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探索数据科学和商业分析之间的差异：综合指南
在数据时代，数据科学和商业分析都……
来源:Chitkara大学博客在一个数据时代，数据科学和业务分析都被证明是协助组织做出关键决定的两个非常关键的领域。它们听起来可能相似；此外，它们经常一起起作用。但是，数据科学和业务分析之间存在一些明显的差异。这些领域的专业人士必须了解在各自领域以职业为导向的差异。以下解释并阐明了这些区别和教育途径，特别是MBA对数据科学家的作用以及MBA毕业生数据分析的重要性。
了解数据科学
在数据科学的跨学科领域中，它结合了统计，计算机科学，数学和领域知识，并有助于解决问题以从大而复杂的数据集中提取有意义的见解。这些过程涉及，但不限于机器学习技术，预测建模和数据挖掘。数据科学家在收集，分析和解释后跟踪数据以形成算法和预测模型，从而为决策提供了信息。
数据科学的关键特征：
- 以算法为中心：数据科学家开发和实施学习算法。编程：需要在Python，R等语言上保持良好状态。DATA的复杂性：与非结构化和半结构化数据一起开发高级洞察力的统计技能：统计学的专业知识是必要