一、數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)嗎？

不是。

數(shù)據(jù)科學是一個跨學科的領域，包含所有與結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)相關的內(nèi)容，從準備、清理、分析和源于有用的視角開始。它結(jié)合了數(shù)學、統(tǒng)計學、智能數(shù)據(jù)捕獲、編程、問題解決、數(shù)據(jù)清理、不同的觀察角度、準備和數(shù)據(jù)對齊。

大數(shù)據(jù)，我們說的不是存儲在一臺計算機上的數(shù)據(jù)，而是存儲在不同地方的大量非聚合的原始數(shù)據(jù)，其大小變化為pb級。隨著每毫秒有越來越多的數(shù)據(jù)從各種來源生成，數(shù)據(jù)不是標準形式的，而是以各種形式產(chǎn)生的。事實上，目前生成的數(shù)據(jù)中有80%是非結(jié)構化的，僅使用傳統(tǒng)技術是很難有效地處理它們的。

數(shù)據(jù)分析是一個涉及到應用算法或機械程序，以得出有用的業(yè)務見解的過程。數(shù)據(jù)分析的技巧和技術被廣泛應用于工業(yè)中，以做出明智的決定來驗證或否定當前的模型和理論。

二、大數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)開發(fā)是什么？

通俗解釋開發(fā)和分析

非要把他倆分開的話，一個是偏向于數(shù)據(jù)，一個偏向于工程。好比要炒個菜，工程師是燒火、顛勺的那個，偏向于工具的使用。分析師是放調(diào)理、掌握火候的那個，偏向菜怎么做好吃。

大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析有什么不同？

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三、大數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術要求？

1. 較高。2. 因為大數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術需要掌握大量的數(shù)據(jù)分析、處理、挖掘等技能，同時需要具備一定的編程能力和數(shù)學基礎，還需要了解相關的工具和平臺，如Hadoop、Spark等。3. 在學習大數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術時，需要注重實踐和項目經(jīng)驗的積累，可以參加相關的實習或者參與開源項目，同時也需要不斷學習和更新知識，跟上技術的發(fā)展趨勢。

四、大數(shù)據(jù)分析與應用專業(yè)？

是將大數(shù)據(jù)分析挖掘與處理、移動開發(fā)與架構、軟件開發(fā)、云計算等前沿技術相結(jié)合的“互聯(lián)網(wǎng)+”前沿科技專業(yè)。

本專業(yè)旨在培養(yǎng)學生系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)管理及數(shù)據(jù)挖掘方法，成為具備大數(shù)據(jù)分析處理、數(shù)據(jù)倉庫管理、大數(shù)據(jù)平臺綜合部署、大數(shù)據(jù)平臺應用軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的可視化展現(xiàn)與分析能力的高級專業(yè)大數(shù)據(jù)技術人才。

五、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析哪個技術高？

數(shù)據(jù)分析技術高。

大數(shù)據(jù)是將數(shù)據(jù)整合收集在一起，達到收集管理的目的，而數(shù)據(jù)分析是從大量的數(shù)據(jù)資源中尋找和提取有用的信息。數(shù)據(jù)分析需要利用到數(shù)據(jù)分析技術和各種分析軟件，而大數(shù)據(jù)管理則利用消耗時間較少。所以整體來說數(shù)據(jù)分析技術高。

六、大數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術考研難度？

該專業(yè)考研難度非常大，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)被廣泛應用，各大科技企業(yè)紛紛需要大數(shù)據(jù)專業(yè)方面的人才，為這些人才開出了很高的薪酬，這就造成了大量的人員報考大數(shù)據(jù)專業(yè)的研究生，形成了巨大的競爭壓力，要想考上大數(shù)據(jù)專業(yè)的研究生，你必須要學好專業(yè)，學好基礎課，必須要通過國家研究生考試，通過學校的分數(shù)線，各科成績都非常優(yōu)秀，才可能考上大數(shù)據(jù)專業(yè)研究生，這個難度是非常大的。

七、大數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術學什么？

學習：

1. 數(shù)據(jù)處理與存儲：學習數(shù)據(jù)存儲和處理的各種技術，如關系數(shù)據(jù)庫、非關系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘等。

2. 數(shù)據(jù)分析與建模：學習統(tǒng)計學、機器學習、模型構建等方法來理解數(shù)據(jù)集，并產(chǎn)生對數(shù)據(jù)的新認知。

3. 數(shù)據(jù)可視化：學習如何使用可視化工具來展示和解釋數(shù)據(jù)。

4. 大數(shù)據(jù)技術：學習Hadoop、Spark、NoSQL等大數(shù)據(jù)技術和平臺，并學習如何使用這些技術高效處理海量數(shù)據(jù)。

