隨著技術的進步，數據也在快速增長。最近幾年創造的數據比整個人類歷史上創造的數據還要多。

你知道到2020年，每秒鐘大約會產生1.7兆的新信息嗎?

請記住，大數據并非一時興起，而是一場已經開始的革命，毫無疑問，它很快就會涉及到每一項業務。隨著數據量的增加，我們有效分析數據以獲得有用的商業見解的能力也在增強。在未來5年，我們可以預期，即使是初創企業，也會有某種形式的數據分析在發揮作用，并引發業務增長。

從事職業轉型的專業人士往往對數據分析、大數據分析和數據科學領域普遍存在的差異感到困惑和不確定。

別擔心，我們有自己的判斷，這就是為什么我們決定寫一篇文章，清楚地解釋所有這些流行語之間的區別，以及與之相關的職業。

數據科學 Vs 大數據分析 Vs 數據分析

讓我們先看看每個術語的準確含義，然后再看看它們的應用。

什么是數據科學?

數據科學是一個跨學科的領域，包含所有與結構化和非結構化數據相關的內容，從準備、清理、分析和源于有用的視角開始。它結合了數學、統計學、智能數據捕獲、編程、問題解決、數據清理、不同的觀察角度、準備和數據對齊。

簡而言之，它是對數據進行處理的幾種技術和流程的組合，以獲得有價值的業務視角。通過使用科學的方法、算法、流程和系統來有效地提取信息，這些信息可以被業務用來做出關鍵的業務決策。

什么是大數據?

如果我們說，大數據，我們說的不是存儲在一臺計算機上的數據，而是存儲在不同地方的大量非聚合的原始數據，其大小變化為pb級。隨著每毫秒有越來越多的數據從各種來源生成，數據不是標準形式的，而是以各種形式產生的。事實上，目前生成的數據中有80%是非結構化的，僅使用傳統技術是很難有效地處理它們的。

在早些時候，生成的數據量并不高，我們一直對它們進行歸檔，并且只進行歷史分析。然而，需要記住的一件重要事情是，“大數據是非常重要的，需要進行分析，以便我們能夠得出有用的洞見，從而做出更好的、戰略性的商業舉動。”

作為全球領先的研究和咨詢公司，高德納將大數據定義為“高容量、高速度和/或高度多樣化的信息資產，這些資產需要具有成本效益和創新性的信息處理形式，能夠增強決策、洞察力和流程自動化。”

什么是數據分析?

數據分析是一個涉及到應用算法或機械程序，以得出有用的業務見解的過程。數據分析的技巧和技術被廣泛應用于工業中，以做出明智的決定來驗證或否定當前的模型和理論。

數據科學、大數據與數據分析的應用:

現在讓我們深入了解每個類別的應用程序

數據科學的應用:

1) 推薦系統:推薦系統可以預測某個用戶是否愿意購買某個商品，并幫助用戶快速找到相關產品。許多行業巨頭，如亞馬遜，正在使用推薦系統，通過使用他們以前的搜索結果，根據用戶的喜好來推廣他們的建議和產品。

2) 數字廣告:數字廣告是最新的趨勢，也是比傳統廣告形式獲得更高CTR的廣告。無論是華麗的展示橫幅還是交互式的數字廣告牌，數字科學算法是這些數字廣告成功背后的支撐。

3) 網絡搜索:搜索引擎可以在很短的時間內得到任何結果。有沒有想過，到底是哪一種有助于提高精確度?

