如今，数据科学家行业通常被认为是最有前途和最赚钱的行业之一。劳工统计局估计，数据科学家的数量 在2019年和2029年之间将从32,700增加到37,700.
不幸的是，尽管人们对大数据职业越来越感兴趣，但仍有许多人’不知道如何正确地追求他们。你应该学 大数据职业看起来像什么，这涉及了解不同数据处理之间的差异。
在线课程和大学提供围绕数据科学专业的越来越多的学习计划。但是，对于初学者来说，从何处开始以及如何选择最有效的途径并不总是很清楚。
您甚至可能并不确切地知道应该走哪条路，因为数据技术领域中一些看似相似的领域存在令人惊讶的差异。我们决定涵盖数据挖掘与数据科学之间的一些最重要的区别，以便最终了解哪个是哪个。
什么是数据科学？
数据科学是一项专注于数据分析并以此为基础的最佳解决方案的活动。 以前，这类问题是由数学和统计学专家处理的。随后，人工智能的进步得到了更广泛的应用，这使得在分析方法中包括优化和信息学成为可能。
事实证明，这种新方法更为有效，因此， 必须掌握才能成为数据科学家。例如，像Safetrading这样的许多加密货币平台都使用AI来审查提供以下内容的服务 自由交易信号，从而提高了准确性和速度。
定义：数据挖掘与数据科学
数据挖掘 是基于大量信息分析的自动数据搜索。
目标是识别趋势和模式，这是常规分析无法做到的。复杂的数学算法用于分割数据并估计后续事件的可能性。
每个数据科学家也需要了解数据挖掘，但是关于这一刻，我们稍后再谈。
在哪里使用数据科学？
数据科学在我们生活的不同领域中得到使用，可以帮助公司应对以下情况：
- 使用预测分析来防止欺诈
- 使用机器学习简化营销实践
- 使用数据分析创建更有效的精算流程
在哪里使用数据挖掘？
如今，数据挖掘已广泛用于商业，科学，技术，医学，电信等领域。
信用卡交易数据分析，住房和公共服务数据分析，基于客户偏好的商店会员卡计划，国家安全（入侵检测），人类基因组研究只是数据挖掘使用的一些可能示例。
教育。迈向数据科学家的六个步骤
如您所见，这两个术语对于不了解它们的人可能是相似的。您首先看到的是应用程序的领域非常不同。
尽管如此，我们还是在这里帮助年轻的工程师找到自己的方法。现在，作为未来的工程师，您可能会发现您是否正确，并且希望成为一名数据科学家。
让我们检查您应该从哪里开始！
1.统计，数学，线性代数
您需要了解统计信息和概率，才能掌握数据科学的基础知识。这对于能够快速有效地处理数据排列非常重要。
2.程式设计
熟悉编程基础知识将是一个很大的优势。您可以自己轻松一点。最好先学习一种语言，以便充分利用其功能。
选择语言时，请考虑使用Python。首先，它是初学者的理想选择，其语法相对简单。其次，Python是多功能的，并且在劳动力市场中需求旺盛。
3.机器学习
计算机学会了自己行动，我们不再需要编写详细的指令来完成某些任务。因此，机器学习在几乎所有领域都非常重要，但最重要的是，在有数据科学的地方，机器学习将非常有效。
4.数据挖掘技术和数据可视化
数据挖掘是重要的研究过程。它包括根据各种转换选项将隐藏的数据模型分析成有用的信息，这些有用的信息在数据仓库中收集和生成，以促进旨在降低成本和增加收入的业务决策。
5.实践经验
专门从事理论知识不是很有趣，重要的是要实践。这里有一些不错的选择。
使用Kaggle。它举办了数据分析比赛。您可以分析许多开放的数据集并发布结果。另外，您可以观看其他贡献者发布的脚本并从成功的经验中学习。
6.资格确认
在你之后’我们已经掌握了分析数据并参加公开比赛所需的一切，开始寻找工作。独立确认您的资格将是一个优势。
数据科学与数据挖掘：结论思想
因此，在本文中，我们试图简要而清晰地向您介绍数据挖掘与数据科学。如您所见，它们之间有着密切的联系，尤其是在数据科学家行业内。
最后提示：唐’成为副本的副本，找到自己的路。任何人都可以成为使用数据挖掘的数据科学家。包括你自己。
您需要的一切都可以免费获得：在线课程，书籍，练习比赛。但是你不应该’只是为了时尚而进入这个领域。
我们听到的 数据科学：它’s cool, it’是21世纪最吸引人的作品。如果这是您的主要诱因，那么它可能会赢得’持续很长时间。为了成功，它’享受过程很重要。
数据科学与数据挖掘之间的差异非常重要，需要理解
数据技术领域有很多方面。如果您正在考虑从事这一领域的工作，则应了解数据科学与数据挖掘之间的区别。这些细微差别在上方突出显示。
