数据科学：它是什么以及它如何在公司中应用

ayshakhatun7237

通过我们丰富且免费的文章加深您的专业知识。
皮质智能
皮质智能
皮质内容分析师

2024 年 3 月 1 日， 11分钟阅读
您是否知道到 2029 年，数据科学领域的就业机会预计将增加15%？这是美国劳工统计局的说法。

近年来，这个领域已经引起了很大的关注，但许多公司仍然不知道如何探索它。包括因为我相信有必要构建和维持一个非常独特的科学家团队来实现这一目标。

我们可以把事情说得更清楚一点吗？

继续阅读即可看到：

当然，什么是数据科学？
数据科学的历史是什么？
为什么数据科学对公司很重要？

毕竟，什么是数据科学？
数据科学有不同的定义，涉及统计学、计 法国 Whatsapp 数据 算机科学、软件工程等领域。事实上，这个术语远未成为学术界的共识。

例如，根据甲骨文的说法，它是“一个跨学科领域，使用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值” 。

数学家 DJ Patil 是该领域最著名的专家之一，他将数据科学总结为从大量复杂记录中 提取知识和见解的能力。

因此，为了转化这一概念，伯克利大学创建了数据科学生命周期，分为五个阶段：

抓住;
贮存;
加工;
分析;
沟通。
让数据科学变得简单
简而言之，数据科学是一种多学科方法，用于从组织、政府、个人等生成和收集的 大量且不断增长的数据中提取可行的见解。

它包括准备数据进行分析和处理，并呈现结果以揭示模式并使利益相关者能够得出明智的结论。

基本上，这些输入的组织可以涉及清理、聚合和操作，以便它们适合特定类型的处理。分析需要开发和使用人工智能 (AI) 算法和模型。

此过程由软件驱动，该软件搜索数据以找到内部模式，然后将这些模式转换为支持业务决策的预测。

这些预测的准确性必须通过科学设计的测试和实验来验证。必须通过熟练使用数据可视化工具来共享结果，使任何人都能看到模式并了解趋势。

揭秘数据科学家
因此，数据科学家拥有超越典型数据分析师的技能。

总的来说，数据科学家应该能够做到以下几点：

应用数学、统计学和科学方法；
使用各种工具和技术来评估和准备数据 - 从 SQL 到数据挖掘和数据集成方法；
使用预测分析和人工智能（AI）（包括机器学习和深度学习模型）从数据中提取见解；
编写自动化数据处理和计算的应用程序；
讲述并说明故事，向具有不同技术知识和理解水平的决策者和利益相关者清楚地传达结果的含义；
解释如何使用这些结果来解决业务问题。
简而言之，数据科学是一门结合统计学、数据可视化、计算机编程、数据挖掘、机器学习和数据库工程来解决复杂问题的学科。

简而言之，数据科学的历史是什么？
对数据科学的首次引用出现在 1962 年数学家 John Tukey 的文章“数据分析的未来”中。

此外，另一个重要的里程碑是计算机专家 Peter Naur 在 1974 年进行的研究，称为“计算方法”，他在其中以更详细的方式引用和定义了该术语。

虽然这并不是什么新鲜事，但在过去二十年里——当数据成为“新石油”时——这个领域变得更加臭名昭著。

这种增长如此持续，以至于 DJ Patil 和 Jeff Hammerbacher 在 2008 年首次使用“数据科学家”一词来描述具有探索大数据世界技能的专业人士。



该职业已成为世界上最受欢迎的职业之一，被加州大学称为 21 世纪最令人兴奋的职业机会。

目前，该活动在Glassdor 的美国 最佳职业排名中名列前茅。

这表明，只有合格的专业人士能够将数据转化为知识和见解，数据才具有应有的价值。