您知道数据分析和数据科学之间的区别吗？

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你听说过信息就是力量吗？新系统越来越注重大规模数据处理。所有这些对您来说可能听起来很遥远或像科幻小说，但随着新的进步，它已经成为现实。我们想用这个问题来测试你：你知道数据分析 和 数据科学之间的区别吗 ？ 数据分析 第一个学科专门 研究大规模数据，以便将其用作制定战略决策的指南。目标是优化企业的运营效率。这在 西班牙语 中意味着什么？只需利用这些信息来赚取更多的钱并缩短每项任务的时间。更清澈，水。 该模型提供的优先问题之一是测量。每个业务部门都有自己的KPI（关键绩效指标）。它们是决定公司是否表现良好以及实施的策略是否有效的变量。换句话说，他们证实它不会“像螃蟹一样倒退”。 该分支以 大数据为基础， 旨在将信息放在首位。企业在这方面已经开始表现出更加敏锐的态度。我们想告诉你什么？也就是说，他们更喜欢坐在替补席上（或看台上）观看比赛，而不是争夺球权。

这门学科有一个明确的目的，那就是寻找模式和趋势。通过这种方式，他们确定用户行为并更好地了解目标受众。然后，他们就可以更轻松地使用客户的语言，采用适当的市场利基，并使自己在竞争中脱颖而出。 数据科学 就数据 科学而言，它也以决策为 马来西亚 手机号码 其基本轴。然而，它以不同的方式做事，并且总是着眼于未来。这对你来说可能听起来有点隐喻，但我们不会让一切都像贝雷帽一样。我们想向您解释的是，它的重点不是检查，而是预测。 为了让您了解这种方法的工作原理，您必须首先了解互联网的结构。一般来说，我们会告诉您它被组织成相互交织的信息源。之后， 大数据 是支持和处理实时获得的一切的技术。 数据科学家所做的（你知道一切用英语听起来都更好）是 分析当前趋势以发现未来趋势。这是这一学科与前一学科最大的区别，就是它没有呈现这样一种现成的方法。



这就是为什么数据分析和数据科学之间的差异如此明显。 每个学科可以在哪里应用？ 数据分析师 和 数据科学家的工作机会越来越多 。现实表明，它们是随着数字化的兴起而呈指数级增长的两个职业。它们每个都面向特定领域，如您所见： 数据分析对于需要了解用户的直销 或 电子商务公司  来说非常有价值 。 同样的事情也发生在人工智能开发人员身上，因为他们根据用户行为进行编程以产生自然性。 软件 开发 或网络安全业务对数据科学的需求很高  。另一个相关的例子是设计数字化转型计划的科技公司。其中，有大量的咨询、顾问和机构，尤其是最前沿的。 是否可以做出长期预测？ 是的，但我们还没有达到它们真正有效或可靠的程度。事实上，企业越来越努力地了解今天的客户，而不是以后的客户。这是我们将为您提供的第一个指南，然后我们将看到一些  有趣的训练营。 但还有一个概念你应该知道，那就是 商业智能。