數據科學：你需要知道的一切

數據科學是收集、存儲和分析有關事物的信息以獲得有價值的見解的領域。

公司從事數據科學活動由來已久，但最近互聯網用戶數據的爆炸式增長和更便宜的雲基礎設施造就了該行業的繁榮。

與同類學科相比，數據科學相對較新，並且仍在不斷發展。 因此，它同樣為未來的職業道路提供了很多希望。

這篇文章列出了您需要了解的有關數據科學的所有信息，以及它如何使您或您的公司受益。

為什麼選擇數據科學？

對數據科學家的需求在不斷增長，因此這是進入該領域的一個很好的理由。 另一個很好的理由是數據科學的薪水相對較好，所以你不需要太在意你的收入。

此外，您可以作為跨多個部門的數據科學家工作，因此您不局限於一個行業。 只需運用您的分析技能來尋找模式並檢查從金融服務到物流、製造、電信、醫療保健等領域的績效。

數據科學的應用

數據科學是一個廣闊的領域，適用於許多行業，因此它的潛在應用是巨大的。

以下是這些數據科學應用程序中最受歡迎的：

• 欺詐和風險檢測——這是數據科學最早的應用之一。 對不同數據集的收集和分析使財務公司能夠更好地避免和管理壞賬和損失。 還可以輕鬆發現極有可能是欺詐的交易。
  
• 醫療保健——數據科學也被用於醫學研究，以推導遺傳學、某些疾病及其藥物反應之間的聯繫。 它還用於通過使用模型模擬來預測未來的藥物結果來開發藥物。
  
• 圖像識別——這是數據科學的另一個非常流行的應用。 圖像識別是指識別圖片和視頻等圖像數據集中的模式，它提供了許多有前途的未來應用。
  
• 搜索引擎——數據科學在呈現您從 Google 和 Bing 等搜索引擎看到的結果方面也發揮著重要作用。 此處使用的算法會比較數十億頁，以找到每個搜索詞的最佳結果。 他們還可以跟踪用戶點擊，以便隨著時間的推移更好地個性化結果。
  
• 物流——使用數據科學優化路線可以幫助公司節省大量資金並降低運營成本。
  
• 推薦系​​統——它建立在你過去所有活動的數據之上，試圖預測可能與你相關的下一個最佳事物。 推薦系​​統無處不在，從 Netflix 到 Spotify、Amazon、Twitter 等等。
  
