什么是数据科学？
数据科学是应用数学和统计学的一个领域，它基于大量复杂数据或大数据提供有用的信息。
数据科学或数据驱动科学将不同领域的各方面内容与计算结合起来，以解释大量数据并做出决策。
要点
- 数据科学使用机器学习和人工智能等技术来提取有意义的信息并预测未来的模式和行为。
- 技术、互联网、社交媒体和技术的使用都增加了获取大数据的机会。
- 随着技术的进步和大数据收集和分析技术变得越来越复杂，数据科学领域正在不断发展。
理解数据科学
数据来自不同的行业、渠道和平台，包括手机、社交媒体、电子商务网站、医疗保健调查和互联网搜索。可用数据量的增加为基于大数据的新研究领域打开了大门——海量数据集有助于在所有行业中创建更好的运营工具。
由于技术和收集技术的进步，数据访问量不断增加。可以监控个人的购买模式和行为，并根据收集到的信息做出预测。
然而，不断增加的数据都是非结构化的，需要解析才能做出有效决策。这个过程对公司来说既复杂又耗时——因此，数据科学应运而生。
数据科学的目的
数据科学或数据驱动科学使用大数据和机器学习来解释数据以做出决策。
数据科学简史
“数据科学”一词自 20 世纪 60 年代初开始使用，当时它与“计算机科学”同义。后来，该术语被单独定义，用于定义一系列不同应用中使用的数据处理方法的调查。
2001 年，威廉·S·克利夫兰首次使用“数据科学”一词来指代一门独立学科。《哈佛商业评论》在 2012 年发表了一篇文章，将数据科学家的角色描述为“21 世纪最性感的职业”。
数据科学如何应用
数据科学结合了多个学科的工具来收集数据集、处理数据集并从中获取见解、从数据集中提取有意义的数据并将其解释为决策目的。构成数据科学领域的学科领域包括挖掘、统计、机器学习、分析和编程。
数据挖掘将算法应用于复杂的数据集，以揭示模式，然后利用这些模式从数据集中提取有用且相关的数据。统计测量或预测分析使用这些提取的数据，根据数据显示的过去发生的情况来判断未来可能发生的事件。
机器学习是一种人工智能工具，可以处理人类一生都无法处理的大量数据。机器学习通过将事件发生的可能性与预测时间实际发生的事情进行匹配，完善了预测分析下提出的决策模型。
数据分析师使用分析技术，利用算法收集和处理来自机器学习阶段的结构化数据。分析师将数据解释、转换和总结为决策团队可以理解的连贯语言。数据科学几乎适用于所有环境，随着数据科学家角色的发展，该领域将扩展到涵盖数据架构、数据工程和数据管理。
快速事实
根据美国劳工统计局的数据，2019 年至 2029 年对计算机和信息研究科学家的需求预计将增长 15％，远远快于其他职业。
数据科学家
在许多情况下，数据科学家会收集、分析和解释大量数据，以改善公司的运营。数据科学家专业人员开发统计模型来分析数据并检测数据集中的模式、趋势和关系。这些信息可用于预测消费者行为或识别业务和运营风险。
数据科学家的角色通常是一个讲故事的人，以一种可以理解且适用于解决问题的方式向决策者展示数据见解。
当今数据科学
企业正在将大数据和数据科学应用到日常活动中，为消费者带来价值。银行机构正在利用大数据来提高欺诈检测的成功率。资产管理公司正在使用大数据来预测证券价格在规定时间内上涨或下跌的可能性。
Netflix 等公司会挖掘大数据，以确定向用户提供哪些产品。Netflix 还使用算法根据用户的观看历史为他们创建个性化推荐。数据科学正在快速发展，其应用将继续改变未来的生活。
难道所有科学都不需要数据吗？
是的，所有经验科学都会收集和分析数据。数据科学的独特之处在于它专注于使用复杂的计算方法和机器学习技术来处理和分析大数据集。通常，这些数据集非常大或复杂，以至于无法使用传统方法进行正确分析。
数据科学有何用处？
数据科学可以从看似非结构化或不相关的数据中识别出模式，从而做出推断和预测。收集用户数据的科技公司可以使用技术将收集到的数据转化为有用或有利可图的信息来源。
数据科学有哪些缺点？
社交媒体公司的数据挖掘和将个人数据商品化的努力因几起丑闻而受到批评，例如剑桥分析公司的数据科学家利用个人数据来影响政治结果或破坏选举。