数据科学与云计算：哪一个更好？

数据科学和云计算这两个领域如今都在呈指数级增长，这两个领域在科技行业中都发挥着重要作用。数据科学专注于使用分析、统计和机器学习技术提取数据。另一方面，云计算围绕管理、数据存储和在云上部署应用程序进行。

在本文中，我们将了解数据科学和云计算之间的区别。

什么是数据科学？

数据科学是一个多元化的领域，它使用新的工具和技术来分析大量数据。它包括数学、统计、编程、分析、人工智能和机器学习，以揭示隐藏的模式并提取有价值的见解。在数据科学中，您可以使用数据来分析趋势并预测和解决复杂的问题。它广泛应用于医疗保健领域的许多行业，它可以预测疾病和治疗。在金融领域，它可以检测欺诈并预测市场趋势。在线平台也使用它来提供推荐的产品和服务。

数据科学家通过从各种来源收集数据来完成他们的工作，然后收集数据后，它将经历清理过程。之后使用Python、R语言、TensorFlow等工具。他们分析数据以发现是否存在任何模式或趋势。完成整个过程后，他们以图表的形式发布他们的研究成果。

什么是云计算？

云计算是一种通过互联网使用服务器、存储和应用程序等服务的方式，而不是在我们自己的计算机上使用这些服务；它使我们能够通过互联网连接从世界任何地方访问数据和工具。您只需为您所使用的内容付费。为了提高成本效益，您还可以根据我们的需要添加或减少资源。云计算主要用于存储文件、运行应用程序和流视频等。

使用云计算有三种方式：用于计算基础设施的基础设施即服务（IaaS）、用于访问软件的软件即服务（Saas）以及用于部署应用程序的平台即服务（PaaS）。您可以根据我们的项目需求使用其中任何一种。

一些最流行的云计算平台是：AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform。这些平台提供多种服务和定价系统来满足组织的业务需求。他们首先向用户提供一些免费服务以试用这些服务。

数据科学和云计算之间的差异

以下是数据科学和云计算之间的以下区别：

方面	数据科学	云计算
定义	数据科学是一个多元化的领域，它使用新的工具和技术来分析大数据。	云计算是一种通过互联网使用服务器、存储和应用程序等服务的方法，而不是在我们自己的计算机中使用这些服务
概念	在数据科学中，您可以使用数据来分析趋势并预测和解决复杂的问题。	它使我们能够通过互联网连接从世界任何地方访问数据和工具。您只需为您使用的任何东西付费。
技术与方法	它包括数学、统计、编程、分析、人工智能和机器学习，以揭示隐藏的模式并提取有价值的见解。	它包括容器化、虚拟化和负载均衡。
工具和技术	Python、R 语言和 TensorFlow、SQL、Jupyter、Tableau 和 Power BI。	Kubernetes、Docker、AWS、Azure、谷歌云平台。
技能	编程、统计学、编程（Python、R）、机器学习、数据可视化、大数据技术、通信	网络、云架构、安全等
薪水	据 Glassdoor 称，印度数据科学家的平均工资约为 135 万卢比	据 Glassdoor 称，印度云工程师的平均工资约为 75 万卢比

数据科学的好处与云计算的好处

数据科学的好处

以下是使用数据科学的好处。

• 预测分析和决策：数据科学帮助我们预测未来趋势，为即将到来的演变做好准备。此外，它还可以通过分析提取的数据和数据中发现的模式来帮助我们做出更好的决策。
• 欺诈检测：它通过检测正在进行的交易中发生的任何欺诈或可疑活动来防止财务损失。机器学习算法用于检测日常生活中大量交易数据中发生的任何欺诈行为。
• 解决问题： 数据科学预测趋势和模式，以更好、更有效的方式解决现实生活中的问题。

云计算的好处

以下是云计算的好处：

• 可扩展性和灵活性： 云计算帮助企业以更具可扩展性和灵活的方式访问其应用程序。我们可以根据项目需要增加或减少资源来扩展我们的产品，并且灵活性使我们能够在世界任何地方访问申请表。
• 成本效益： 云计算通过避免未使用的资源来帮助企业降低成本。您只需为您需要的资源付费。
• 安全：云计算平台通过实施加密算法、多因素身份验证和恶意软件检测为我们的数据提供强大的安全性。

数据科学和云计算用例

如今，数据科学和云计算已应用于多个领域，以下是数据科学和云计算在我们日常生活中的使用案例：

数据科学用例

• 医疗保健系统：数据科学在医疗保健系统中用于预测疾病并相应地提供个性化药物和治疗。我们必须向患者提供报告及其遗传信息，数据科学模型可以预测患者的问题，检测癌症等疾病的症状，并帮助开发新的治疗方法。
• 推荐系统： 电商平台如 亚马逊、Netflix 和 Flipkart 使用数据科学构建推荐系统，根据用户的选择为其产品提供推荐。
• 金融业： 在金融行业，数据科学可以帮助我们检测大量交易中任何类型的欺诈或损失。金融行业可以利用数据科学来保护其数据，并通过分析历史数据来做出更好的投资决策，以避免损失。

云计算用例

• 部署应用程序和测试环境： 云计算为部署和测试应用程序提供了灵活且可扩展的环境。开发人员只需处理编码部分，无需担心部署。
• 数据存储与备份解决方案： 云计算提供安全、可扩展且经济高效的数据存储来高效存储应用程序。组织可以毫无问题地存储大量数据。此外，他们还拥有随时可用的备份解决方案。
• 起重应用和网站： 云计算允许 我们以最小的更改提升应用程序和网站。将应用程序提升到云端使应用程序变得灵活、可扩展且更安全。
• 大数据分析： 云计算能够利用强大的分布式计算系统来处理和分析海量数据集。 云服务提供了大量的大规模数据存储、数据分析和数据处理的工具。

在数据科学和云计算之间进行选择：作为职业

在选择数据科学和云计算职业时，您可以考虑以下因素并做出相应的决定

• 感兴趣的领域： 这是追求任何职业机会的最重要和首要的因素。您有多喜欢构建数据科学模型、机器算法、统计建模等，或者您对云架构、网络和自动化基础设施感兴趣吗？
  首先，在这些技术中探索自己，然后明智地决定你最喜欢做什么。
• 市场需求： 要寻求任何职业机会，您必须探索该特定领域的市场需求。如今，随着 GenAI 的发展，数据科学工程师的需求呈指数级增长。此外，云计算工程师很受欢迎，但你必须根据地点、薪水和未来的发展来决定最适合你的。
• 长期职业目标： 考虑一下您希望在未来 5 或 10 年内看到自己的位置以及您期望的薪水。然后研究这两项技术。如果你想创建数据科学模型并进行数据可视化，请选择数据科学；如果您对云架构、安全工具和网络感兴趣，那么您应该选择云工程。

结论

总之，数据科学和云计算在行业中都有不同的目的。数据科学更侧重于使用先进的分析和统计方法从数据中提取数据。云计算提供可扩展的基础设施和平台来存储、管理和处理数据。如今这两项技能很受欢迎。您的专业知识和兴趣领域将迫使您选择正确的职业道路。

常见问题解答

云计算的薪资高吗？

是的，云计算是当今薪酬最高的工作之一；云工程师的平均工资是7.5 LPA。

云计算需要编码吗？

是的，像云开发人员和 DevOps 工程师这样的职业在日常生活中需要一些编码。

数据科学会取代人工智能吗？

人工智能不会取代数据科学；人工智能可以通过机器学习模型增强数据科学，而不是取代。