• 語音識別——與圖像識別系統類似，語音識別使用數據科學使機器能夠理解人類語音。
  
• 廣告——有針對性的廣告只有通過數據科學才能實現，因為它基於大量的用戶人口統計和心理數據。

數據科學與統計學

數據科學和統計學有很多共同點，但是，這兩個學科之間有很多不同之處。

對於初學者來說，統計學主要是一門數學學科，旨在收集和解釋定量數據。 另一方面，數據科學依賴於從數學到計算機科學、數據庫等廣泛的學科。

數據科學還處理比統計數據大得多的數據集。 大多數統計建模發生在相對少量的數據上，而數據科學家通常不得不處理適合多台計算機的大量數據。

最後，雖然統計學主要側重於從手頭的數據中得出關於世界的結論，但數據科學主要側重於從可用數據中得出預測意義和優化。

數據科學與人工智能

數據科學和人工智能是兩個經常重疊的術語。 但是，儘管它們相關，但它們並不相同。

數據科學是一種收集、準備和分析數據以獲取洞察力的綜合方法，而人工智能是預測算法的實現以獲取洞察力。

人工智能是數據科學的一部分，是處理大數據的所有相關方法和模型的總稱。

數據科學家如何工作

數據科學家的工作可以分為四個主要部分，它們是：

• 數據的收集和存儲
• 數據的分析和解釋
• 構建工具和模型以根據數據進行預測
• 數據可視化和報告

數據科學所需的技能

• 數學– 不言自明的學科。
  
• 機器學習——在模式搜索中將學習模式中的算法應用於大型數據集，通常使用 Python 語言進行。
  
• 數據建模——組織和管理大量數據以從中收集見解的方法。
  
• 軟件工程——創建算法的過程，該算法通過大量數據產生洞察力。 流行的工具包括 Python 和 R。
  
• 統計——你從數據集中產生有意義的見解的能力。
  
• 數據庫——從簡單的系統（如 Excel 電子表格）到更複雜的 SQL 數據庫存儲和檢索數據的能力。

如何成為數據科學家

成為數據科學家的最簡單方法是首先獲得相關領域的學士學位，例如數據科學、計算機科學、數學或統計學，然後按照非學位持有者的循序漸進指南進行操作下一段。

如何在沒有學位的情況下獲得數據科學工作

同樣可以在沒有學位的情況下找到一份數據科學工作。 重要的是您知道自己在做什麼，並且在被錄用時能夠出色地完成工作。

以下是您在沒有學位的情況下獲得數據科學工作所需的步驟：

1. 掌握基本技能——這包括數學、統計學、概率論、數據分析、IT 和 Git 等編程基礎知識。
   
2. 掌握數據科學基礎——接下來，您需要掌握數據科學的特定技能，例如 R 和 Python 語言、Excel、SQL、Spark、Hadoop 等。
   
3. 參加訓練營或課程——擁有數據科學行業的專業認證將證明你對任何潛在雇主的奉獻精神。 因此，請考慮獲得 IBM、DASCA、Open CDS 或 Microsoft Azure 認證。
   
4. 建立你的作品集——雖然證書不能 100% 證明你的交付能力，但以前工作的作品集可以。 因此，您需要通過構建作品集來展示您的能力，最好是在線和在 GitHub 等平台上。 這可以包括從個人項目到無償工作、實習和相關工作的一切。
   
5. 提高你的面試技巧——一旦你的簡歷令人印象深刻並贏得面試機會，這是你需要的最後一項技能。
   
6. 尋找工作——拼圖的最後一部分。 你需要積極走出去，讓事情發生。

數據科學職位列表

數據科學家在不同的行業和不同的目的工作，這意味著他們的工作角色通常略有不同。 然而，職位描述通常會詳細列出數據科學家的職責。

以下是一些最受歡迎的：

• 數據分析師
• 數據架構師
• 數據工程師
• 數據科學家
• 數據庫管理員
• 業務分析師
• 量化分析師
• 數據和分析經理
• 機器學習工程師
• 統計員

數據科學工具清單

那裡有大量的數據科學工具，但這裡是最受歡迎的工具。

• Tensorflow——流行的機器學習平台。
• Jupyter——基於 Web 的集成開發環境，支持 40 多種語言。
• R——一種統計計算和圖形編程語言。
• Posit R Studio – R 的集成開發環境。
• Python——流行的數據分析和自動化編程語言。
• RapidMiner – 企業數據科學平台。
• BigML——簡單的機器學習平台。
• Scikit-learn – 機器學習和預測數據分析工具。
• Informatica – 數據集成工具。
• AWS Redshift – 雲的可擴展數據倉庫
• Cognos – 來自 IBM 的分析報告工具。
• Matplotlib – Python 編程語言的可視化庫。
• Apache Spark – 用於分析和機器學習的大型數據庫引擎。
• Apache Hadoop – 大型數據集分佈式處理框架。
• Mahout——來自 Apache 的機器學習平台
• Azure ML Studio——面向數據科學家的基於 Web 的 IDE
• Tableau – 數據分析和可視化工具。
• Excel – Microsoft 的電子表格軟件。
• Plotly – Python 的免費開源圖形庫
• Google Charts – 免費且功能強大的數據可視化工具。
• Infogram – 直觀的可視化和報告工具。

常見問題 (FAQ)

結論

在這篇關於數據科學及其對您和您的企業意味著什麼的文章的結尾，您應該已經獲得了一兩個有用的見解。

數據科學將繼續發展，這包括它的應用、工作機會和經濟影響。 所以，最好現在就適應，如果你還沒有適應的話。