什么是数据科学?

什么是数据科学?

数据科学是一门多学科的方法，通过融合分析方法、领域专业知识和技术来发现、提取和呈现数据中的模式。

数据科学包括数据挖掘、预测、机器学习、预测分析、统计和文本分析等领域。随着数据以惊人的速度增长，公司正在竞相利用数据中的洞察力。然而，大多数组织都缺乏专家来分析他们的大数据，以找到见解并探索公司尚未发现的问题。为了实现数据科学的价值并将其货币化，组织必须将预测见解、预测和优化策略注入业务和运营系统。许多企业正在为他们的知识工作者提供平台，帮助他们执行机器学习项目和任务。能够从注入业务的大量数据中提取趋势和机会将给组织带来竞争优势。

数据科学包括描述、诊断、预测和规范能力。这意味着有了数据科学，机构可以使用数据来弄清楚发生了什么，为什么会发生，发生了什么，以及他们应该如何处理预期的结果。

数据分析是对数据进行详细研究和汇总的过程。除了一个重要的细节之外，它与数据科学大致相同。数据分析首先建立数据分析模型和目标，收集大量的数据进行分析，最后提取有用的信息，形成对业务有帮助的结论。

什么是数据科学家?

数据科学是一门涵盖统计学、数据挖掘、科学方法、人工智能和数据分析等多个领域的学术知识。目的是从数据中提取价值。为分析准备数据是数据科学的重要组成部分。该过程包括清理、汇总和处理数据。但在较大的企业中，有所谓的数据工程师来完成这项任务。最后，数据科学就是检查分析的结果，以帮助企业、学术界或任何与数据相关的项目获得明智的见解。

数据科学家是精通所有这些事情的专业人士。他们的工作涉及运用一系列技能来分析各种各样的数据:从互联网到智能手机、传感器和其他来源，并从中得出可操作的见解。数据科学家的工作就是识别问题、提出问题、设计方法和分析可用数据。一个完整的数据团队由数据科学家、数据分析师和数据工程师组成。数据分析师从事统计工作，如实验设计、数据分析等。数据工程师的工作是程序实现，比如大数据的收集和组织，以及算法的部署。

• Python编程/R编程:
  虽然编程不是数据科学家的主要工作，但在不使用工具的情况下执行统计操作将花费相对的时间。此外，数据量通常非常大。如果不使用Python或R来辅助排序，就无法使用它。
• 数据库/编码:
  当涉及到数据收集时，必须对其进行清理和管理。数据科学家在这方面必须有很高的技能。主要原因与数据的数量和质量相同。要想很好地利用数据，首先必须确保对数据进行组织和管理。
• 机器学习和人工智能:
  数据科学家必须对机器学习和人工智能有一定的掌握，因为他们的数据是分不开的。机器学习或人工智能离不开数据。
• 数据分析:
  前面提到，数据科学家需要使用SQL数据库管理系统，主要是存储和有效处理数据，然后使用存储的数据进行分析。数据科学家还需要非常熟悉数据分析，能够从数据中发现价值并利用它。
• 数据可视化:
  除了知道如何分析数据之外，数据科学家还必须能够将其可视化以进行解释。数据科学家需要面对的利益相关者包括老板、经理、c级、高级管理人员，以及公司中的其他重要角色，但这些人并不一定对数据的观察那么精通，因此数据的可视化已经成为数据科学的重要组成部分。
• 数学与统计:
  数学和统计学是数据科学家的基本技能。在数据科学家的工作中，他们每天都要面对复杂的数学和统计问题。计算风险、计算可能性、预测等等，都需要等效于数学和统计学。学术的理解。
• 沟通能力和团队合作能力:
  沟通和沟通的能力对于团队合作来说是必不可少的，尤其是对于数据科学家来说。在一个数据或数据团队中，除了科学家之外，还有数据分析师、数据工程师和感兴趣的团队，因此优秀的沟通能力和部门交流将尤为重要。
• 市场营销理论与实践经验:
  数据科学家还需要具备市场营销知识和实践经验，因为他们的分析和计算往往会直接影响到公司的运营和营销，了解市场营销对判断数据的价值有很大的帮助。

数据科学与数据分析的区别:

区分数据科学和数据分析的方法是覆盖问题的范围。数据科学涵盖了比数据分析更广泛的问题。数据分析首先建立数据分析模型和目标，然后进行总结。另一方面，数据科学更深入，提出了更多的问题来发现新的知识和目标。

数据分析师对来自一个数据集的数据进行内容分析，而数据科学家则将来自不同来源的数据集组合起来以产生新的见解。

数据科学的用途是什么?

