数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个 由福布斯的文章 指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。

在本文中，我们将根据数据科学，大数据和数据分析的概念，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。首先让我们开始理解这些概念是什么。

什么是数据科学？

在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析有关的所有领域的领域 。数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理r数据可视化手册，准备和整理数据的活动的结合。简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总称。

什么是大数据？

大数据是指无法使用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据r数据可视化手册，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。用来描述庞大的数据量（无论是非结构化还是结构化数据）的流行语每天都在淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。

Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理形式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。”

什么是数据分析？

数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。

现在，让我们转到数据科学，大数据和数据分析的应用程序。

数据科学的应用大数据的应用

通讯中的大数据-获得新用户，留住客户并在当前用户群中扩展是电信服务提供商的首要任务。应对这些挑战的解决方案在于能够组合和分析每天生成的大量客户生成的数据和机器生成的数据。

数据分析的应用

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