什么是数据科学？ 完整指南。

什么是数据科学？

数据科学是一个结合领域知识、编程能力以及数学和统计知识以从数据中提取有用见解的领域。 机器学习算法用于数字、文本、图像、视频、音频和其他数据，以创建可以执行通常需要人类智能的工作的人工智能 (AI) 系统。

任何组织都会声称从事某种数据科学，但这意味着什么？ 数据科学致力于从原始数据中提取干净的信息，以形成可操作的见解。 该领域正在迅速扩展并彻底改变了如此多的领域，以至于很难用正式的描述来衡量其能力，但总的来说，数据科学致力于从原始数据中提取干净的信息，以形成可操作的见解。

我们的数字数据被称为“二十一世纪的石油”，是该领域最重要的数据。 在工业、科学和我们的日常生活中，它具有不可估量的好处。 你上班的路上，你最近的谷歌搜索最近的咖啡店，你吃什么的 Instagram 帖子，甚至你的健身追踪器的健康数据都与各种数据集相关。

各种形式的科学家 数据科学负责为我们带来新产品，提供突破性见解，并通过筛选大量数据、寻找相关性和趋势，让我们的生活更加舒适。

必读：为什么数据科学很重要？

数据科学技能

“什么是数据科学？”的这一部分文章让您了解不同数据科学领域的人们使用的技能和工具。

数据科学家做什么的？

数据科学家检查业务数据以获得可操作的见解。 换句话说，数据科学家通过遵循一组程序来解决业务挑战，其中包括：

• 为了更好地理解问题，请提出适当的问题。
• 从各种来源获取数据，包括公司数据、公共数据等。
• 处理原始数据并将其转换为可供分析的格式。
• 将数据输入分析系统，可以是机器学习算法或统计模型。
• 准备与相关方分享的调查结果和结论。

数据科学如何运作？

数据科学需要广泛的学科和专业领域，以提供对原始数据的全面、彻底和精炼的视图。

为了有效地筛选混乱的大量信息并只交流有助于推动进步和生产力的最重要的部分，数据科学家必须精通数据工程、数学、统计学、高级计算和可视化等各个方面。

为了使用算法和其他技术构建模型并进行预测，数据科学家严重依赖人工智能，尤其是其机器学习和深度学习的子领域。

一般来说，数据科学有五个阶段的生命周期，包括：

1. 捕获：数据收集、数据输入、信号接收和数据提取都是数据捕获的示例。
2. 维护：数据仓库、数据清洗、数据暂存、数据分析和数据架构都必须维护。
3. 流程：数据挖掘、聚类/分类、数据建模和数据汇总都是流程中的步骤。
4. 沟通：数据报告、数据可视化、商业智能和决策都是需要沟通的东西。
5. 分析：探索性/确认性、预测性分析、回归、文本挖掘和定性分析都是分析的例子。

所有五个阶段都需要独特的策略、服务，在某些情况下还需要技能组合。

数据科学用途

数据科学使我们能够实现一些以前不可能或花费大量时间和精力的大目标。

数据科学可以用来做什么？

• 检测异常（欺诈、疾病、犯罪等）
• 决策和自动化（背景调查、信誉等）
• 分类（在电子邮件服务器中，这可能意味着将电子邮件分类为“重要”和“垃圾”文件夹）
• 预测 （销售、收入和客户保留）
• 模式识别（天气模式、金融市场模式等）
• 欣赏（面部、声音、文字等）
• 观察和建议（基于学习的偏好，推荐引擎可以为您推荐您可能喜欢的电影、餐馆和书籍）

以下是公司如何使用数据科学在其行业中进行创新、开发新产品和改善周围环境的一些示例。

卫生保健

在医疗保健领域，数据科学带来了各种突破。 借助从 EMR 到临床数据库再到个人健身追踪器的庞大数据网络，医疗专业人员正在发现了解疾病、实施预防医学、更快诊断疾病和探索新治疗方案的新方法。

自动驾驶汽车

特斯拉、福特和大众汽车在其最新的自动驾驶汽车时代正在使用预测分析。 这些汽车中使用了数千个微型摄像头和传感器来实时传输信息。 自动驾驶汽车可以通过机器学习、预测分析和数据科学来适应速度限制、避免危险的变道，甚至可以在最短的路径上载客。

后勤

UPS 使用数据分析来提高公司内部及其分销路线的生产力。 该公司的道路综合优化和导航 (ORION) 工具使用数据科学支持的数学建模和算法，根据天气、交通、施工和其他因素为送货司机创建优化路线。

每年，数据科学有望为物流公司节省多达 3900 万加仑的燃料和超过 1 亿英里的交付里程。

娱乐

你有没有想过 Spotify 似乎总是知道你在找什么歌？ 或者 Netflix 是如何确切知道你会喜欢看哪些节目的？ 这家音乐流媒体巨头将根据您目前使用数据科学的音乐流派或乐队精心策划歌曲列表。
你最近喜欢做饭吗？ Netflix 的数据聚合器将检测您对烹饪灵感的需求，并从其庞大的库中推荐合适的节目。

金融

得益于机器学习和数据科学，金融部门节省了数百万美元和无法估量的时间。 摩根大通的合同智能 (COiN) 平台每年使用自然语言处理 (NLP) 来处理和提取大约 12,000 个商业信贷协议中的重要数据。

多亏了数据科学，原本需要 360,000 小时的体力劳动才能完成的工作现在只需几个小时即可完成。 此外，Stripe 和 PayPal 等金融科技公司正在积极投资数据科学，以开发能够轻松识别和防止欺诈的机器学习软件。

网络安全

任何行业都从数据科学中受益，但网络安全可能是最相关的。 卡巴斯基实验室是一家国际网络安全公司，每天使用数据科学和机器学习来检测超过 360,000 个新的恶意软件样本。 数据科学实时识别和学习网络犯罪新方法的能力对我们潜在的安全和保障至关重要。

赌博

数据科学也被用于构建视频和电脑游戏，这将游戏体验提升到了新的高度。

结论

未来十年，数据将成为企业的石油。 公司现在可以通过将数据科学技术纳入其运营来估计未来的增长并评估潜在威胁。 如果您对数据科学的职业感兴趣，现在是开始的时候了。

您对这篇关于“什么是数据科学？”的文章有任何疑问吗？ 如果是这样，请将其发布在文章的评论部分。 我们的专家将尽快帮助您解决问题。