什麼是數據科學？
數據科學是應用數學和統計學的一個領域，它基於大量複雜數據或大數據提供有用的信息。
數據科學或數據驅動科學將不同領域的各方面內容與計算結合起來，以解釋大量數據並做出決策。
重點
- 數據科學使用機器學習和人工智能等技術來提取有意義的信息並預測未來的模式和行爲。
- 技術、互聯網、社交媒體和技術的使用都增加了獲取大數據的機會。
- 隨着技術的進步和大數據收集和分析技術變得越來越複雜，數據科學領域正在不斷發展。
理解數據科學
數據來自不同的行業、渠道和平臺，包括手機、社交媒體、電子商務網站、醫療保健調查和互聯網搜索。可用數據量的增加爲基於大數據的新研究領域打開了大門——海量數據集有助於在所有行業中創建更好的運營工具。
由於技術和收集技術的進步，數據訪問量不斷增加。可以監控個人的購買模式和行爲，並根據收集到的信息做出預測。
然而，不斷增加的數據都是非結構化的，需要解析才能做出有效決策。這個過程對公司來說既複雜又耗時——因此，數據科學應運而生。
數據科學的目的
數據科學或數據驅動科學使用大數據和機器學習來解釋數據以做出決策。
數據科學簡史
“數據科學”一詞自 20 世紀 60 年代初開始使用，當時它與“計算機科學”同義。後來，該術語被單獨定義，用於定義一系列不同應用中使用的數據處理方法的調查。
2001 年，威廉·S·克利夫蘭首次使用“數據科學”一詞來指代一門獨立學科。《哈佛商業評論》在 2012 年發表了一篇文章，將數據科學家的角色描述爲“21 世紀最性感的職業”。
數據科學如何應用
數據科學結合了多個學科的工具來收集數據集、處理數據集並從中獲取見解、從數據集中提取有意義的數據並將其解釋爲決策目的。構成數據科學領域的學科領域包括挖掘、統計、機器學習、分析和編程。
數據挖掘將算法應用於複雜的數據集，以揭示模式，然後利用這些模式從數據集中提取有用且相關的數據。統計測量或預測分析使用這些提取的數據，根據數據顯示的過去發生的情況來判斷未來可能發生的事件。
機器學習是一種人工智能工具，可以處理人類一生都無法處理的大量數據。機器學習通過將事件發生的可能性與預測時間實際發生的事情進行匹配，完善了預測分析下提出的決策模型。
數據分析師使用分析技術，利用算法收集和處理來自機器學習階段的結構化數據。分析師將數據解釋、轉換和總結爲決策團隊可以理解的連貫語言。數據科學幾乎適用於所有環境，隨着數據科學家角色的發展，該領域將擴展到涵蓋數據架構、數據工程和數據管理。
快速事實
根據美國勞工統計局的數據，2019 年至 2029 年對計算機和信息研究科學家的需求預計將增長 15％，遠遠快於其他職業。
數據科學家
在許多情況下，數據科學家會收集、分析和解釋大量數據，以改善公司的運營。數據科學家專業人員開發統計模型來分析數據並檢測數據集中的模式、趨勢和關係。這些信息可用於預測消費者行爲或識別業務和運營風險。
數據科學家的角色通常是一個講故事的人，以一種可以理解且適用於解決問題的方式向決策者展示數據見解。
當今數據科學
企業正在將大數據和數據科學應用到日常活動中，爲消費者帶來價值。銀行機構正在利用大數據來提高欺詐檢測的成功率。資產管理公司正在使用大數據來預測證券價格在規定時間內上漲或下跌的可能性。
Netflix 等公司會挖掘大數據，以確定向用戶提供哪些產品。Netflix 還使用算法根據用戶的觀看歷史爲他們創建個性化推薦。數據科學正在快速發展，其應用將繼續改變未來的生活。
難道所有科學都不需要數據嗎？
是的，所有經驗科學都會收集和分析數據。數據科學的獨特之處在於它專注於使用複雜的計算方法和機器學習技術來處理和分析大數據集。通常，這些數據集非常大或複雜，以至於無法使用傳統方法進行正確分析。
數據科學有何用處？
數據科學可以從看似非結構化或不相關的數據中識別出模式，從而做出推斷和預測。收集用戶數據的科技公司可以使用技術將收集到的數據轉化爲有用或有利可圖的信息來源。
數據科學有哪些缺點？
社交媒體公司的數據挖掘和將個人數據商品化的努力因幾起醜聞而受到批評，例如劍橋分析公司的數據科學家利用個人數據來影響政治結果或破壞選舉。