vivo TWS Air開箱體驗：真輕 臻好聽
在vivo S15系列新機的發布會上，vivo的最新款真無線藍牙耳機vivo TWS Air也一同發布，本次就這款耳機新品給大家帶來一個簡單的分享。外包裝盒上，vivo TWS Air保持了vivo自家產
在大數據的世界里，您可能會經常聽到兩個詞語：數據科學(Data Science)和數據分析(Data Analytics)。它們雖然從字面上有些相似，但是在大數據的背景下它們強調的是不同的能力和技能方面。下面，我將從職業決策與規劃的角度，和您討論兩者之間的差異。
一、知識儲備
無論是數據分析還是數據科學領域，都正在變得更加豐富、更加專業化。因此，如果您想進入這兩種職業領域中的任何一種，都需要做好充分的準備，以滿足各項實際工作的需求。其中：
數據分析
數據分析領域的相關工作，往往需要事先對RDBMS(關系數據庫管理系統，Relational Database Management System)和操作數據結構模式(Structure Schema)的SQL、以及查詢開發等方面有所了解。同時，您也需要具備使用R或Python語言，進行統計編程的相關知識。此外，機器學習(Machine Learning，ML)、人工智能(Artificial Intelligence，AI)、自定義算法的開發、以及圍繞著信息收集與存儲的數據管理知識，也會讓您達到事半功倍的效果。簡而言之，您需要擁有IT、計算機科學、數學、以及統計學的相關應用知識與技能。
數據科學
數據科學家往往具有計算機科學、信息技術、應用數學或統計學的教育背景。這些核心知識可以為您開展提供、收集、組織、處理和建模業務數據，做好準備。同時，您也可以了解并掌握有關數據可視化、基于API的數據收集與準備等方面的專業知識。這些對于您開展探索性數據分析，遵循和建立模型，以及對模型進行定制化設計與測試等工作，都十分有益。此外，您在基于AI的預測性建模時，前面提到的ML和AI領域的相關技能也總歸是技不壓身的。
2. 工作角色和職責
無論是數據分析師還是數據科學家，根據專業水平和企業性質的差異，他們的日常角色和工作職能也會有所不同。主要體現在：
數據分析
數據分析師往往主要聚焦于分析、可視化、以及挖掘那些特定于業務的數據。其角色職能包括：
清理、處理、驗證、以及例證(exemplify)數據的完整性對大型數據集進行探索性數據分析實施ETL(抽取extract、轉換transform、加載load)管道，并進行數據挖掘使用邏輯回歸、KNN(K最鄰近，K-NearestNeighbor分類算法)、隨機森林、以及決策樹，進行統計分析在編寫自動化代碼的同時，構建和管理機器學習(ML)庫使用ML工具和算法獲得新的數據洞見識別數據模型，進而做出明智的、以數據為支持的預測數據科學
數據科學主要涉及到從業務的上下文數據中，獲得洞見并得出推論。其角色職能包括：
收集和解釋數據識別數據集中的相關模式執行基于SQL的數據查詢和子查詢使用SQL、Python、SAS(統計分析軟件)等RDBMS工具去查詢數據熟練掌握各種預測性、規范性、描述性和診斷性的分析工具掌握Tableau和IBM Cognos Analytics等可視化工具的使用3. 基本技能組合
由于這兩個角色都屬于專業領域，因此它們需要特定的技能集，才能勝任日常的基本工作。具體而言：
數據分析
除了具有問題解決能力的中級統計(intermediate statistics)知識和高級分析技能外，數據分析師的技能還包括：
能夠通過Microsoft Excel和SQL數據庫，對數據進行切片和切塊運用商業智能工具生成相關報告通過運用Python、R和SAS等工具，來管理、操作和使用數據集相對于IT工程經驗，數據分析師更需要掌握學習統計、數據庫管理、數據建模、以及預測分析等技能。數據科學
作為數據科學家，您除了需要精通數學、高級統計學、預測性建模、以及機器學習之外，還需要掌握如下領域的軟件知識：
Hadoop和Spark針對大數據工具的專業知識SQL、NoSQL和PostgreSQL數據庫方面的專業知識了解數據可視化工具和諸如Scala和Python之類的語言4. 工具譜
常言道：“工欲善其事，必先利其器。”好的工具無論是對于數據分析，還是數據科學都是至關重要。為了便于下載和選用，我將當前市場上的工具，有針對性地進行了分類：
數據分析數據可視化類：Splunk、QlikView、Power BI、以及TableauETL類：Talend大數據處理類：Spark和RapidMiner數據分析類：Microsoft Excel、R、以及Python數據科學應用數據科學類：SAS、KNIME、RapidMiner、PowerBI、以及DataRobotETL類：Apache Kafka大數據處理類：Apache Hadoop、Spark數據可視化類：Tableau、BigML、Trifacta、QlikView、MicroStrategy、以及Google Analytics數據分析類：Microsoft Excel、Apache Flink、SAP Hana、MongoDB、MiniTab、以及SPSS編程類：R、Julia、以及Python編程庫類：可用于針對基于Python數據建模的TensorFlow5. 職業機會
有了前面的信息，您一定想知道在企業中，會有哪些適合數據分析和數據科學領域的熱門職業可供選擇呢?
數據分析商業智能分析師數據分析師定量分析師數據分析顧問運營分析師營銷分析師項目經理IT系統分析師運輸物流專家數據科學數據分析師數據工程師數據庫管理員機器學習工程師數據科學家數據架構師統計員業務分析師數據和分析經理小結
根據上述比較，我們不難發現企業對于數據科學家本身、以及技能上的要求，要比對普通數據分析師的要求高出一些。不過，在職場上，人們通常會以數據分析師的身份開始他們的職業生涯，然后再逐漸轉向數據科學領域。對于初學者而言，您也可以從數據架構、以及數據工程的相關職位開始，不斷打磨和歷練自己，最終成為該領域的專家。
原文標題：Data Analysis vs. Data Science: 5 Things to Consider，作者：GAURAV SIYAL
本文鏈接：http://www.yifxia.cn/showinfo-119-2282-0.html數據分析和數據科學的五大不同之處 譯文
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