隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，數(shù)據(jù)學科在當今時代發(fā)展顯得格外重要。下面這篇文章是筆者整理分享關于數(shù)據(jù)科學的相關內容，對此感興趣的同學可以進來看看哦！或許還能收獲意想不到的驚喜。

現(xiàn)如今，當人們被問到什么學科最火爆，就業(yè)率最高時，薪水最誘人，數(shù)據(jù)科學想必一定是其中的一個答案。《哈佛商業(yè)評論》曾一度將“數(shù)據(jù)科學家”這一職業(yè)評為21世紀最性感的工作 （“Data Scientist: The sexiest job of the 21th century” – Harvard Business Review）。據(jù)Built in從數(shù)據(jù)科學家收集的數(shù)據(jù)顯示，美國數(shù)據(jù)科學相關崗位平均年薪達到了12.5666萬美元。

近年來，隨著可用的數(shù)據(jù)量日益激增，數(shù)據(jù)挖掘和分析給企業(yè)帶來了巨大的經濟效應，數(shù)據(jù)科學領域也得到了蓬勃的發(fā)展。各行各業(yè)掀起了對數(shù)據(jù)科學家的招聘浪潮，越來越多的大學設立了數(shù)據(jù)科學相關學科來滿足社會需求。

一、什么是數(shù)據(jù)科學？

數(shù)據(jù)科學從廣義上來說，就是和數(shù)據(jù)有關的科學研究，它是一門涉及統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機、人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化技術等多學科知識交叉性的學科。具體來說，數(shù)據(jù)科學是指通過挖掘數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，從而獲取數(shù)據(jù)中潛在的信息和技術，提供各行各業(yè)使用行業(yè)使用，以實現(xiàn)更明智的規(guī)劃和決策。

數(shù)據(jù)科學在20世紀60年代已被提出，只是當時并未獲得學術界的注意和認可，1974年彼得·諾爾（Peter Naur）出版了《計算機方法的簡明調研》中將數(shù)據(jù)科學定義為：“處理數(shù)據(jù)的科學，一旦數(shù)據(jù)與其代表事物的關系被建立起來，將為其他領域與科學提供借鑒”。

從財富50強公司到初出茅廬的初創(chuàng)公司，各種企業(yè)都在使用數(shù)據(jù)科學來尋找聯(lián)系和模式，并提供突破性的見解。這就解釋了為什么數(shù)據(jù)科學是一個快速發(fā)展的領域，并徹底改變了許多行業(yè)。更具體地說，數(shù)據(jù)科學是用于復雜的數(shù)據(jù)分析、預測建模、推薦生成和數(shù)據(jù)可視化。

（1）復雜數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)科學允許快速和精確的分析。借助各種軟件工具和技術，數(shù)據(jù)分析師可以輕松識別趨勢并檢測最大和最復雜的數(shù)據(jù)集中的模式。這使企業(yè)能夠做出更好的決策，無論是關于如何最好地細分客戶還是進行徹底的市場分析。

（2）預測建模：數(shù)據(jù)科學還可用于預測建模。從本質上講，通過使用機器學習來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式，分析師可以在一定程度上準確預測未來可能的結果。這些模型在保險、營銷、醫(yī)療保健和金融等行業(yè)特別有用，在這些行業(yè)中，預測某些事件發(fā)生的可能性是企業(yè)成功的關鍵。

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（3）推薦生成：一些公司，如Netflix、亞馬遜和Spotify，國內的淘寶抖音等APP依靠數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶過去的行為為用戶生成建議。多虧了數(shù)據(jù)科學，這些平臺和類似平臺的用戶才能獲得根據(jù)他們的偏好和興趣量身定制的內容。

（4）數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)科學還用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化（例如圖形、圖表、儀表板）和報告，這有助于非技術業(yè)務領導者和繁忙的高管輕松理解有關其業(yè)務狀態(tài)的復雜信息。

二、數(shù)據(jù)科學所需工具

正所謂工欲善其事，必先利其器。數(shù)據(jù)科學專業(yè)人員通常需要持續(xù)學習一系列數(shù)據(jù)科學工具和編程語言才能在整個職業(yè)生涯中如魚得水。

常見數(shù)據(jù)科學編程語言包括了：Python、R、SQL、C/C++。流行的數(shù)據(jù)科學工具也是舉不勝舉，這里只給大家了解一些相關常見的科學工具，包括：Apache Spark（數(shù)據(jù)分析工具）、Apache Hadoop（大數(shù)據(jù)工具）、KNIME（數(shù)據(jù)分析工具）、Microsoft Excel（數(shù)據(jù)分析工具）、Microsoft Power BI（商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化工具）、MongoDB（數(shù)據(jù)庫工具）、Qlik（數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)集成工具）、QlikView（數(shù)據(jù)可視化工具）、SAS（數(shù)據(jù)分析工具）、Scikit Learn（機器學習工具）、 Tableau（數(shù)據(jù)可視化工具）、 TensorFlow（機器學習工具）等等。