5. 商業(yè)分析：學習如何運用數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)技術來解決業(yè)務問題，進行商業(yè)分析和決策。

總的來說，數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術的核心是通過數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)技術來挖掘數(shù)據(jù)價值，為業(yè)務提供決策支持。

八、大數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術就業(yè)方向？

數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術專業(yè)就業(yè)方向有哪些

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構師。

大數(shù)據(jù)平臺搭建、系統(tǒng)設計、基礎設施。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析師。

面向?qū)嶋H行業(yè)領域，利用大數(shù)據(jù)技術進行數(shù)據(jù)安全生命周期管理、分析和應用。

hadoop開發(fā)工程師。

解決大數(shù)據(jù)存儲問題。

數(shù)據(jù)分析師。

不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。 在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。

九、大數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術考研總分？

大數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術的考研總分是500分。大數(shù)據(jù)科學與技術專業(yè)的考研是屬于計算機類專業(yè)的考研，一般考試科目包括政治、數(shù)學、英語和專業(yè)課，其中政治和英語單科滿分是100分，而數(shù)學和專業(yè)課單科滿分是150分，所以四門科目加起來總分是500分。

十、商業(yè)智能、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析有何區(qū)別？

簡單來說，數(shù)據(jù)分析流程是這樣的：明確問題->分析數(shù)據(jù)->可視化數(shù)據(jù)->提出建議。商業(yè)智能BI可以看作數(shù)據(jù)分析步驟里數(shù)據(jù)可視化這一步。

也可以復雜的來說，發(fā)你幾個內(nèi)容系統(tǒng)看下吧，囊括了很多入門需要的基本概念。比如下面這幾個問題，你都能回答上來嗎？

如果回答不上來，看下這個數(shù)據(jù)分析入行指南：助你互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展有「錢」途

或者也可以先在【知乎數(shù)據(jù)分析3天訓練營】體驗一下數(shù)據(jù)分析學習，看看自己到底適不適合，喜不喜歡數(shù)據(jù)分析。這個課程也是我結(jié)合國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)大廠的一線業(yè)務案例設計，和谷歌、滴滴等數(shù)據(jù)專家合作，講解常用工具和框架邏輯，技能和思維雙線并行，非常適合0基礎小白入門：

另外，如果真的想要學習商業(yè)智能BI，可以看下面我整理的商業(yè)智能Power BI免費資料。

1、免費教程《7天學會商業(yè)智能BI 》

第1天：什么是報表？

知識點：

什么是報表？

如何設計報表？

免費教程：https://www.zhihu.com/question/292250705/answer/1682708143

第2天：認識商業(yè)智能和Power BI

知識點：

什么是商業(yè)智能BI？

什么是Power BI？

如何安裝Power BI？

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第3天：用Power BI獲取數(shù)據(jù)

知識點：

如何從 Excel 獲取數(shù)據(jù)？

如何從數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)？

如何編輯數(shù)據(jù)？

如何行列轉(zhuǎn)置？

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第4天：用Power BI對數(shù)據(jù)建模

知識點：

如何管理數(shù)據(jù)關系?

創(chuàng)建計算列

隱藏字段

創(chuàng)建度量值

創(chuàng)建計算表

瀏覽基于時間的數(shù)據(jù)

免費教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/318074361

第5天：用Power BI可視化數(shù)據(jù)

知識點：

如何可視化數(shù)據(jù)？

如何創(chuàng)建切片器？

如何繪制地圖？

常用圖表可視化

頁面布局和格式設置

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第6天：項目實戰(zhàn)

知識點：通過一個項目，手把手學會你如何設計、制作自動化報表

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第7天：如何發(fā)布報表？

知識點：

如何保存報表？

如何發(fā)布報表？

如何制作優(yōu)秀報表？

免費教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/350464983

不過BI畢竟只是工具，數(shù)據(jù)分析還得有思維，如果事先沒有一個完善的分析思路，后續(xù)數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析都會出現(xiàn)偏差。但數(shù)據(jù)分析思維需要長期針對性訓練，很多想要快速入行的人都卡在了這一關。

針對這樣的需求，我在知乎新上線的數(shù)據(jù)分析課程格外注重數(shù)據(jù)分析思維的構建，采用案例+理論的方式來講解常用模型+邏輯框架，案例都來自我在IBM的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗和國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠的一線業(yè)務，還采訪了多位大廠數(shù)據(jù)分析師，希望能讓大家在短時間內(nèi)搭建起較為完備而實用的數(shù)據(jù)分析思維，有需要的話點下面鏈接即可：

猴子數(shù)據(jù)分析