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1. 云计算和雾计算的不同 (1) 云计算 云计算是一种提供分布式计算和存储资源的网络，计算可以在各种平台上进行，包括公有云和私有云。 云计算平台提供了在一个可扩展的系统上在用户之间共享和混合工作负载的机会。云计算本质上是异地存储和恢复数据的能力。
云计算是传统手机变得"智能"的主要原因之一，手机没有足够的内置空间来存储访问应用程序和服务所需的数据。所有的数据都在云端和云端之间传输，以提供我们需要的服务。尽管如此，云计算技术仍然有一个挑战——带宽限制。 2. 数据分析 数据分析师是从数据工程师所清理过的数据中洞察出信息的人。分析人员在数据中寻找模式值与异常值，并得出规律，回答复杂的数据问题。 请想象这样一个情境——A公司卖糖果，想得知禁售前后糖果的销量是否发生变化。数据分析师根据公司需求，将查询数据，查看禁售前、禁售期间、禁售后的糖果销售趋势。为了更好地展示数据，分析师还可以采用可视化的方法——统计图和统计表来表达糖果销售的增长与下降。 这只是一个非常基本的例子，但是足以描述公司中数据分析师的职业。数据分析师可能还需要具备一些业务领域的知识，以便于理解客户的请求并根据他们的需求交付结果。分析师不需要具备机器学习的知识，也不需要创建任何类型的预测模型。 所需技能：分析师需要了解一种查询语言，这将根据公司的不同而不同。掌握一种或多种编程语言至关重要。分析师的主要任务是从数据中洞察出信息，因此没有必要对数据创建表或写入表。有可视化工具的知识将会非常有用。 所需工具：MySQL，Hive, Python, Tableau, Excel, PowerBI(根据工作的公司不同)。 3. 数据科学家 数据科学家是应用机器学习技术提出预测模型的人。数据科学家设计算法，根据所提供的数据做出预测，建立统计模型，做类创建推荐系统或是欺诈检测之类的事情。根据所在公司的不同，数据科学家可能也需要具备分析师的技能——接受业务请求、获得数据特性、完成可视化之类的事情。 我们常看到“数据科学独角兽”这个词，这个词指能够：
综上所述，数据科学独角兽指懂得机器学习和数据分析、拥有领域相关知识、能够表达自己见解的人。然而在大多数数据为核心驱动的公司中，这几种工作是分开的。数据科学家的主要任务仍然是建立机器学习模型，并做出预测。 所需技能：一种或多种编程语言，较强的数学背景，统计学，机器学习。 所需工具：R，Python(工具包，如Caret和Scikit-Learn)。
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