大数据vs数据科学

管大数据和数据科学是两种不同的技术，但它们是以数据为基础相互联系的。这两种技术在数字进化中都扮演着重要角色。越来越多的公司在各个领域采用大数据和数据科学来加强日常工作。由于数据正在迅速改变我们的生活和交流方式，大数据和数据科学应用有助于收集、整理和研究数据，以提高组织的绩效。数据科学是统计学的延伸，借助计算机科学技术处理大数据集。另一方面，大数据涉及来自不同来源的大量异构数据。在本文中，我们将解开每一个结，揭示数据科学和大数据之间的区别。

定义

大数据代表了大量的数据，包括结构化和非结构化的数据，这些数据每天都会淹没企业。数据量非常大，传统的数据管理工具都无法有效地存储或处理数据。但是，大量的数据可以用来解决人类难以通过简单计算解决的业务问题。

数据科学是一个处理大量数据以获取有意义的信息并做出商业决策的领域。数据科学融合了各种工具、算法和机器学习原理，目的是从原始数据中发现隐藏的模式。“数据科学”一词诞生于2008年，当时各公司意识到需要能够熟练组织和分析大量数据的数据专业人员。

概念

大数据拥有从多个数据源生成的各种数据类型。因此，用传统的数据分析方法很难实现大数据方法。相反，非结构化数据需要专门的数据建模技术、工具和系统来提取组织所需的见解和信息。

数据科学是一个专门的领域，充满了智能数据捕获技术、数据清理、挖掘和编程，以准备和调整大数据进行智能分析，以提取见解和信息。数据科学是一个相对具有挑战性的领域，因为在大量数据中，结合和应用不同的方法、算法和复杂的编程技术来进行智能分析是非常复杂的。

（编辑：三明站长网）

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