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介绍 随着Indeed上数据科学家岗位的增长率达到256％，数据科学已成为行业的热门词汇。在各个领域对数据科学角色的需求不断增长，导致大众选择专业学位和培训计划来学习数据科学。企业和政府广泛使用数据来做出重要决策并规划未来的投资和活动。然而，在数据科学中，统计学的步骤对决策起到同等重要的作用。 想知道哪一个更有用-数据科学还是统计学？ 让我们来探讨一下！ 什么是数据科学？ 数据科学是对数据进行分析以获取重要的业务见解。它包括多个学科，如统计学、人工智能、数学和计算机科学。这些学科帮助分析大量的数据。数据科学家利用他们的知识来找到解决问题的方法，弄清楚为什么会发生这个问题，可以预期什么，还能实现什么。 今天许多行业都使用数据科学来预测消费者的模式和趋势，发现新的机会。它帮助企业在产品开发和销售方面做出明智的决策。它也作为一个改进流程和检测欺诈的学科。政府也使用数据科学来提高公共服务的效率。 什么是统计学？ 统计学是一门应用科学，涉及收集和分析数据以发现模式和趋势，消除偏见，并帮助决策。它是商业智能的一个特征，包括收集和分析商业数据并呈现趋势。 企业可以通过统计评估在许多方面受益，例如识别表现最佳的产品线，识别表现不佳的销售人员，了解收入增长在不同地区的变化情况。 预测建模可以从使用统计分析方法中受益。统计分析工具使企业能够深入研究，查看更重要的细节，相比于只显示可能受到各种外部事件影响的简单趋势预测。 数据科学 vs 统计学 数据科学和统计学之间的主要区别如下： 数据科学 统计学 它基于科学计算方法。它使用统计学和应用数学从大数据中获得新的信息。 统计学是对数据的研究。它应用统计函数和算法来确定数据的值。 它应用于解决与数据相关的问题。 统计学用于设计和制定基于数据的现实世界问题。 它从原始或结构化数据中提取见解。 它计划数据收集、分析和表示以进行进一步的研究。 数据科学的应用领域包括医疗系统、金融、欺诈检测和市场分析。 统计学的应用领域包括贸易和商业、人口研究和物理科学。…