美国数据科学和数据分析是同一个专业吗?

　　前者有美国数据科学和商业分析弄混，后者就有美国数据科学和数据分析专业纷争，那么美国数据科学和数据分析是同一个专业吗，其实两者都是隶属于数据领域，但前者是大数据处理，后者是专注分析功能，所以往往数据科学包括数据分析，具体解读如下：

　　1、美国数据科学和数据分析专业之概念对比

　　1）十多年来，人们一直试图定义数据科学，而回答这个问题的最佳方法是通过维恩图。此维恩图由 Hugh Conway 于2010年创建，由三个圆圈组成：数学和统计、学科专业知识(有关抽象和计算领域的知识)和黑客技能。基本上，如果你能做到这三点，你就已经在数据科学领域拥有丰富的知识。

　　数据科学是一个用于处理大数据的概念，包括数据清理、准备和分析。数据科学家从多个来源收集数据，并应用机器学习、预测分析和情感分析从收集的数据集中提取关键信息。他们从业务的角度理解数据，可以提供准确的预测和见解，可用于推动关键业务决策。

　　来源：Drew Conway

　　2）美国数据分析通常是谁可以做基本的描述性统计分析，数据可视化，以及结论进行数据通信点的人。他们必须对统计有基本的了解、对数据库的完美理解、创建新视图的能力以及对数据进行可视化的感知。数据分析可以被称为数据科学的必要水平。

　　2、美国数据科学和数据分析之所需技能对比

　　1）数据科学家所需的技能

　　任何有兴趣在该领域建立强大职业生涯的人都应该在三个部门获得关键技能：分析、编程和领域知识。再深入一层，以下技能将帮助您开拓数据科学家的位置：

　　精通Python , SAS , R , Scala

　　SQL数据库编码的实践经验

　　能够处理来自视频和社交媒体等各种来源的非结构化数据

　　了解多种分析功能

　　机器学习知识

　　2）数据分析师所需的技能

　　数据分析师应该能够回答特定的问题或主题，讨论数据的样子，并将该数据呈现给公司的相关利益相关者。如果您想担任数据分析师的角色，您必须掌握以下四项关键技能：

　　数理统计知识

　　对R和Python 的流利理解

　　Data wrangling

　　了解 PIG/HIVE

　　3、美国数据科学和数据分析专业之两者联系

　　美国数据科学是一个总称，包括数据分析、数据挖掘、机器学习和其他几个相关学科。虽然数据科学家应该根据过去的模式预测未来，但数据分析师从各种数据源中提取有意义的见解。数据科学家会创建问题，而数据分析师会找到现有问题集的答案。

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