大數據的應用:

1) 零售: 隨著市場競爭的加劇，零售業務越來越難做。企業主往往是在尋找渠道來更好地理解和服務客戶。每一秒都有大量的數據，對來自社交媒體、忠誠計劃、客戶交易等渠道的所有數據進行適當的分析可以幫助他們獲得競爭優勢。

2) 通信: 電信服務提供商分析海量的數據，以做出重要的商業決策，比如擴大客戶基礎。

3) 金融服務: 幾乎所有頂級金融機構，從保險到零售銀行，庫克都為他們的金融服務提供大數據服務。這些金融公司面臨的重大挑戰是，它們龐大的多結構數據分布在不同的系統中。分析大數據可以在很多方面幫助他們，比如客戶分析、欺詐分析、合規分析和運營分析。

數據分析的應用:

1) 能源管理:大多數公司使用數據分析進行能源管理，包括智能電網能源、公用事業公司的建筑自動化、能源優化和能源分配。主要重點是管理服務中斷、監控網絡設備和調度人員。在公用事業的網絡性能中集成數以百萬計的數據點，可以讓工程師利用分析技術監控他們的網絡。

2) 醫療:成本壓力是醫院面臨的主要挑戰，這也限制了醫院有效治療許多病人。機器和儀器數據證明是有益的跟蹤和優化治療，以及病人的流量和使用設備可以跟蹤。這有助于提高醫療質量，預計將提高1%的效率，從而在全球范圍內節省630多億美元的醫療費用。

3) 游戲:在游戲中收集數據以優化和花費是數據分析的主要優勢。那些制造游戲的公司能夠更好地洞察用戶的喜好、厭惡和關系。

4) 旅游:通過網絡博客分析、移動數據分析、社交媒體數據分析，優化購買體驗。顧客的喜好和欲望可以被提取出來。定制的報價和套餐可以根據客戶的后續瀏覽情況進行推廣，幫助公司實現更好的轉化率。

進入這些領域的專業人士需要具備哪些技能?

• 成為數據科學家:

1) 首先，讓我們來看一看數據科學家工作的學歷。當對數據科學家的專業人員進行分析時，我們發現46%的人擁有博士學位，88%的人擁有碩士學位。

2) 其次是最基本的要求，數據科學家應該知道如何處理非結構化數據。它可能是一個音頻或社交媒體，甚至是視頻片段，不管它的結構如何，他們都需要對其進行研究，以獲得有用的見解。

3) 對R或SAS編程有深入的了解是必要的，但一般情況下，R優先。

4) Python編碼的知識肯定會對他們有幫助，因為它是常用的，但在很少的情況下需要其他的，如Perl、Java、C/ c++等。

5) 對Hadoop平臺有一定的了解，也有一定的涉獵經驗。

6) 雖然SQL編碼不是工作的重要部分，但用SQL編寫和執行復雜查詢將是有益的。

• 成為大數據專業人士:

1) 所有大數據、數據科學和數據分析專業人員最需要的技能是數學和統計技能。

2) 你強大的分析能力會幫助你從大量的數據中找出隱藏的意義。它幫助您找到解決實際問題所需的最相關的數據。

3) 處理數據以獲得有價值的見解的算法確實是使用計算機來執行的，所以編碼知識必不可少。

4) 你的創造力將幫助你獨特地觀察和分析數據，并提出新的方法。

5) 清楚了解各種業務目標、流程和背景是非常重要的。

• 成為一名數據分析師:

1) 統計和數學技能是必不可少的，具體來說，有推理和描述性統計知識以及實驗設計的幫助。

2) 優秀的編程技能和R和python的知識是必不可少的。

3) 數據處理技能可以讓您高效的管理數據，將數據轉化為方便的消費。

4) 走數據分析師的路，開始像他們一樣思考。

5) 數據可視化和機器學習技能對你的數據分析師職業有幫助。

溝通技巧。

每個技能的工資是多少?

這是我們文章中最賺錢的部分---=“薪水支票”。那么，每個職場人士會帶回家多少薪水支票呢?

1) 據Indeed.com網站統計，數據科學家的平均年薪為12.3萬美元。Glassdoor的報價是每年113436美元。

2) Glassdoor的大數據專家平均年薪為62,066美元。

3) 數據分析師的平均年薪是60476美元。

可以確切地說，數據是原油，從數據中提取汽油是我們的事，這樣它就會變得有利可圖。數據科學、數據分析和大數據已經開始震撼世界。重要的是，這些最新的趨勢為許多新的就業機會打開了大門，對擁有合適技能的專業人士的需求即將激增。