什么是数据科学？ – 完整指南

数据科学是数学、统计学、机器学习和计算机科学的结合。数据科学正在收集、分析和解释数据，以收集对数据的见解，从而帮助决策者做出明智的决策。

如今，数据科学几乎应用于每个行业，可以预测客户行为和趋势并发现新机会。企业可以使用它来做出有关产品开发和营销的明智决策。它被用作检测欺诈和优化流程的工具。政府还利用数据科学来提高公共服务的提供效率。

数据科学是一个新兴领域，其重要性与日俱增。它是IT界的最新流行词，市场需求一直在稳步增长。由于组织需要将数据转化为洞察力，对数据科学家的需求正在激增。谷歌、亚马逊、微软和苹果等公司一直是数据科学家最大的招聘者之一。数据科学也正成为 IT 专业人士追捧的领域。 

根据最近的一份报告 优先研究预计16.43年至378.7年期间，数据科学的需求将以2022%的复合年增长率增长，市场价值将达到2030亿美元。

简而言之，数据科学通过结合统计和数学、编程技能和学科专业知识，帮助分析数据并从中提取有意义的见解。

数据科学的重要性

如今，组织对数据不堪重负。数据科学将通过结合各种方法、技术和工具，帮助从中提取有意义的见解。在电子商务、金融、医药、人力资源等领域，企业都会遇到海量的数据。数据科学工具和技术帮助他们处理所有这些。

数据科学史

1960 世纪 XNUMX 年代初期，“数据科学”一词被创造出来，旨在帮助理解和分析当时收集的大量数据。数据科学是一门不断发展的学科，利用计算机科学和统计方法在各个行业中获取见解并生成有价值的预测。

数据科学——先决条件

• 统计报表

数据科学依靠统计数据，通过使用复杂的机器学习技术来捕获数据模式并将其转换为可用的证据。

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• 代码编程

Python、R 和 SQL 是最常见的编程语言。要成功执行数据科学项目，灌输一定程度的编程知识非常重要。 

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• 机器学习

机器学习使准确的预测和估计成为可能，机器学习是数据科学的重要组成部分。如果你想在数据科学领域取得成功，你必须对机器学习有深入的了解。

该领域必须清楚地了解数据库的功能以及管理和提取数据的技能。 

您可以根据已知的数据使用数学模型快速计算和预测。建模有助于确定哪种算法最适合处理特定问题以及如何训练这些模型。

还检查一下: 数据科学数学

数据科学有什么用？

• 描述性分析

它有助于准确显示可能满足所有数据要求的模式的数据点。换句话说，它涉及组织、排序和操作数据以生成对所提供的数据有洞察力的信息。它还涉及将原始数据转换为易于理解和解释的形式。

• 预测分析

这是使用历史数据以及数据挖掘、统计建模和机器学习等各种技术来预测未来结果的过程。利用这些数据的趋势，企业可以使用预测分析来发现危险和机遇。

• 诊断分析

这是一次深入的检查，以了解事情发生的原因。使用钻取、数据发现、数据挖掘和关联等技术来描述它。可以对给定的数据集执行多个数据操作和转换，以发现这些技术中的每一种的独特模式。 

• 规范性分析

规范性分析促进了预测数据的使用。它预见最有可能发生的情况，并提供处理该结果的最佳行动方案。它可以评估各种决策的可能影响并提出最佳行动方案。它利用机器学习推荐引擎、复杂事件处理、神经网络、模拟、图形分析和模拟。

数据科学流程是什么？

• 获取数据

第一步是确定需要分析什么类型的数据，并且需要将这些数据导出到 Excel 或 CSV 文件。

• 清理数据

这是必不可少的，因为在您读取数据之前，您必须确保它处于完全可读的状态，没有任何错误，没有缺失或错误的值。

• 探索性分析

分析数据是通过以各种方式可视化数据并识别模式以发现任何异常来完成的。 要分析数据，您必须非常注意细节，以确定是否有任何不合适的地方。

• 建模或机器学习

数据工程师或科学家根据需要分析的数据写下机器学习算法要遵循的指令。该算法迭代地使用这些指令来得出正确的输出。

• 解释数据

在此步骤中，您将发现您的发现并将其呈现给组织。其中最关键的技能是你解释结果的能力。

以下是一些可以帮助数据科学家简化工作的工具示例。

• 数据分析 – Informatica PowerCenter、Rapidminer、Excel、SAS
• 数据可视化 – Tableau、Qlikview、RAW、Jupyter
• 数据仓库 – Apache Hadoop、Informatica/Talend、Microsoft HD 见解
• 资料建模 – H2O.ai、Datarobot、Azure ML Studio、Mahout

数据科学在商业中的好处

• 改进业务预测
• 复杂数据的解释
• 更好的决策
• 产品创新 
• 提高数据安全性
• 开发以用户为中心的产品

数据科学的应用

• 产品推荐

产品推荐技术可以影响顾客购买类似产品。例如，大巴扎的销售人员试图通过将产品捆绑在一起并给予折扣来增加商店的销售额。于是他把洗发水和护发素捆绑在一起，并给予折扣。此外，客户还会以折扣价一起购买它们。

• 未来预测

它是数据科学中广泛应用的技术之一。根据从各种来源收集的各种类型的数据进行天气预报和未来预测。 

• 欺诈和风险检测

它是数据科学最合乎逻辑的应用之一。由于在线交易蓬勃发展，丢失数据是可能的。例如，信用卡欺诈检测取决于金额、商家、位置、时间和其他变量。如果其中任何一个看起来不自然，交易将自动取消，并且您的卡将被冻结 24 小时或更长时间。

