隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，數(shù)據(jù)學(xué)科在當(dāng)今時代發(fā)展顯得格外重要。下面這篇文章是筆者整理分享關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的相關(guān)內(nèi)容，對此感興趣的同學(xué)可以進(jìn)來看看哦！或許還能收獲意想不到的驚喜。

現(xiàn)如今，當(dāng)人們被問到什么學(xué)科最火爆，就業(yè)率最高時，薪水最誘人，數(shù)據(jù)科學(xué)想必一定是其中的一個答案。《哈佛商業(yè)評論》曾一度將“數(shù)據(jù)科學(xué)家”這一職業(yè)評為21世紀(jì)最性感的工作 （“Data Scientist: The sexiest job of the 21th century” – Harvard Business Review）。據(jù)Built in從數(shù)據(jù)科學(xué)家收集的數(shù)據(jù)顯示，美國數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)崗位平均年薪達(dá)到了12.5666萬美元。

近年來，隨著可用的數(shù)據(jù)量日益激增，數(shù)據(jù)挖掘和分析給企業(yè)帶來了巨大的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域也得到了蓬勃的發(fā)展。各行各業(yè)掀起了對數(shù)據(jù)科學(xué)家的招聘浪潮，越來越多的大學(xué)設(shè)立了數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)學(xué)科來滿足社會需求。

一、什么是數(shù)據(jù)科學(xué)？

數(shù)據(jù)科學(xué)從廣義上來說，就是和數(shù)據(jù)有關(guān)的科學(xué)研究，它是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化技術(shù)等多學(xué)科知識交叉性的學(xué)科。具體來說，數(shù)據(jù)科學(xué)是指通過挖掘數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，從而獲取數(shù)據(jù)中潛在的信息和技術(shù)，提供各行各業(yè)使用行業(yè)使用，以實(shí)現(xiàn)更明智的規(guī)劃和決策。

數(shù)據(jù)科學(xué)在20世紀(jì)60年代已被提出，只是當(dāng)時并未獲得學(xué)術(shù)界的注意和認(rèn)可，1974年彼得·諾爾（Peter Naur）出版了《計(jì)算機(jī)方法的簡明調(diào)研》中將數(shù)據(jù)科學(xué)定義為：“處理數(shù)據(jù)的科學(xué)，一旦數(shù)據(jù)與其代表事物的關(guān)系被建立起來，將為其他領(lǐng)域與科學(xué)提供借鑒”。

從財(cái)富50強(qiáng)公司到初出茅廬的初創(chuàng)公司，各種企業(yè)都在使用數(shù)據(jù)科學(xué)來尋找聯(lián)系和模式，并提供突破性的見解。這就解釋了為什么數(shù)據(jù)科學(xué)是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，并徹底改變了許多行業(yè)。更具體地說，數(shù)據(jù)科學(xué)是用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測建模、推薦生成和數(shù)據(jù)可視化。

（1）復(fù)雜數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)科學(xué)允許快速和精確的分析。借助各種軟件工具和技術(shù)，數(shù)據(jù)分析師可以輕松識別趨勢并檢測最大和最復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中的模式。這使企業(yè)能夠做出更好的決策，無論是關(guān)于如何最好地細(xì)分客戶還是進(jìn)行徹底的市場分析。

（2）預(yù)測建模：數(shù)據(jù)科學(xué)還可用于預(yù)測建模。從本質(zhì)上講，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式，分析師可以在一定程度上準(zhǔn)確預(yù)測未來可能的結(jié)果。這些模型在保險、營銷、醫(yī)療保健和金融等行業(yè)特別有用，在這些行業(yè)中，預(yù)測某些事件發(fā)生的可能性是企業(yè)成功的關(guān)鍵。

（3）推薦生成：一些公司，如Netflix、亞馬遜和Spotify，國內(nèi)的淘寶抖音等APP依靠數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶過去的行為為用戶生成建議。多虧了數(shù)據(jù)科學(xué)，這些平臺和類似平臺的用戶才能獲得根據(jù)他們的偏好和興趣量身定制的內(nèi)容。

（4）數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)科學(xué)還用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化（例如圖形、圖表、儀表板）和報告，這有助于非技術(shù)業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者和繁忙的高管輕松理解有關(guān)其業(yè)務(wù)狀態(tài)的復(fù)雜信息。

二、數(shù)據(jù)科學(xué)所需工具

正所謂工欲善其事，必先利其器。數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員通常需要持續(xù)學(xué)習(xí)一系列數(shù)據(jù)科學(xué)工具和編程語言才能在整個職業(yè)生涯中如魚得水。

