数据科学和数据工程的区别

数据科学: 对来自组织存储库中数据的信息流的详细研究称为数据科学。数据科学是关于通过应用分析、编程和业务技能从原始和非结构化数据中获得有意义的见解。

数据科学生命周期包括:

  • 数据发现:搜索不同的数据源并捕获结构化和非结构化数据。
  • 数据准备:将数据转换为通用格式。
  • 数学模型:使用变量和方程建立关系。
  • 让事情付诸行动:收集信息并根据业务需求得出结果。
  • 沟通:将调查结果传达给决策者。

数据科学: 数据工程专注于大数据的应用和收集。数据工程侧重于数据收集和分析的实际应用。在此数据被转换成有用的格式进行分析。数据工程在很多方面与软件工程非常相似。从一个具体目标开始,数据工程师的任务是整合功能系统以实现该目标。

以下是数据科学和数据工程之间的差异表:

编号 数据工程 数据科学
1 开发、构建、测试和维护架构(如数据库和大型处理系统) 清理和组织(大)数据。 执行描述性统计和分析,以开发洞察力、构建模型和解决业务需求。
2 SAP、Oracle、Cassandra、MySQL、Redis、Riak、PostgreSQL、MongoDB、neo4j、Hive 和 Sqoop。 SPSS、R、Python、SAS、Stata 和 Julia 来构建模型。Scala、Java 和 C#。
3 确保架构能够支持业务需求 利用来自内部和外部来源的大量数据来响应业务
4 发现数据采集的机会 使用复杂的分析程序、机器学习和统计方法来准备数据以用于预测和规范建模
5 为数据建模、挖掘和生产开发数据集流程 探索和检查数据以发现隐藏模式
6 使用各种语言和工具(例如脚本语言)将系统结合在一起 通过使用预测性和规范性分析实现工作自动化
7 推荐提高数据可靠性、效率和质量的方法 向决策者传达调查结果

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