• 自动驾驶汽车

自动驾驶汽车是当今世界最成功的发明之一。 我们训练我们的汽车根据之前的数据独立做出决策。 在这个过程中，如果我们的模型表现不佳，我们可以惩罚它。 当汽车开始通过所有实时体验进行学习时，它会随着时间的推移变得更加智能。

• 图像识别

当你想识别一些图像时，数据科学可以检测到对象并对其进行分类。 图像识别最著名的例子是人脸识别——如果你告诉你的智能手机解锁它，它会扫描你的脸。 因此，系统首先会检测人脸，然后将您的人脸分类为人脸，然后再判断手机是否属于实际所有者。

• 语音转文字

语音识别是计算机理解自然语言的过程。 我们对 Siri、Alexa 和 Google Assistant 等虚拟助手非常熟悉。 

• 健康防护

数据科学有助于医疗保健的各个领域，例如医学图像分析、新药开发、遗传学和基因组学，以及为患者提供虚拟帮助。 

• 搜索引擎

Google、Yahoo、Bing、Ask 等在不到一秒的时间内为我们提供了大量结果。使用各种数据科学算法使之成为可能。

如何成为一个 数据科学家?

数据科学家的角色

随着企业产生比以往更多的数据，数据显然是一种宝贵的资产。然而，从数据中提取有意义的见解需要分析数据，这就是数据科学家的用武之地。数据科学家是收集、组织、分析和解释数据以发现趋势、模式和相关性的专家。

数据科学家在确保组织做出明智决策方面发挥着重要作用。他们与企业领导者密切合作，以确定具体目标，例如确定客户细分并推动产品和服务的改进。使用先进的机器学习算法和统计模型，数据科学家可以检查大型数据集，以发现有助于组织做出正确决策的模式和见解。

数据科学家通常具备解释和可视化数据的技术技能和知识。他们必须具备统计分析、编程语言、机器学习算法和数据库系统方面的专业知识。 

让我们看一下专业数据科学家所承担的职责的概述。

• 收集、清理和组织用于预测和规范模型的数据
• 分析大量信息以发现趋势和模式
• 使用编程语言构建数据并将其转换为可用信息
• 与利益相关者合作，了解业务问题并开发数据驱动的解决方案
• 使用统计模型开发预测模型来预测未来趋势
• 构建、维护和监控机器学习模型
• 开发和使用先进的机器学习算法和其他分析方法来创建数据驱动的解决方案
• 向利益相关者传达数据驱动的解决方案
• 使用各种数据挖掘工具发现海量数据集中隐藏的模式和趋势
• 通过数据可视化、报告、仪表板和演示文稿开发和验证数据解决方案

总之，数据科学家的角色对于寻求数据驱动决策的企业至关重要。数据科学家负责收集、组织、分析和解释数据，以确定趋势和相关性。他们还开发数据处理管道、设计报告和仪表板，并开发模型来预测未来趋势。为了在该领域取得成功，他们需要了解业务背景和客户的需求。

成为数据科学家的步骤

数据科学是科技行业中增长最快的领域之一，也是一个对熟练专业人员的需求量很大的领域。如果您正在考虑在该领域从事职业，您可能会对成为数据科学家的过程感到好奇。在这里，我们将概述如何在该领域起步并取得成功。

1. 学习基础知识： 成为数据科学家的第一步是了解数据科学和分析的基础知识。您需要了解数据管理、统计、数学和编程主题。您可以找到大量教授这些主题的在线资源和课程。

2. 培养实践技能： 一旦您获得了对数据科学的基本了解，您就需要培养在您的职业生涯中派上用场的实用技能。例如，熟悉 R 和 Python 等编程语言以及编码和数据库管理系统。您可能还想练习机器学习和数据分析技术。

3. 获得研究生证书或学位： 大多数雇主更喜欢聘请具有相应领域（例如计算机科学或应用数学）研究生或硕士学位的数据科学家。获得数据科学或分析学位可以帮助您获得成为成功的数据科学家所需的知识、专业知识和技能。

4. 项目工作： 发展数据科学技能的最佳方法之一是参与项目。您可以在线查找项目或联系寻找数据科学家的组织。从事项目将帮助您获得数据分析、机器学习和其他数据科学活动的经验。

5. 保持最新状态： 为了保持领先地位，您需要了解最新的数据科学趋势。关注行业新闻并订阅著名的数据科学出版物。

通过适当的奉献和努力，成为一名数据科学家是可以实现的。通过遵循上述提示，您将踏上利润丰厚的数据科学职业之路。

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结论

总之，数据科学是一个动态且快速发展的领域，在数据驱动的世界中发挥着关键作用。它结合了多种技能，包括统计、编程、领域知识和数据可视化，从庞大而复杂的数据集中提取有价值的见解。正如我们在本博客中探讨的那样，数据科学不仅仅是处理数字；它还涉及数据科学。它是将数据转化为可操作的知识，从而推动跨行业做出明智的决策。无论您是经验丰富的数据科学家，还是刚刚开始探索这个迷人领域的人，数据科学的机会和影响都是无限的，它有望继续以深远的方式塑造我们的未来。因此，无论您是使用数据科学来分析市场趋势、改善医疗保健结果还是增强用户体验，很明显，数据科学的力量将持续存在，其潜力仅受我们的想象力和创新的限制。

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