常見數(shù)據(jù)科學(xué)編程語言包括了：Python、R、SQL、C/C++。流行的數(shù)據(jù)科學(xué)工具也是舉不勝舉，這里只給大家了解一些相關(guān)常見的科學(xué)工具，包括：Apache Spark（數(shù)據(jù)分析工具）、Apache Hadoop（大數(shù)據(jù)工具）、KNIME（數(shù)據(jù)分析工具）、Microsoft Excel（數(shù)據(jù)分析工具）、Microsoft Power BI（商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化工具）、MongoDB（數(shù)據(jù)庫工具）、Qlik（數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)集成工具）、QlikView（數(shù)據(jù)可視化工具）、SAS（數(shù)據(jù)分析工具）、Scikit Learn（機(jī)器學(xué)習(xí)工具）、 Tableau（數(shù)據(jù)可視化工具）、 TensorFlow（機(jī)器學(xué)習(xí)工具）等等。

三、數(shù)據(jù)科學(xué)五個階段

從一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中提取并挖掘相應(yīng)的價值，數(shù)據(jù)科學(xué)可以理解為是對數(shù)據(jù)五個階段的生命周期的研究：

1. 獲取數(shù)據(jù)：此階段是數(shù)據(jù)科學(xué)家收集原始和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的時間。獲取數(shù)據(jù)階段通常包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)輸入、信號接收和數(shù)據(jù)提取。
2. 處理數(shù)據(jù)：這個階段是將數(shù)據(jù)放入可利用的形式時。維護(hù)階段包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)暫存、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)架構(gòu)。
3. 確定算法：在這個階段，人們會檢查數(shù)據(jù)的模式和偏差，以了解它將如何作為預(yù)測分析工具發(fā)揮作用。流程階段包括數(shù)據(jù)挖掘、聚類和分類、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)匯總。
4. 分析數(shù)據(jù)：此階段是對數(shù)據(jù)執(zhí)行多種類型的分析。分析階段涉及數(shù)據(jù)報告、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能和決策制定。
5. 展示數(shù)據(jù)：在這個階段，數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師通過報告、圖表和圖形展示數(shù)據(jù)。溝通階段通常包括探索性和驗(yàn)證性分析、預(yù)測分析、回歸、文本挖掘和定性分析。

四、數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)有哪些

數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員必須熟悉許多數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)才能完成他們的工作。以下是一些最流行的技術(shù)：

• 回歸：數(shù)據(jù)科學(xué)中的回歸分析是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)，允許您根據(jù)多個變量以及這些變量如何相互影響來預(yù)測結(jié)果。線性回歸是最常用的回歸分析技術(shù)。
• 分類：數(shù)據(jù)科學(xué)中的分類是指預(yù)測不同數(shù)據(jù)點(diǎn)的類別或標(biāo)簽的過程。與回歸一樣，分類是監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個子類別。它用于垃圾郵件過濾器和情緒分析等應(yīng)用程序。
• 聚類：聚類或聚類分析是一種用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)。在聚類分析期間，數(shù)據(jù)集中緊密關(guān)聯(lián)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(shù)據(jù)中的模式，通常使用大型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
• 異常檢測：異常檢測（有時稱為異常值檢測）是一種數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，用于識別具有相對極端值的數(shù)據(jù)點(diǎn)。異常檢測用于金融和網(wǎng)絡(luò)安全等行業(yè)。

五、數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作是什么？

數(shù)據(jù)科學(xué)工作可以有許多不同的形式。在數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)生涯的開始階段，一個人可能擁有數(shù)據(jù)分析師的頭銜，并晉升為科學(xué)家、工程師、架構(gòu)師等。數(shù)據(jù)科學(xué)中的每個角色都使用技術(shù)和軟技能，這些技能需要在一個人的整個職業(yè)生涯中得到發(fā)展。

數(shù)據(jù)科學(xué)家專注于收集、組織和分析數(shù)據(jù)的過程，以便其中的信息可以傳達(dá)為一個清晰的故事，并具有可操作的要點(diǎn)。一般來說，數(shù)據(jù)科學(xué)家擅長檢測隱藏在大量數(shù)據(jù)中的模式，他們經(jīng)常使用高級算法并實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)模型來幫助企業(yè)和組織做出準(zhǔn)確的評估和預(yù)測。典型的數(shù)據(jù)科學(xué)家具有深厚的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識，以及使用R、Python 和 SQL 等編程語言的經(jīng)驗(yàn)。

