Trong thực tế, vẫn có trường hợp dùng các thuật ngữ Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu thay thế cho nhau. Điều này không hoàn toàn chính xác...

Tóm tắt thông tin trên internet:

Trong thực tế, thuật ngữ "Khoa học dữ liệu" và "Phân tích dữ liệu" không hoàn toàn tương đương và có những khác biệt nhất định. Dưới đây là một trình bày ngắn về sự khác biệt giữa hai khái niệm này:

- Khoa học dữ liệu (Data Science): Khoa học dữ liệu là lĩnh vực toàn diện và đa ngành, liên quan đến việc thu thập, xử lý, phân tích và hiểu dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Khoa học dữ liệu kết hợp các phương pháp từ các lĩnh vực như thống kê, học máy, khai phá dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để khám phá thông tin có giá trị từ dữ liệu và đưa ra dự đoán, quyết định hoặc hiểu biết sâu hơn.

- Phân tích dữ liệu (Data Analytics): Phân tích dữ liệu tập trung vào việc áp dụng các phương pháp thống kê và mô hình hóa để khám phá thông tin từ dữ liệu. Phân tích dữ liệu có thể tập trung vào việc tìm hiểu các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu để đưa ra hiểu biết và giải thích sự kiện đã xảy ra. Nó thường liên quan đến việc sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích để trả lời các câu hỏi cụ thể và đưa ra thông tin hữu ích cho quyết định kinh doanh.