数据科学和数据分析的区别

数据科学： 数据科学是一个处理通过应用各种算法、过程、科学方法从结构化和非结构化数据中提取有意义的信息和见解的领域。该领域与大数据相关，是目前最需要的技能之一。

数据科学包括数学、计算、统计、编程等，以从以各种格式提供的大量数据中获得有意义的见解。

数据分析： 数据分析用于通过处理原始数据得出结论。它对各种业务都有帮助，因为它可以帮助公司根据数据得出的结论做出决策。基本上，数据分析有助于将大量数据形式的数字转换为简单的英语，即进一步有助于做出决策的结论。

下表列出了数据科学和数据分析之间的差异：

特征	数据科学	数据分析
编码语言	Python 是数据科学中最常用的语言，与 C++、Java、Perl 等其他语言一起使用。	Python 和 R 语言的知识对于数据分析至关重要。
编程技能	数据科学需要深入的编程知识。	数据分析需要基本的编程技能。
使用	机器学习数据科学利用机器学习算法来获得洞察力。	数据分析不使用机器学习。
其他技能	数据科学利用数据挖掘活动来获得有意义的见解。	基于 Hadoop 的分析用于从原始数据中得出结论。
范围	数据科学的范围很大。	数据分析的范围是微观的，即范围小。
目标	数据科学处理探索和新的创新。	数据分析利用现有资源。
数据类型	数据科学主要处理非结构化数据。	数据分析处理结构化数据。
统计技能	统计技能在数据科学领域是必不可少的。	统计技能在数据分析中几乎没有用处或没有用处。