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数据科学与大数据技术之间的联系。

作者:张老师 浏览次数: 2019-08-22 15:11
数据科学定义
 
数据科学是一种使用从统计分析到机器学习的方法从结构化和非结构化数据中收集洞察力的方法。对于大多数组织而言,数据科学被用于将数据转化为价值,其形式是改善收入,降低成本,提高业务灵活性,改善客户体验,开发新产品等。
 
RiskIQ公司首席数据科学家Adam Hunt说,“如果愿意,企业可以获取的数据量是巨大的,但是如果没有做任何事情,把它变成有趣的东西,它有什么用呢?数据科学是关于提供这些数据的目的。”

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数据科学与分析
 
虽然数据分析是紧密相关的,但它是数据科学的一个组成部分,用于了解组织的数据是什么样子的。数据科学利用分析的输出来解决问题。
 
Hunt说,“数据科学正在得出推动数据向前发展的结论。如果不是采用数据解决问题,如果只是在做调查,那就是分析。如果真的要用结果来解释某些事情,就要从分析到科学。数据科学与实际解决问题的关系比观察、检查、绘制数据更大。”
 
对于Looker公司首席数据科学家Hillary Green-Lerman来说,数据分析和数据科学之间的区别在于时间尺度。她表示,数据分析描述了当前的现实状况。数据科学使用该数据来预测或了解未来。
 
Green-Lerman说,“许多人认为数据分析师只是初级数据科学家;有人希望在他们长大后成为数据科学家。有时这是真的,但实际上我发现一个非常优秀的分析师拥有与数据科学家不同的技能。”
 
数据科学与大数据
 
数据科学和大数据通常是一致的,但数据科学可以用来从各种规模的数据中提取价值,无论是结构化的、非结构化的还是半结构化的。当然,在许多情况下,大数据对数据科学家很有用,因为企业拥有的数据越多,在给定模型中可以包含的参数就越多。
 
Hunt说,“有了大数据,企业就不必受制于小数据的维数限制。大数据在某些方面确实有帮助,但更多并不总是更好。如果把股票市场放在合适的位置,它就不会起作用。”
 
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