应用统计学和数据科学有什么区别？

同学你好，这两个学科很相似但又有不同。

数据科学家使用复杂的计算技术、统计推断和机器学习(教计算机像人类一样分析数据的科学)，从大量数据中提取信息，以帮助解决趋势和模式，预测未来潜在的问题，并做出商业决策。

数据科学植根于应用统计，但更多的是该领域的延伸——它往往更侧重于机器学习、软件编程和数据库管理，而应用统计植根于统计。

应用统计是数据分析的实践:使用先进的统计推断、模型和理论来发现大量真实数据的含义。随着前所未有的数据访问，公司需要数据分析师和数据科学家来理解这些信息，进行沟通，并将其转化为积极的、可操作的变化。

也就是说，统计学家和数据科学家在同一个团队工作并不少见，工作角色和责任可能重叠，这取决于公司招聘的目的。  

数据科学是一个相当新的职业领域。Facebook和Linkedin的两名员工在2008年创造了“数据科学家”的头衔。他们在公司建立的数据和分析团队，感觉不像传统的“业务分析师”、“数据分析师”或“研究科学家”。从那以后，这个职位的受欢迎程度和需求都急剧上升。 

数据科学肯定还是一个不断发展的领域。你可能会发现八个不同的数据科学家职位，都要求稍微不同的技能。也就是说，应用统计学的背景是通向数据科学职业的一条普通道路。

虽然它就像应用统计学，但数据科学并不是同一个概念。数据科学也是从数据中提取信息，但它更接近应用统计学和计算机科学的交叉。  

掌握数据科学需要应用统计学、数据分析、软件编程、机器学习(教计算机学习、理解和处理数据的过程，而不需要明确编程)和计算机科学方面的知识。像数据分析师一样，数据科学家分析健壮的数据集，但他们更进一步，并使用该分析来构建机器学习模型和数据产品。