揭秘数据科学：揭示这一变革领域的基础知识

已发表: 2023-08-30

您准备好揭开我们这个时代最迷人、最具变革性的领域之一背后的秘密了吗？当我们深入数据科学领域，揭开其神秘本质时，请准备好迎接一段令人兴奋的旅程。在这篇博文中，我们将解开数据科学的本质并揭示使数据科学成为如此令人兴奋的学科的基础。因此，戴上你的侦探帽，准备好对这个创新领域中令人难以置信的力量感到惊讶吧。

什么是数据科学？

数据科学是一个蓬勃发展的领域，具有改善业务运营的巨大潜力。从最简单的形式来看，数据科学是从数据中提取意义以做出有用决策的过程。但数据科学不仅仅是处理数字；而是处理数据。它还涉及了解数据背后的背景和动机。这种理解使您能够创建可用于改进业务流程或为公司政策提供信息的见解。

要成为一名合格的数据科学家，您需要了解统计学、机器学习、大数据处理和其他相关领域。然而，即使您之前在这些领域没有任何经验，网上也有大量资源可以帮助您入门。只要您愿意付出努力并学习新概念，成为一名数据科学家可能是您追求的最有价值的职业之一。

数据科学的历史

数据科学的历史跨越一百多年，经历了许多变革。数据科学最初是一门从大量数据中提取意义的研究。然而，我们今天所知的数据科学已经远远超出了 1900 年代初的根源。如今，数据科学是一个涵盖广泛知识和技能的领域，包括但不限于机器学习、统计分析、信息检索和业务分析。

鉴于其多样性，数据科学的起源很难准确确定。 “数据科学”一词于 2000 年由 Brian Cunningham 和 Ross Quinlan 在《InformationWeek》杂志上发表的题为“数据科学家：新的 IT 专业人员？”的文章中首次提出。在这篇文章中，他们描述了公司如何开始对 IT 专业人员提出更高的要求，以及这类新的专业人员需要具备多种技能，包括强大的定量能力和分析思维能力。值得注意的是，Cunningham 和 Quinlan 并没有创造“数据科学”这个术语——这个称号首先被授予 Shreyas Doshi，他于 2001 年在普渡大学发表了一篇关于该主题的论文。

尽管数据科学的起源有些模糊，但很明显，数据科学自诞生以来已经取得了长足的进步。多年来，人们开发了各种技术来帮助从大型数据集中提取见解——其中一些技术至今仍在使用，而另一些技术由于该领域的各种进步而已经失宠。例如，最早用于从数据集中提取见解的技术之一被称为“卡片分类”。在卡片分类中，数据被分成小批次，每个批次被分类为不同的类别，例如客户类型、产品线等。这种方法最初用于研究客户如何与各种产品交互，是最早的形式之一。数据挖掘。

随着时间的推移，数据科学已经发展到包含更广泛的知识和技能。如今，数据科学家通常需要具有数学、统计学、机器学习和商业分析方面的深厚背景。由于知识和技能的多样性，很难将数据科学归入任何一个特定类别。然而，许多人认为数据科学主要是一个涵盖从大型数据集中提取和分析见解的领域。

数据科学中使用的主要技术

在数据科学中，我们使用各种技术从数据中获取知识和见解。以下是数据科学中使用的主要技术：

数据挖掘：这是从大数据集中提取有用信息的过程。
数据分析：这是将复杂的数据分解为可管理的部分以找到有意义的信息的过程。
机器学习：机器学习是数据科学中的一个热门话题，是指无需显式编程即可从数据中“学习”的算法的子集。

数据科学家的工具带有哪些工具？

说到数据科学，每个人似乎都有自己的定义。但数据科学是什么意思呢？简而言之，它是将科学方法和工具应用于数据，以找到有助于做出决策的见解。数据科学家的工具带中需要哪些工具？

数据科学中使用了许多不同的软件包和编程语言，但最常用的是 R、Python、SQL 和 Java。此外，数据科学家可能需要使用 Hadoop 和 Spark 等大数据技术。

一旦收集了必要的工具和资源，数据科学家的下一步就是开始处理他们的数据。这可能涉及简单的任务，例如清理脏或过时的记录，或更复杂的分析，例如识别趋势或相关性。处理数据后，数据科学家通常会根据他们的发现创建视觉上吸引人的图表和图形，以便向利益相关者告知他们得出的结论。

我如何训练成为一名成功的数据科学家？

数据科学是从数据中提取意义以做出明智决策的过程。它可以分为三个主要任务：清理、探索和建模。清理涉及识别和删除无效或不相关的数据点。探索涉及挖掘数据以发现可能隐藏的模式和见解。建模涉及将统计模型应用于数据以推断结论。

数据科学领域成功职业所需的技能并不神秘。然而，在没有适当培训的情况下获得这些技能可能是困难且耗时的。这就是数据科学训练营等项目派上用场的地方。这个为期三个月的课程涵盖了数据科学的所有基础知识，从清理和探索数据到构建有效的模型。

如果您有兴趣了解更多有关如何成为一名成功的数据科学家的信息，请查看我们关于揭开数据科学神秘面纱的博客文章：揭示这一变革领域的基础知识。