一文帶你了解什么是數據科學現如今，當人們被問到什么學科最火爆，就業率最高時，薪水最誘人，數據科學想必一定是其中的一個答案。《哈佛商業評論》曾一度將“數據科學家”這一職業評為21世紀最性感的工作（“DataScientist:Thesexiestjobofthe21thcentury”–HarvardBusinessReview）。據Builtin從數據科學家收集的數據顯示，美國數據科學相關崗位平均年薪達到了12.5666萬美元。近年來，隨著可用的數據量日益激增，數據挖掘和分析給企業帶來了巨大的經濟效應，數據科學領域也得到了蓬勃的發展。各行各業掀起了對數據科學家的招聘浪潮，越來越多的大學設立了數據科學相關學科來滿足社會需求。一、什么是數據科學？數據科學從廣義上來說，就是和數據有關的科學研究，它是一門涉及統計學、數學、計算機、人工智能、機器學習、數據庫、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，數據科學是指通過挖掘數據、處理數據、分析數據，從而獲取數據中潛在的信息和技術，提供各行各業使用行業使用，以實現更明智的規劃和決策。數據科學在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（PeterNaur）出版了《計算機方法的簡明調研》中將數據科學定義為：“處理數據的科學，一旦數據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公司，各種企業都在使用數據科學來尋找聯系和模式，并提供突破性的見解。這就解釋了為什么數據科學是一個快速發展的領域，并徹底改變了許多行業。更具體地說，數據科學是用于復雜的數據分析、預測建模、推薦生成和數據可視化。（1）復雜數據分析：數據科學允許快速和精確的分析。借助各種軟件工具和技術，數據分析師可以輕松識別趨勢并檢測最大和最復雜的數據集中的模式。這使企業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：數據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現數據中的模式，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、醫療保健和金融等行業特別有用，在這些行業中，預測某些事件發生的可能性是企業成功的關鍵。（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依靠數據科學和大數據，根據用戶過去的行為為用戶生成建議。多虧了數據科學，這些平臺和類似平臺的用戶才能獲得根據他們的偏好和興趣量身定制的內容。（4）數據可視化：數據科學還用于創建數據可視化（例如圖形、圖表、儀表板）和報告，這有助于非技術業務領導者和繁忙的高管輕松理解有關其業務狀態的復雜信息。二、數據科學所需工具正所謂工欲善其事，必先利其器。數據科學專業人員通常需要持續學習一系列數據科學工具和編程語言才能在整個職業生涯中如魚得水。常見數據科學編程語言包括了：Python、R、SQL、C/C++。流行的數據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：ApacheSpark（數據分析工具）、ApacheHadoop（大數據工具）、KNIME（數據分析工具）、MicrosoftExcel（數據分析工具）、MicrosoftPowerBI（商業智能數據分析和數據可視化工具）、MongoDB（數據庫工具）、Qlik（數據分析和數據集成工具）、QlikView（數據可視化工具）、SAS（數據分析工具）、ScikitLearn（機器學習工具）、Tableau（數據可視化工具）、TensorFlow（機器學習工具）等等。三、數據科學五個階段從一堆雜亂無章的數據中提取并挖掘相應的價值，數據科學可以理解為是對數據五個階段的生命周期的研究：獲取數據：此階段是數據科學家收集原始和非結構化數據的時間。獲取數據階段通常包括數據采集、數據輸入、信號接收和數據提取。處理數據：這個階段是將數據放入可利用的形式時。維護階段包括數據倉庫、數據清理、數據暫存、數據處理和數據架構。確定算法：在這個階段，人們會檢查數據的模式和偏差，以了解它將如何作為預測分析工具發揮作用。流程階段包括數據挖掘、聚類和分類、數據建模和數據匯總。分析數據：此階段是對數據執行多種類型的分析。分析階段涉及數據報告、數據可視化、商業智能和決策制定。展示數據：在這個階段，數據科學家和分析師通過報告、圖表和圖形展示數據。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、數據科學技術有哪些數據科學專業人員必須熟悉許多數據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：數據科學中的回歸分析是一種監督學習，允許您根據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：數據科學中的分類是指預測不同數據點的類別或標簽的過程。與回歸一樣，分類是監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督學習的數據科學技術。在聚類分析期間，數據集中緊密關聯的對象被分組在一起，然后為每個組分配特征。聚類是為了揭示數據中的模式，通常使用大型非結構化數據集。異常檢測：異常檢測（有時稱為異常值檢測）是一種數據科學技術，用于識別具有相對極端值的數據點。異常檢測用于金融和網絡安全等行業。五、數據科學家的工作是什么？數據科學工作可以有許多不同的形式。在數據科學職業生涯的開始階段，一個人可能擁有數據分析師的頭銜，并晉升為科學家、工程師、架構師等。數據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生涯中得到發展。數據科學家專注于收集、組織和分析數據的過程，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，數據科學家擅長檢測隱藏在大量數據中的模式，他們經常使用高級算法并實施機器學習模型來幫助企業和組織做出準確的評估和預測。典型的數據科學家具有深厚的數學和統計學知識，以及使用R、Python和SQL等編程語言的經驗。數據科學專業人員需要的具體技能和技術因所處崗位和場景而異。如果數據科學家希望進入數據科學中更專業的領域（例如深度學習、神經網絡和自然語言處理），則需要學習一些技能和技術，比如：編程使用Python和R等語言。數據庫管理學習和應用SQL與數據庫進行通信。統計學掌握如何分析數據以解決問題。好奇心專注于解決問題并不斷學習新事物。故事用數據講述故事和傳遞見解的能力。溝通樂于與他人協作，并清楚地傳達問題和解決方案。六、數據科學在各行業的應用目前數據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現欺詐、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。如下是數據科學的在不同行業的一些應用案例：（1）醫療保健中的數據科學：數據科學為醫療保健行業帶來了許多突破。現在，從電子病歷到臨床數據庫再到個人健身追蹤器，醫療專業人員都可以找到龐大的數據網絡，從而找到了解疾病、實踐預防醫學、更快地診斷疾病和探索新治療方案的新方法。患者數據的敏感性使數據安全成為醫療保健領域更加重視的重點。（2）自動駕駛汽車中的數據科學：數據科學也出現在道路上。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、預測分析和數據科學，自動駕駛汽車可以根據速度限制進行調整，避免危險的變道，甚至可以將乘客帶到最快的路線上。（3）數據科學與物流：UPS轉向數據科學，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化和導航（ORION）工具使用數據科學支持的統計建模和算法，根據天氣、交通和施工為送貨司機創建最佳路線。據估計，數據科學每年為物流公司節省數百萬加侖的燃料和送貨里程。（4）娛樂業中的數據科學：有沒有想過網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目？利用數據科學，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）零售客戶中的數據科學：許多企業依靠數據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化。數據科學家有時還負責根據通過財務模型做出的預算預測提出主動建議。有些甚至使用數據挖掘按行為對客戶進行細分，根據以前的品牌互動定制未來的營銷信息以吸引某些群體。（6）金融數據科學：機器學習和數據科學為金融業節省了數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千份商業信貸協議的重要數據。多虧了數據科學，原本需要數十萬個人工小時才能完成的工作現在只需幾個小時即可完成。此外，Stripe和PayPal等金融科技公司投資于數據科學，以創建機器學習工具，以快速檢測和防止欺詐活動。（7）網絡安全中的數據科學：數據科學在每個行業都很有用，但它可能是網絡安全中最重要的。例如，國際網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十萬個新的惡意軟件樣本。能夠通過數據科學即時檢測和學