随着世界变得越来越以数据为驱动，大数据和数据科学结合在一起，为各个领域带来了激动人心的新机遇和突破。大数据与数据科学可能会让人感到困惑，因为它们都在处理数据。然而，它们之间存在许多差异，每个差异都在数据管理中扮演着特定的角色。让来探索一下这两者之间的区别！
数据科学是一个领域或领域，它涉及收集、处理、分析和利用数据进行多种操作。数据科学还包括区分原始数据和有用数据。该方法包括使用机器学习算法、科学方法、过程和工具。它还涉及捕获、分析、挖掘和利用可用数据集中的数据。数据科学结合了数据、计算机科学、数学、统计学、商业和计算。
与大数据同义，数据量过多的数据被称为大数据。数据可以是任何形式，如信息或统计数据，并且无法存储在一台计算机中。进一步分类，它可以是结构化、半结构化或非结构化的。另一个标准将其描述为5V：多样性、价值、体积、真实性和价值。数据的高容量对于分析目的至关重要，以便在任何主题上找到无偏见的推断。大数据分析包括需要解码的隐藏模式，以便组织做出更好的决策。
数据科学算法根据搜索关键词提供准确的搜索结果，用时更短。在数字广告牌和显示横幅上提供更有针对性的广告，增强基于先前搜索的推荐，从而提升用户体验。在营销中，根据需求推广产品。
为投资公司、银行和财富管理公司提供金融服务。在欺诈、客户、运营和合规分析等领域中使用。通过分析数据帮助获得订阅者并保留现有客户。通过分析网络日志、商店品牌的信用卡数据和类似信息，帮助零售公司。
数据科学提供了一种个性化的数据方法，增强了业务的决策方面，使理解未来趋势和结果成为可能，从而指导高级规划，更好地进行风险管理和缓解。
由于有效的分析和管理，大数据是一种成本效益高的方法。为利用和应用高级分析和机器学习提供数据，处理通常无法用简单编程管理的复杂数据，简化了策略构建和进一步使用的过度数据解释。
用户必须具备数据可视化、统计分析和机器学习的经验。由于需要预处理和数据清洗，因此耗时。在处理敏感数据时存在道德问题。
只有专家和熟练的人员才能处理相关工具。在处理敏感数据时没有提供安全和隐私保护。需要适当的管理和基础设施，这不是一个预算友好的选项。与已经在使用的过程和系统集成困难。
教育要求包括硕士和博士学位。需要的统计和编程知识是SAS或R。能够通过SQL执行复杂查询。编码要求是Python、Java、Perl、C/C++。需要处理经验，熟悉Hadoop、Hive或Pig数据存储平台。
能够分析数据的相关性并策划解决方案。能够为收集、解释和分析数据策略制定方法。处理数字、程序和算法的技能。熟悉业务目标、增长和利润。
在大数据与数据科学的职业中，就职称和行业而言，存在显著差异。选择数据科学的人可以预期担任数据开发人员、数据创意人员、数据研究人员、数据科学家和商业智能分析师等职位。大数据候选人可能会被聘为数据分析师、大数据工程师、数据策略师、大数据可视化师、大数据架构师和大数据工程师。