三、數(shù)據(jù)科學五個階段

從一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中提取并挖掘相應的價值，數(shù)據(jù)科學可以理解為是對數(shù)據(jù)五個階段的生命周期的研究：

1. 獲取數(shù)據(jù)：此階段是數(shù)據(jù)科學家收集原始和非結構化數(shù)據(jù)的時間。獲取數(shù)據(jù)階段通常包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)輸入、信號接收和數(shù)據(jù)提取。
2. 處理數(shù)據(jù)：這個階段是將數(shù)據(jù)放入可利用的形式時。維護階段包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)暫存、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)架構。
3. 確定算法：在這個階段，人們會檢查數(shù)據(jù)的模式和偏差，以了解它將如何作為預測分析工具發(fā)揮作用。流程階段包括數(shù)據(jù)挖掘、聚類和分類、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)匯總。
4. 分析數(shù)據(jù)：此階段是對數(shù)據(jù)執(zhí)行多種類型的分析。分析階段涉及數(shù)據(jù)報告、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能和決策制定。
5. 展示數(shù)據(jù)：在這個階段，數(shù)據(jù)科學家和分析師通過報告、圖表和圖形展示數(shù)據(jù)。溝通階段通常包括探索性和驗證性分析、預測分析、回歸、文本挖掘和定性分析。

四、數(shù)據(jù)科學技術有哪些

數(shù)據(jù)科學專業(yè)人員必須熟悉許多數(shù)據(jù)科學技術才能完成他們的工作。以下是一些最流行的技術：

• 回歸：數(shù)據(jù)科學中的回歸分析是一種監(jiān)督學習，允許您根據(jù)多個變量以及這些變量如何相互影響來預測結果。線性回歸是最常用的回歸分析技術。
• 分類：數(shù)據(jù)科學中的分類是指預測不同數(shù)據(jù)點的類別或標簽的過程。與回歸一樣，分類是監(jiān)督學習的一個子類別。它用于垃圾郵件過濾器和情緒分析等應用程序。
• 聚類：聚類或聚類分析是一種用于無監(jiān)督學習的數(shù)據(jù)科學技術。在聚類分析期間，數(shù)據(jù)集中緊密關聯(lián)的對象被分組在一起，然后為每個組分配特征。聚類是為了揭示數(shù)據(jù)中的模式，通常使用大型非結構化數(shù)據(jù)集。
• 異常檢測：異常檢測（有時稱為異常值檢測）是一種數(shù)據(jù)科學技術，用于識別具有相對極端值的數(shù)據(jù)點。異常檢測用于金融和網(wǎng)絡安全等行業(yè)。

五、數(shù)據(jù)科學家的工作是什么？

數(shù)據(jù)科學工作可以有許多不同的形式。在數(shù)據(jù)科學職業(yè)生涯的開始階段，一個人可能擁有數(shù)據(jù)分析師的頭銜，并晉升為科學家、工程師、架構師等。數(shù)據(jù)科學中的每個角色都使用技術和軟技能，這些技能需要在一個人的整個職業(yè)生涯中得到發(fā)展。

數(shù)據(jù)科學家專注于收集、組織和分析數(shù)據(jù)的過程，以便其中的信息可以傳達為一個清晰的故事，并具有可操作的要點。一般來說，數(shù)據(jù)科學家擅長檢測隱藏在大量數(shù)據(jù)中的模式，他們經常使用高級算法并實施機器學習模型來幫助企業(yè)和組織做出準確的評估和預測。典型的數(shù)據(jù)科學家具有深厚的數(shù)學和統(tǒng)計學知識，以及使用R、Python 和 SQL 等編程語言的經驗。

數(shù)據(jù)科學專業(yè)人員需要的具體技能和技術因所處崗位和場景而異。如果數(shù)據(jù)科學家希望進入數(shù)據(jù)科學中更專業(yè)的領域（例如深度學習、神經網(wǎng)絡和自然語言處理），則需要學習一些技能和技術，比如：

• 編程使用 Python 和 R 等語言。
• 數(shù)據(jù)庫管理學習和應用SQL與數(shù)據(jù)庫進行通信。
• 統(tǒng)計學掌握如何分析數(shù)據(jù)以解決問題。
• 好奇心專注于解決問題并不斷學習新事物。
• 故事用數(shù)據(jù)講述故事和傳遞見解的能力。
• 溝通樂于與他人協(xié)作，并清楚地傳達問題和解決方案。

