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数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个 由福布斯的文章 指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。

在本文中，我们将根据数据科学，大数据和数据分析的概念，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。首先让我们开始理解这些概念是什么。

什么是数据科学？

在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析有关的所有领域的领域 。数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和整理数据的活动的结合。简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总称。

什么是大数据？

大数据是指无法使用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。用来描述庞大的数据量（无论是非结构化还是结构化数据）的流行语每天都在淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。

Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理形式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。”

什么是数据分析？

数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。

现在，让我们转到数据科学，大数据和数据分析的应用程序。

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。

• 数位广告-整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。

• 推荐系统-推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。许多公司都使用此系统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。这些建议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将大数据用于其金融服务。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，大数据以多种方式使用，例如：

• 客户分析

• 合规分析

• 欺诈分析

• 运营分析

• 通讯中的大数据-获得新用户，留住客户并在当前用户群中扩展是电信服务提供商的首要任务。应对这些挑战的解决方案在于能够组合和分析每天生成的大量客户生成的数据和机器生成的数据。

• 零售大数据-Brick and Mortar或在线电子零售商，保持游戏状态和保持竞争力的答案是更好地了解客户以为其提供服务。这需要能够分析公司每天处理的所有不同数据源，包括网络日志，客户交易数据，社交媒体，商店品牌的信用卡数据和忠诚度计划数据。

数据分析的应用

• 卫生保健-面临成本压力的医院面临的主要挑战是，要有效地治疗尽可能多的患者，同时要牢记改善护理质量。越来越多地使用仪器和机器数据来跟踪和优化医院中使用的患者流量，治疗和设备。据估计，效率提高1％可以在全球医疗保健领域节省超过630亿美元。

• 旅行-数据分析可以通过移动/博客和社交媒体数据分析来优化购买体验。旅游景点可以洞悉客户的需求和喜好。通过将当前销售额与随后的浏览相关联，可以通过定制的包装和商品增加浏览量到购买量，从而增加产品销售量。个性化的旅行推荐也可以通过基于社交媒体数据的数据分析来提供。

• 赌博-数据分析有助于收集数据，以在游戏内以及跨游戏进行优化和支出。游戏公司可以洞悉用户的厌恶，关系和喜好。

• 能源管理-大多数公司将数据分析用于能源管理，包括公用事业公司中的智能电网管理，能源优化，能源分配和建筑物自动化。这里的应用程序集中在对网络设备，调度人员和管理服务中断的控制和监视上。实用程序具有将数百万个数据点集成到网络性能中的能力，并使工程师可以使用分析来监视网络。

成为数据科学家所需的技能

• 教育程度：88％拥有硕士学位，46％拥有博士学位

• 对SAS或R的深入了解：对于数据科学，通常首选R。

• Python编码：Python是数据科学以及Java，Perl，C / C ++中最常用的编码语言。

• Hadoop平台：尽管并不总是必需的，但了解Hadoop平台仍然是该领域的首选。拥有Hive或Pig的经验也是一个巨大的卖点。

• SQL数据库/编码：尽管NoSQL和Hadoop已经成为Data Science背景的重要组成部分，但是如果您可以在SQL中编写和执行复杂的查询，它仍然是首选。

• 处理非结构化数据：数据科学家可以使用非结构化数据（无论是社交媒体，视频馈送还是音频）都至关重要。

成为大数据专家所需的技能

• 分析能力：能够理解所获得的大量数据的能力。凭借分析能力，您将能够确定与解决方案相关的数据，更像是解决问题的方法。

• 创造力：您需要具有创建新方法来收集，解释和分析数据策略的能力。这是非常适合的技能。

• 数学和统计技能：良好的老式“数字运算”。无论是在数据科学，数据分析还是大数据中，这都是极其必要的。

• 计算机科学：计算机是每种数据策略背后的力量。程序员将不断想出算法来处理数据以获取见解。

• 业务技能：大数据专业人员将需要了解已制定的业务目标以及推动业务增长及其利润的基本流程。

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成为数据分析师所需的技能

• 编程技巧：知道R和Python是编程语言对任何数据分析人员都极为重要。

• 统计技能和数学：描述性和推理性统计以及实验设计对于数据科学家来说是必须的。

• 机器学习技巧

• 数据处理技能：映射原始数据并将其转换为另一种格式的功能，可以更方便地使用数据。

• 沟通和数据可视化技能

• 数据直觉：专业人员像数据分析师一样思考是非常重要的。

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薪资趋势

尽管在同一领域中，但是这些专业人员，数据科学家，大数据专家和数据分析师中的每一个都赚取不同的薪水。

• 数据科学家薪水-根据Glassdoor的数据，数据科学家的平均工资为每年108,224美元。

• 大数据专家薪酬-根据Glassdoor的数据，大数据专家的平均年薪为106,784美元。

• 数据分析师工资-根据Glassdoor的数据，数据分析师的平均年薪为61,473美元。

薪水根据您带来的知识和专长而增加。现在您已经知道了差异，您认为哪一种最适合您-数据科学？大数据？还是数据分析？把您的想法留在评论里吧！