美國數據科學和數據分析是同一個專業嗎

近年來，越來越多的中國學子選擇留學，那其中美國數據科學和數據分析是同一個專業嗎？本文則針對這個問題，為大家整理了資料，接下來咱們就一起往下了解吧。

　　前者有美國數據科學和商業分析弄混，后者就有美國數據科學和數據分析專業紛爭，那么美國數據科學和數據分析是同一個專業嗎，其實兩者都是隸屬于數據領域，但前者是大數據處理，后者是專注分析功能，所以往往數據科學包括數據分析，具體解讀如下：

　　1、美國數據科學和數據分析專業之概念對比

　　1）十多年來，人們一直試圖定義數據科學，而回答這個問題的最佳方法是通過維恩圖。此維恩圖由 Hugh Conway 于2010年創建，由三個圓圈組成：數學和統計、學科專業知識(有關抽象和計算領域的知識)和黑客技能。基本上，如果你能做到這三點，你就已經在數據科學領域擁有豐富的知識。

　　數據科學是一個用于處理大數據的概念，包括數據清理、準備和分析。數據科學家從多個來源收集數據，并應用機器學習、預測分析和情感分析從收集的數據集中提取關鍵信息。他們從業務的角度理解數據，可以提供準確的預測和見解，可用于推動關鍵業務決策。

　　來源：Drew Conway

　　2）美國數據分析通常是誰可以做基本的描述性統計分析，數據可視化，以及結論進行數據通信點的人。他們必須對統計有基本的了解、對數據庫的完美理解、創建新視圖的能力以及對數據進行可視化的感知。數據分析可以被稱為數據科學的必要水平。

　　2、美國數據科學和數據分析之所需技能對比

　　1）數據科學家所需的技能

　　任何有興趣在該領域建立強大職業生涯的人都應該在三個部門獲得關鍵技能：分析、編程和領域知識。再深入一層，以下技能將幫助您開拓數據科學家的位置：

　　精通Python , SAS , R , Scala

　　SQL數據庫編碼的實踐經驗

　　能夠處理來自視頻和社交媒體等各種來源的非結構化數據

　　了解多種分析功能

　　機器學習知識

　　2）數據分析師所需的技能

　　數據分析師應該能夠回答特定的問題或主題，討論數據的樣子，并將該數據呈現給公司的相關利益相關者。如果您想擔任數據分析師的角色，您必須掌握以下四項關鍵技能：

　　數理統計知識

　　對R和Python 的流利理解

　　Data wrangling

　　了解 PIG/HIVE

　　3、美國數據科學和數據分析專業之兩者聯系

　　美國數據科學是一個總稱，包括數據分析、數據挖掘、機器學習和其他幾個相關學科。雖然數據科學家應該根據過去的模式預測未來，但數據分析師從各種數據源中提取有意義的見解。數據科學家會創建問題，而數據分析師會找到現有問題集的答案。

關于美國數據科學和數據分析是同一個專業嗎這個問題本文的分享就到這里結束了，如果您還想了解更多相關的內容，那么可以持續關注本頻道。

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