揭秘數據科學：揭示這一變革領域的基礎知識

已發表: 2023-08-30

您準備好揭開我們這個時代最迷人、最具變革性的領域之一背後的秘密了嗎？當我們深入數據科學領域，揭開其神秘本質時，請準備好迎接一段令人興奮的旅程。在這篇博文中，我們將解開數據科學的本質並揭示使數據科學成為如此令人興奮的學科的基礎。因此，戴上你的偵探帽，準備好對這個創新領域中令人難以置信的力量感到驚訝吧。

什麼是數據科學？

數據科學是一個蓬勃發展的領域，具有改善業務運營的巨大潛力。從最簡單的形式來看，數據科學是從數據中提取意義以做出有用決策的過程。但數據科學不僅僅是處理數字；而是處理數據。它還涉及了解數據背後的背景和動機。這種理解使您能夠創建可用於改進業務流程或為公司政策提供信息的見解。

要成為一名合格的數據科學家，您需要了解統計學、機器學習、大數據處理和其他相關領域。然而，即使您之前在這些領域沒有任何經驗，網上也有大量資源可以幫助您入門。只要您願意付出努力並學習新概念，成為一名數據科學家可能是您追求的最有價值的職業之一。

數據科學的歷史

數據科學的歷史跨越一百多年，經歷了許多變革。數據科學最初是一門從大量數據中提取意義的研究。然而，我們今天所知的數據科學已經遠遠超出了 1900 年代初的根源。如今，數據科學是一個涵蓋廣泛知識和技能的領域，包括但不限於機器學習、統計分析、信息檢索和業務分析。

鑑於其多樣性，數據科學的起源很難準確確定。 “數據科學”一詞於 2000 年由 Brian Cunningham 和 Ross Quinlan 在《InformationWeek》雜誌上發表的題為“數據科學家：新的 IT 專業人員？”的文章中首次提出。在這篇文章中，他們描述了公司如何開始對 IT 專業人員提出更高的要求，以及這類新的專業人員需要具備多種技能，包括強大的定量能力和分析思維能力。值得注意的是，Cunningham 和 Quinlan 並沒有創造“數據科學”這個術語——這個稱號首先被授予 Shreyas Doshi，他於 2001 年在普渡大學發表了一篇關於該主題的論文。

儘管數據科學的起源有些模糊，但很明顯，數據科學自誕生以來已經取得了長足的進步。多年來，人們開發了各種技術來幫助從大型數據集中提取見解——其中一些技術至今仍在使用，而另一些技術由於該領域的各種進步而已經失寵。例如，最早用於從數據集中提取見解的技術之一被稱為“卡片分類”。在卡片分類中，數據被分成小批次，每個批次被分類為不同的類別，例如客戶類型、產品線等。這種方法最初用於研究客戶如何與各種產品交互，是最早的形式之一。數據挖掘。

隨著時間的推移，數據科學已經發展到包含更廣泛的知識和技能。如今，數據科學家通常需要具有數學、統計學、機器學習和商業分析方面的深厚背景。由於知識和技能的多樣性，很難將數據科學歸入任何一個特定類別。然而，許多人認為數據科學主要是一個涵蓋從大型數據集中提取和分析見解的領域。

數據科學中使用的主要技術

在數據科學中，我們使用各種技術從數據中獲取知識和見解。以下是數據科學中使用的主要技術：

數據挖掘：這是從大數據集中提取有用信息的過程。
數據分析：這是將復雜的數據分解為可管理的部分以找到有意義的信息的過程。
機器學習：機器學習是數據科學中的一個熱門話題，是指無需顯式編程即可從數據中“學習”的算法的子集。

數據科學家的工具帶有哪些工具？

說到數據科學，每個人似乎都有自己的定義。但數據科學是什麼意思呢？簡而言之，它是將科學方法和工具應用於數據，以找到有助於做出決策的見解。數據科學家的工具帶中需要哪些工具？

數據科學中使用了許多不同的軟件包和編程語言，但最常用的是 R、Python、SQL 和 Java。此外，數據科學家可能需要使用 Hadoop 和 Spark 等大數據技術。

一旦收集了必要的工具和資源，數據科學家的下一步就是開始處理他們的數據。這可能涉及簡單的任務，例如清理臟或過時的記錄，或更複雜的分析，例如識別趨勢或相關性。處理數據後，數據科學家通常會根據他們的發現創建視覺上吸引人的圖表和圖形，以便向利益相關者告知他們得出的結論。

我如何訓練成為一名成功的數據科學家？

數據科學是從數據中提取意義以做出明智決策的過程。它可以分為三個主要任務：清理、探索和建模。清理涉及識別和刪除無效或不相關的數據點。探索涉及挖掘數據以發現可能隱藏的模式和見解。建模涉及將統計模型應用於數據以推斷結論。

數據科學領域成功職業所需的技能並不神秘。然而，在沒有適當培訓的情況下獲得這些技能可能是困難且耗時的。這就是數據科學訓練營等項目派上用場的地方。這個為期三個月的課程涵蓋了數據科學的所有基礎知識，從清理和探索數據到構建有效的模型。

如果您有興趣了解更多有關如何成為一名成功的數據科學家的信息，請查看我們關於揭開數據科學神秘面紗的博客文章：揭示這一變革領域的基礎知識。