数据分析和数据科学的六大不同之处

p> Hadoop和Spark针对大数据资料用以的专精 SQL、NoSQL和PostgreSQL数据资料努方面的专精 知晓数据资料可视立体化用以和诸如Scala和Python之类的语言 4. 用以可知

常言道：“工欲善其事，必先利其器。”好的用以无论是对于数据资料研究，还是数据资料现代科学都是至关重要。为了便于下载和选用，我将当前市场上的用以，有针对性地展开了分类：

数据资料研究

数据资料可视立体化类：Splunk、QlikView、Power BI、以及Tableau ETL类：Talend 大数据资料妥善处理类：Spark和RapidMiner 数据资料研究类：Microsoft Excel、R、以及Python

数据资料现代科学

运用于数据资料现代科学类：SAS、KNIME、RapidMiner、PowerBI、以及DataRobot ETL类：Apache Kafka 大数据资料妥善处理类：Apache Hadoop、Spark 数据资料可视立体化类：Tableau、BigML、Trifacta、QlikView、MicroStrategy、以及Google Analytics 数据资料研究类：Microsoft Excel、Apache Flink、SAP Hana、MongoDB、MiniTab、以及SPSS 程序设计类：R、Julia、以及Python 程序设计努类：可用于针对基于Python数据资料数学模型的TensorFlow 5. 职业机不会

有了下面的信息，您一定想知道在企业中，不会有哪些适宜数据资料研究和数据资料现代科学教育领域的冷门职业可选用呢?

数据资料研究

商业智能高管 数据资料高管 定量高管 数据资料研究理事 条线路高管 营销高管 客户服务 IT系统高管 运输物流领域专家

数据资料现代科学

数据资料高管 数据资料技工 数据资料努负责管理员 数据资料挖掘技工 数据资料现代科学界 数据资料架构师 总和员 该公司高管 数据资料和研究经理 小结

根据上述比较，我们不难发现企业对于数据资料现代科学界本身、以及机械工程技能上的要求，要比对普通数据资料高管的要求高出一些。不过，在职场上，人们通常不会以数据资料高管的此前开始他们的表现出色，然后再进一步逐渐转向数据资料现代科学教育领域。对于初学者而言，您也可以从数据资料架构、以及数据资料工程的无关职位开始，不断打磨和磨练自己，就此视作该教育领域的领域专家。

译者介绍

陈峻 (Julian Chen)，51CTO一个社区撰稿，具有十多年的IT工程建设试行现代科学知识，懂得对内外部资源与风险试行监控，不感兴趣传播互联网与互联网安全现代科学知识与现代科学知识;停滞以博文、简介和书名等形式，分享前沿技术与论说;常会以线上、线下等方式，组织起来互联网安全类培训与授课。

译者书名：Data Analysis vs. Data Science: 5 Things to Consider，作者：GAURAV SIYAL

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