數據科學：概述，歷史和常見問題解答

什麼是數據科學？

數據科學是應用數學和統計數據根據大量複雜數據或大數據。

數據科學或數據驅動的科學將不同領域的各個方面與計算的有助於解釋數據的轉換，以實現決策目的。

了解數據科學

數據來自不同部門，渠道和平台，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。可用數據量的增加為基於大數據開闢了新的研究領域的大門 - 大量數據集有助於創建更好的運營工具部門。

由於技術和收集技術的進步，可以不斷增加對數據的訪問。可以根據收集的信息來監控購買模式和行為的個人。

但是，不斷增長的數據是非結構化的，需要解析有效的決策。對於公司而言，此過程是複雜的，耗時的，因此是數據科學的出現。

數據科學的簡短歷史

自1960年代初以來，“數據科學”一詞一直在使用，當時它被同義為“計算機科學”。後來，該術語被不同以定義一系列不同應用程序中使用的數據處理方法的調查。

2001年，威廉·克利夫蘭（William S. Cleveland）首次使用“數據科學”一詞來指代獨立的學科。《哈佛商業評論》在2012年發表了一篇文章，描述了數據科學家是“ 21世紀最性感的工作”。

如何應用數據科學

數據科學結合了來自多個學科的工具，以收集數據集，過程並從數據集中獲得見解，從集合中提取有意義的數據，並將其解釋為決策目的。組成數據科學領域的紀律領域包括採礦，統計，機器學習，分析和編程。

數據挖掘將算法應用於復雜數據集，以揭示然後將其用於從集合中提取有用和相關數據的模式。統計措施或預測分析使用這些提取的數據來衡量將來可能發生的事件，這些事件會根據過去的數據發生的情況。

機器學習是一種人工智能工具，可以處理人類一生將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相匹配，完善了預測分析下提出的決策模型。

使用分析，數據分析人員使用機器學習階段收集並處理結構化數據演算法。分析師將數據解釋為決策團隊可以理解的凝聚力語言。數據科學實際上應用於所有環境，隨著數據科學家的角色的發展，該領域將擴展到包含數據架構，數據工程和數據管理。

數據科學家

數據科學家在許多情況下收集，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了統計模型，分析數據集中的模式，趨勢和關係。這些信息可用於預測消費者行為或確定業務和運營風險。

數據科學家的角色通常是講故事的人的角色，向決策者展示數據見解的方式是可以理解且適用於解決問題的方式。

今天的數據科學

公司正在將大數據和數據科學應用於日常活動，以將價值帶給消費者。銀行機構正在利用大數據，以增強其欺詐檢測成功。資產管理公司正在使用大數據來預測安全價格在指定時間上升或下降的可能性。

Netflix等公司挖掘了大數據，以確定將哪些產品交付給用戶。 Netflix還使用算法根據其查看歷史記錄為用戶創建個性化建議。數據科學正在以快速的速度發展，其應用將繼續改變未來的生活。