、傳統工具難以處理的相關統計數據。它被稱為收集和分析大量數據集以找到隱藏模式的研究，該模式有助于使用專業軟件和分析工具的公司做出更有力的決策。大數據可以是結構化的、非結構化的或半結構化的。大數據用于存儲、分析和組織大量結構化和非結構化數據集。大數據主要可以用5V來描述，例如Volume、Variety、Velocity、Value和Veracity。

數據科學是研究處理大量數據并為預測、規范和規范分析模型提供數據的研究。它有助于使用各種科學方法、算法、工具和流程從大量數據集中區分有用的原始數據/見解。它包括從大量數據集中挖掘、捕獲、分析和利用數據。它是各種領域的組合，例如計算機科學、機器學習、人工智能、數學、商業和統計學。

以上梳理了數據科學及大數據之間的聯系與區別，希望對你有所幫助，如果你想了解更多相關內容，敬請關注三個皮匠報告的行業知識欄目。

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