六、數(shù)據(jù)科學在各行業(yè)的應用

目前數(shù)據(jù)科學的應用場景越來越廣泛，例如我們可以通過異常檢測去發(fā)現(xiàn)欺詐、疾病和犯罪的情況，可以將預測模型運用到銷售、收入和客戶留存的場景，以及面部、語音和文本識別，根據(jù)學習到的偏好，推薦引擎可以向你推薦電影、餐廳和書籍，預測送餐時間，根據(jù)便利設施預測房價，安排拼車取件和包裹遞送等等。

如下是數(shù)據(jù)科學的在不同行業(yè)的一些應用案例：

（1）醫(yī)療保健中的數(shù)據(jù)科學：

數(shù)據(jù)科學為醫(yī)療保健行業(yè)帶來了許多突破?，F(xiàn)在，從電子病歷到臨床數(shù)據(jù)庫再到個人健身追蹤器，醫(yī)療專業(yè)人員都可以找到龐大的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡，從而找到了解疾病、實踐預防醫(yī)學、更快地診斷疾病和探索新治療方案的新方法。患者數(shù)據(jù)的敏感性使數(shù)據(jù)安全成為醫(yī)療保健領域更加重視的重點。

（2）自動駕駛汽車中的數(shù)據(jù)科學：

數(shù)據(jù)科學也出現(xiàn)在道路上。特斯拉、福特和大眾汽車已經在其自動駕駛汽車中實施了預測分析。這些汽車使用數(shù)以千計的微型攝像頭和傳感器來實時傳遞信息。使用機器學習、預測分析和數(shù)據(jù)科學，自動駕駛汽車可以根據(jù)速度限制進行調整，避免危險的變道，甚至可以將乘客帶到最快的路線上。

（3）數(shù)據(jù)科學與物流：

UPS 轉向數(shù)據(jù)科學，以最大限度地提高內部和遞送路線的效率。該公司的道路集成優(yōu)化和導航 （ORION） 工具使用數(shù)據(jù)科學支持的統(tǒng)計建模和算法，根據(jù)天氣、交通和施工為送貨司機創(chuàng)建最佳路線。據(jù)估計，數(shù)據(jù)科學每年為物流公司節(jié)省數(shù)百萬加侖的燃料和送貨里程。

（4）娛樂業(yè)中的數(shù)據(jù)科學：

有沒有想過網(wǎng)易云音樂似乎推薦了你有心情聽的完美歌曲？或者抖音如何知道您喜歡狂歡哪些節(jié)目？利用數(shù)據(jù)科學，這些媒體流媒體巨頭了解您的偏好，從他們認為可以準確吸引您興趣的龐大庫中精心策劃內容。

（5）零售客戶中的數(shù)據(jù)科學：

許多企業(yè)依靠數(shù)據(jù)科學家來構建時間序列預測模型，以幫助進行庫存管理和供應鏈優(yōu)化。數(shù)據(jù)科學家有時還負責根據(jù)通過財務模型做出的預算預測提出主動建議。有些甚至使用數(shù)據(jù)挖掘按行為對客戶進行細分，根據(jù)以前的品牌互動定制未來的營銷信息以吸引某些群體。

（6）金融數(shù)據(jù)科學：

機器學習和數(shù)據(jù)科學為金融業(yè)節(jié)省了數(shù)百萬美元和無法量化的時間。例如，摩根大通的合同智能平臺使用自然語言處理來處理和提取每年數(shù)千份商業(yè)信貸協(xié)議的重要數(shù)據(jù)。多虧了數(shù)據(jù)科學，原本需要數(shù)十萬個人工小時才能完成的工作現(xiàn)在只需幾個小時即可完成。此外，Stripe和PayPal等金融科技公司投資于數(shù)據(jù)科學，以創(chuàng)建機器學習工具，以快速檢測和防止欺詐活動。

（7）網(wǎng)絡安全中的數(shù)據(jù)科學：

數(shù)據(jù)科學在每個行業(yè)都很有用，但它可能是網(wǎng)絡安全中最重要的。例如，國際網(wǎng)絡安全公司卡巴斯基（Kaspersky）每天使用科學和機器學習來檢測數(shù)十萬個新的惡意軟件樣本。能夠通過數(shù)據(jù)科學即時檢測和學習新的網(wǎng)絡犯罪方法對于我們未來的安全和保障至關重要。

七、“說在最后”

數(shù)據(jù)科學已經成為21世紀最重要的學科之一，未來將有越來越多的人去學習，市場前景將會越來越廣闊。越來越多的公司和機構開始組建數(shù)據(jù)科學團隊來解決商業(yè)運營中遇到的各種實際問題。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，數(shù)據(jù)的日益增長，計算機技術的持續(xù)發(fā)展，我相信數(shù)據(jù)科學領域不僅能為企業(yè)帶來更多效益，而且將會融入到人們生活中的方方面面，為人們的生活帶來更多的便利。