什麼是數據科學？ 完整指南。

什麼是數據科學？

數據科學是一個結合領域知識、編程能力以及數學和統計知識以從數據中提取有用見解的領域。 機器學習算法用於數字、文本、圖像、視頻、音頻和其他數據，以創建可以執行通常需要人類智能的工作的人工智能 (AI) 系統。

任何組織都會聲稱從事某種數據科學，但這意味著什麼？ 數據科學致力於從原始數據中提取乾淨的信息，以形成可操作的見解。 該領域正在迅速擴展並徹底改變瞭如此多的領域，以至於很難用正式的描述來衡量其能力，但總的來說，數據科學致力於從原始數據中提取乾淨的信息，以形成可操作的見解。

我們的數字數據被稱為“二十一世紀的石油”，是該領域最重要的數據。 在工業、科學和我們的日常生活中，它具有不可估量的好處。 你上班的路上，你最近的谷歌搜索最近的咖啡店，你吃什麼的 Instagram 帖子，甚至你的健身追踪器的健康數據都與各種數據集相關。

各種形式的科學家 數據科學負責為我們帶來新產品，提供突破性見解，並通過篩選大量數據、尋找相關性和趨勢，讓我們的生活更加舒適。

必讀：為什麼數據科學很重要？

數據科學技能

“什麼是數據科學？”的這一部分文章讓您了解不同數據科學領域的人們使用的技能和工具。

數據科學家做什麼的？

數據科學家檢查業務數據以獲得可操作的見解。 換句話說，數據科學家通過遵循一組程序來解決業務挑戰，其中包括：

• 為了更好地理解問題，請提出適當的問題。
• 從各種來源獲取數據，包括公司數據、公共數據等。
• 處理原始數據並將其轉換為可供分析的格式。
• 將數據輸入分析系統，可以是機器學習算法或統計模型。
• 準備與相關方分享的調查結果和結論。

數據科學如何運作？

數據科學需要廣泛的學科和專業領域，以提供對原始數據的全面、徹底和精煉的視圖。

為了有效地篩選混亂的大量信息並只交流有助於推動進步和生產力的最重要的部分，數據科學家必須精通數據工程、數學、統計學、高級計算和可視化等各個方面。

為了使用算法和其他技術構建模型並進行預測，數據科學家嚴重依賴人工智能，尤其是其機器學習和深度學習的子領域。

一般來說，數據科學有五個階段的生命週期，包括：

1. 捕獲：數據收集、數據輸入、信號接收和數據提取都是數據捕獲的示例。
2. 維護：數據倉庫、數據清洗、數據暫存、數據分析和數據架構都必須維護。
3. 流程：數據挖掘、聚類/分類、數據建模和數據匯總都是流程中的步驟。
4. 溝通：數據報告、數據可視化、商業智能和決策都是需要溝通的東西。
5. 分析：探索性/確認性、預測性分析、回歸、文本挖掘和定性分析都是分析的例子。

所有五個階段都需要獨特的策略、服務，在某些情況下還需要技能組合。

數據科學用途

數據科學使我們能夠實現一些以前不可能或花費大量時間和精力的大目標。

數據科學可以用來做什麼？

• 檢測異常（欺詐、疾病、犯罪等）
• 決策和自動化（背景調查、信譽等）
• 分類（在電子郵件服務器中，這可能意味著將電子郵件分類為“重要”和“垃圾”文件夾）
• 預測 （銷售、收入和客戶保留）
• 模式識別（天氣模式、金融市場模式等）
• 欣賞（面部、聲音、文字等）
• 觀察和建議（基於學習的偏好，推薦引擎可以為您推薦您可能喜歡的電影、餐館和書籍）

以下是公司如何使用數據科學在其行業中進行創新、開發新產品和改善周圍環境的一些示例。

衛生保健

在醫療保健領域，數據科學帶來了各種突破。 借助從 EMR 到臨床數據庫再到個人健身追踪器的龐大數據網絡，醫療專業人員正在發現了解疾病、實施預防醫學、更快診斷疾病和探索新治療方案的新方法。

自動駕駛汽車

特斯拉、福特和大眾汽車在其最新的自動駕駛汽車時代正在使用預測分析。 這些汽車中使用了數千個微型攝像頭和傳感器來實時傳輸信息。 自動駕駛汽車可以通過機器學習、預測分析和數據科學來適應速度限制、避免危險的變道，甚至可以在最短的路徑上載客。

後勤

UPS 使用數據分析來提高公司內部及其分銷路線的生產力。 該公司的道路綜合優化和導航 (ORION) 工具使用數據科學支持的數學建模和算法，根據天氣、交通、施工和其他因素為送貨司機創建優化路線。

每年，數據科學有望為物流公司節省多達 3900 萬加侖的燃料和超過 1 億英里的交付里程。

娛樂

你有沒有想過 Spotify 似乎總是知道你在找什麼歌？ 或者 Netflix 是如何確切知道你會喜歡看哪些節目的？ 這家音樂流媒體巨頭將根據您目前使用數據科學的音樂流派或樂隊精心策劃歌曲列表。
你最近喜歡做飯嗎？ Netflix 的數據聚合器將檢測您對烹飪靈感的需求，並從其龐大的庫中推薦合適的節目。

金融

得益於機器學習和數據科學，金融部門節省了數百萬美元和無法估量的時間。 摩根大通的合同智能 (COiN) 平台每年使用自然語言處理 (NLP) 來處理和提取大約 12,000 個商業信貸協議中的重要數據。

多虧了數據科學，原本需要 360,000 小時的體力勞動才能完成的工作現在只需幾個小時即可完成。 此外，Stripe 和 PayPal 等金融科技公司正在積極投資數據科學，以開發能夠輕鬆識別和防止欺詐的機器學習軟件。

網絡安全

任何行業都從數據科學中受益，但網絡安全可能是最相關的。 卡巴斯基實驗室是一家國際網絡安全公司，每天使用數據科學和機器學習來檢測超過 360,000 個新的惡意軟件樣本。 數據科學實時識別和學習網絡犯罪新方法的能力對我們潛在的安全和保障至關重要。

賭博

數據科學也被用於構建視頻和電腦遊戲，這將游戲體驗提升到了新的高度。

結論

未來十年，數據將成為企業的石油。 公司現在可以通過將數據科學技術納入其運營來估計未來的增長並評估潛在威脅。 如果您對數據科學的職業感興趣，現在是開始的時候了。

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