1.数据科学

诺尔根据IFIP出版的《数据处理概念与术语指南》将数据界定为“通过某种处理程序能够以一种正式方式被传播与控制的事实与思想的表现形式”，将数据科学定义为“是处理数据的科学，一旦数据与其所代表事物的关系被建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴”。

我国复旦大学成立的数据科学研究中心则更为宏观地提出了数据科学的概念，认为数据科学是专门研究数据的学科，通过数据信息处理来提取有效价值，将其转化为其他产出，与数学、统计、计算机等学科密切相连，是一门复合型学科。

数据科学所需的技能：

• 精通Python、R、SAS和Scala编程语言等。

• SQL领域的强大实践知识。

• 能够处理各种格式的数据，例如视频、文本、音频等。

• 了解各种分析功能。

• 机器学习和人工智能的基础知识。

2.大数据技术

大数据技术指的是针对海量数据，应用目前最先进的软件工具在特定时间内实现撷取、管理、处理并整理数据使用者所需要的信息。大数据技术的意义，在于对庞大的、含有意义的数据进行专业化处理，能提高实时交互式的查询效率和分析能力。

大数据所需的技能：

• 对机器学习概念有深入的了解

• 了解数据库，如SQL、NoSQL等。

• 深入了解各种编程语言，如Hadoop、Java、Python等。

• 了解Apache Kafka、Scala和云计算

• 熟悉Hive等数据库仓库。

3.数据科学与大数据技术的区别

大数据是巨大的、庞大的或海量的数据、信息或大型组织获取的、传统工具难以处理的相关统计数据。它被称为收集和分析大量数据集以找到隐藏模式的研究，该模式有助于使用专业软件和分析工具的公司做出更有力的决策。大数据可以是结构化的、非结构化的或半结构化的。大数据用于存储、分析和组织大量结构化和非结构化数据集。大数据主要可以用5V来描述，例如Volume、Variety、Velocity、Value和Veracity。

数据科学是研究处理大量数据并为预测、规范和规范分析模型提供数据的研究。它有助于使用各种科学方法、算法、工具和流程从大量数据集中区分有用的原始数据/见解。它包括从大量数据集中挖掘、捕获、分析和利用数据。它是各种领域的组合，例如计算机科学、机器学习、人工智能、数学、商业和统计学。

以上梳理了数据科学及大数据之间的联系与区别，希望对你有所帮助，如果你想了解更多相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。

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