• 描述性分析:
  描述性分析检查数据，以深入了解数据的数据环境中发生了什么或正在发生什么。它的特点是数据可视化，如饼图、条形图、折线图、表格或生成的叙述。
• 诊断分析:
  诊断分析是对深入或详细的数据进行检查，以了解事情发生的原因。它的特点是采用深度研究、数据探索、数据挖掘和关联等技术。可以对给定的数据集执行多个数据操作和转换，以发现每种技术中的独特模式。
• 预测分析:
  预测分析使用历史数据对未来可能的数据模式做出准确的预测。它以机器学习、预测、模式匹配和预测建模等技术为特色。在每一种技术中，计算机都经过训练，对数据中的因果关系进行逆向工程。
• 规范分析:
  规定性分析将预测性数据提升到一个新的水平。它不仅能预测可能发生的事情，还能提出应对这种结果的最佳方式。它可以分析不同选择的潜在影响，并推荐最佳行动方案。它使用图形分析、模拟、复杂事件处理、神经网络和机器学习中的推荐引擎。

数据科学是如何工作的?

• 理解业务问题:数据科学的过程始于理解业务用户试图解决的问题。
• 收集和集成原始数据:一旦了解了业务问题，下一步就是收集和集成原始数据。首先，分析师必须查看现有数据。通常，数据将采用许多不同的格式和许多不同的系统，因此数据整理和数据准备技术通常用于将原始数据转换为适合将使用的特定分析技术的可用格式。如果数据不可用，数据科学家、数据工程师和IT人员通常会协作将新数据放入沙盒环境中进行测试。
• 探索、转换、清理和准备数据:大多数数据科学从业者将使用数据可视化工具将数据组织成图形和可视化，以帮助他们查看数据中的一般模式、高级相关性和任何潜在的异常值。分析人员将转换、创建变量并为建模准备数据。
• 从数据中创建和选择模型:大多数分析师使用算法从输入数据中创建模型，并使用机器学习、深度学习、预测或自然语言处理等技术来测试不同的模型。
• 测试、调优和部署模型:将统计模型和算法应用于数据集，以尝试基于输入预测器(影响目标的因素)概括目标变量的行为。输出通常是预测、异常和优化，它们可以显示在仪表板或嵌入式报告中，或者直接注入到业务系统中，以便在影响点附近做出决策。然后，在将模型部署到可视化或业务系统中之后，将使用它们对以前从未见过的新输入数据进行评分。
• 监视、测试、刷新和管理模型:一旦部署了模型，就必须对其进行监视，以便在实际事件的行为发生变化而导致数据发生变化时对其进行更新和重新训练。因此，组织必须开发一个模型操作策略来控制和管理生产模型的变更。除了将模型部署到仪表板和生产系统之外，数据科学家还可以创建可以从可视化或仪表板工具调用的复杂数据科学管道。通常，这些都有一组简化的参数和因素，可以由公民数据科学家进行调整。这有助于解决上述技能短缺问题。因此，公民数据科学家通常是业务或领域专家，他们可以选择感兴趣的参数并运行复杂的数据科学工作流，而无需了解其背后的复杂性。这使得他们可以在不涉及数据科学家的情况下测试不同的场景。

数据科学对企业有什么好处?

数据科学正在彻底改变公司开展业务的方式。许多企业需要强大的数据科学战略来推动增长并保持竞争优势。

• 探索未知的转换模型:
  组织可以使用数据科学来发现新的模式和关系，这些模式和关系有可能改变组织。它揭示了对利润率影响最大的资源管理方面的低成本变化。
• 新产品和解决方案的创新:
  数据科学揭示了可能被忽视的差距和问题。对购买决策、客户反馈和业务流程的深入了解可以推动内部操作和外部解决方案的创新。
• 即时优化:
  对企业来说，实时响应不断变化的环境是极具挑战性的。这可能导致重大损失或业务活动中断。数据科学可以帮助公司预测变化，并对不同情况做出最佳反应。
• 数据科学趋势和行业:
  人工智能和机器学习的创新使数据处理更快、更高效。在行业需求的推动下，数据科学领域形成了一个由学科、学位和职称组成的生态系统。行业对跨职能技能和专业知识的需求使得数据科学在未来几十年表现出强劲的预期增长。
• 大数据分析:
  数据分析的发展得益于大数据的发展。大数据的概念是基于体积、速度和准确性的概念。在大数据时代，最重要的三个要求是大、快、实数据。虽然存储大量数据历来没有问题，但分析和处理这些数据的方法相对有限。
• 数据科学自动化:
  据业内人士估计，数据科学自动化将在很短的时间内有更多的突破性发展。世界现在正处于数据科学模型自动化的阶段。随着数据科学的发展，模型自动化将得到越来越广泛的应用。
• 云和数据科学:
  云计算不仅大大降低了设备、软件和平台的成本。同时，大大降低了数据分析中的应用和维护成本。基于云的数据科学和机器学习平台为数据科学家处理和分析来自云的数据提供了理想的环境。
• 自然语言处理:
  深度学习已经成为数据科学中最受欢迎的领域之一。深度学习因其学习复杂非线性关系的能力而备受关注。
• 物联网:
  数据科学是物联网的核心。它可以从被连接的对象中获取信息，并通过机器与互联网的连接实现数据传输。到目前为止，自动驾驶在一定程度上采用了数据科学技术。