数据科学与数据分析学职业投资回报率，创新技术彻底改变了企业用于教育决策的数据收集过程。与数据相关的两个最大的学科是数据科学和数据分析，它们虽然相似，但具有明显的差异，事实上，它们是互补的。
这里有一个快速概述：数据分析是数据科学的一个子领域。数据处理的所有方面，包括收集、建模和见解，都被称为数据科学。同时，数据分析主要关注统计分析、数学和统计学。
如果你想从事这两个领域中的任何一个，我们已经找到你了！让我们探讨一下数据科学与数据分析的比较。
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比较数据科学和数据分析
什么是数据科学？
在数据科学中，对数据进行分析以深入了解商业世界。除了分析大量数据外，这项技术还结合了统计学、计算机工程、数学和人工智能的思想和方法。数据将回答关于事情发生在哪里、为什么发生以及背后的推理的问题。

数据科学教育和职业道路
数据科学学士学位是您学习处理非结构化数据、解决复杂问题以及基于这些数据提供建议的起点。为了提高技能，你可以追求数据科学硕士学位，强调统计和计算技能适用于任何行业。
用一个数据科学博士，毕业生获得了成为数据科学家的高级技能，他们在私人或政府组织担任高层或行政职位，在该领域进行学术研究，或在高等教育机构教授该学科。
预计数据科学家也会数据库管理的基本知识和体系结构，涉及操作数据库的设计和实现。
数据科学毕业生还可以探索这些工作前景：
• 商业智能开发人员
• 机器学习工程师
• 数据工程师
• 统计学家
数据科学职业适合您，如果：
• 你对统计学、数据分析、计算机编程、预测建模、经济学和微积分都很感兴趣。
• 你会发现机器学习和人工智能很吸引人。
• 你在数学或统计数字方面的技能高于平均水平。
如果出现以下情况，数据科学职业就不太适合：
• 你不能忍受站在电脑前收集信息进行分析。
• 你不能接受终身学习或提高技能，这在数据科学领域至关重要。

什么是数据分析？
在数据分析中，对未处理的数据进行评估以得出信息推断。有许多自动化数据分析方法和程序对原始数据进行操作，以供人类使用。
由于使用了数据分析，公司可以提高盈利能力，做出明智的决策，并提高绩效。数据分析涉及使数据易于解释和应用的方法和程序。

数据分析中的教育和职业道路
数据分析学位侧重于数据优化、数据挖掘或模拟。它超越了数据收集和组织阶段；您可以提取、识别、描述和分析数据，以帮助解释或预测未来趋势。
数据分析学士学位让你开始学习。在本科生水平上，数据分析需要对数据进行基本评估，并将其应用于实际场景。这些数据将用于为企业决策者提供咨询。
用一个数据分析硕士，您可以熟练掌握Python、SQL和R等尖端技术。目标是利用数据的力量，将商业智能转化为商业洞察力。
数据分析博士学位为数据分析师和数据科学家提供分析大型数据集的专业教育和培训。他们的专业技能在商业、社会、健康和工业场景中特别有用。
除了找一份数据分析师的工作，你还可以成为以下任何一位专家：
• 数据架构师
• 数据科学家
• 数据库管理员
• 数据工程师
数据分析职业适合您，如果：
• 你基本上被那些需要分析信息或数据的工作所吸引。
• 您喜欢解释信息并将其转换为有用的资源。
• 你很有条理，很有耐心。
• 帮助企业管理和预测成功趋势的想法会让你感兴趣。
• 你不介意提高你的分析和技术水平。
在以下情况下，数据分析职业并不适合：
• 你无法承受处理数据所带来的压力和压力。
• 你对获得高技能不感兴趣。
• 在一个动荡和快速发展的行业中，你不能承诺不断提高技能。
通常，数据科学家和数据分析师共同努力实现共同的业务目标。数据分析师可以专注于频繁报告和例行分析，而不是专注于频繁的报告和例行的分析。与此同时，数据科学家有望开发存储、管理和分析数据的方法。