极客教程大数据和数据科学的区别
大数据： 是大型组织和企业获取的巨大、庞大或海量的数据、信息或相关统计数据。由于难以手动计算大数据，因此创建和准备了许多软件和数据存储。它用于发现模式和趋势，并做出与人类行为和交互技术相关的决策。
数据科学： 数据科学是一个领域或领域，包括并涉及处理大量数据并将其用于构建预测性、规范性和规范性分析模型。它是关于挖掘、捕获、(构建模型)分析(验证模型)和利用数据(部署最佳模型)。它是数据和计算的交叉点。它是计算机科学、商业和统计学领域的融合。
以下是大数据和数据科学之间的差异表：
| 数据科学 | 大数据 |
|---|---|
| 数据科学是一个领域。 | 大数据是一种收集、维护和处理大量信息的技术。 |
| 数据科学是关于在各种操作中收集、处理、分析和利用数据的过程。 | 大数据更具概念性，它是关于从大量数据中提取重要和有价值的信息。 |
| 数据科学是一个研究领域，就像计算机科学、应用统计学或应用数学一样。 | 大数据是一种跟踪和发现复杂数据集中趋势的技术。 |
| 数据科学的目标是为企业构建以数据为主导的产品。 | 大数据的目标是使数据更加重要和可用，即通过从现有传统方面的大量数据中仅提取重要信息。 |
| 数据科学主要用于数据科学的工具包括 SAS、R、Python 等 | 大数据主要用于大数据的工具包括 Hadoop、Spark、Flink 等。 |
| 数据科学是大数据的超集，因为数据科学包括数据抓取、清理、可视化、统计和更多技术。 | 大数据是数据科学的一个子集，作为数据科学管道中的挖掘活动。 |
| 数据科学主要用于科学目的。 | 大数据主要用于商业目的和客户满意度。 |
| 数据科学广泛关注数据科学。 | 大数据更多地涉及处理大量数据的过程。 |