數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員需要的具體技能和技術(shù)因所處崗位和場景而異。如果數(shù)據(jù)科學(xué)家希望進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)中更專業(yè)的領(lǐng)域（例如深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理），則需要學(xué)習(xí)一些技能和技術(shù)，比如：

• 編程使用 Python 和 R 等語言。
• 數(shù)據(jù)庫管理學(xué)習(xí)和應(yīng)用SQL與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行通信。
• 統(tǒng)計(jì)學(xué)掌握如何分析數(shù)據(jù)以解決問題。
• 好奇心專注于解決問題并不斷學(xué)習(xí)新事物。
• 故事用數(shù)據(jù)講述故事和傳遞見解的能力。
• 溝通樂于與他人協(xié)作，并清楚地傳達(dá)問題和解決方案。

六、數(shù)據(jù)科學(xué)在各行業(yè)的應(yīng)用

目前數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用場景越來越廣泛，例如我們可以通過異常檢測去發(fā)現(xiàn)欺詐、疾病和犯罪的情況，可以將預(yù)測模型運(yùn)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(jù)學(xué)習(xí)到的偏好，推薦引擎可以向你推薦電影、餐廳和書籍，預(yù)測送餐時間，根據(jù)便利設(shè)施預(yù)測房價，安排拼車取件和包裹遞送等等。

如下是數(shù)據(jù)科學(xué)的在不同行業(yè)的一些應(yīng)用案例：

（1）醫(yī)療保健中的數(shù)據(jù)科學(xué)：

數(shù)據(jù)科學(xué)為醫(yī)療保健行業(yè)帶來了許多突破?，F(xiàn)在，從電子病歷到臨床數(shù)據(jù)庫再到個人健身追蹤器，醫(yī)療專業(yè)人員都可以找到龐大的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，從而找到了解疾病、實(shí)踐預(yù)防醫(yī)學(xué)、更快地診斷疾病和探索新治療方案的新方法?；颊邤?shù)據(jù)的敏感性使數(shù)據(jù)安全成為醫(yī)療保健領(lǐng)域更加重視的重點(diǎn)。

（2）自動駕駛汽車中的數(shù)據(jù)科學(xué)：

數(shù)據(jù)科學(xué)也出現(xiàn)在道路上。特斯拉、福特和大眾汽車已經(jīng)在其自動駕駛汽車中實(shí)施了預(yù)測分析。這些汽車使用數(shù)以千計(jì)的微型攝像頭和傳感器來實(shí)時傳遞信息。使用機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測分析和數(shù)據(jù)科學(xué)，自動駕駛汽車可以根據(jù)速度限制進(jìn)行調(diào)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(shù)據(jù)科學(xué)與物流：

UPS 轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)科學(xué)，以最大限度地提高內(nèi)部和遞送路線的效率。該公司的道路集成優(yōu)化和導(dǎo)航 （ORION） 工具使用數(shù)據(jù)科學(xué)支持的統(tǒng)計(jì)建模和算法，根據(jù)天氣、交通和施工為送貨司機(jī)創(chuàng)建最佳路線。據(jù)估計(jì)，數(shù)據(jù)科學(xué)每年為物流公司節(jié)省數(shù)百萬加侖的燃料和送貨里程。

（4）娛樂業(yè)中的數(shù)據(jù)科學(xué)：

有沒有想過網(wǎng)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(jié)目？利用數(shù)據(jù)科學(xué)，這些媒體流媒體巨頭了解您的偏好，從他們認(rèn)為可以準(zhǔn)確吸引您興趣的龐大庫中精心策劃內(nèi)容。

（5）零售客戶中的數(shù)據(jù)科學(xué)：

許多企業(yè)依靠數(shù)據(jù)科學(xué)家來構(gòu)建時間序列預(yù)測模型，以幫助進(jìn)行庫存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化。數(shù)據(jù)科學(xué)家有時還負(fù)責(zé)根據(jù)通過財(cái)務(wù)模型做出的預(yù)算預(yù)測提出主動建議。有些甚至使用數(shù)據(jù)挖掘按行為對客戶進(jìn)行細(xì)分，根據(jù)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(shù)據(jù)科學(xué)：

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)為金融業(yè)節(jié)省了數(shù)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(shù)千份商業(yè)信貸協(xié)議的重要數(shù)據(jù)。多虧了數(shù)據(jù)科學(xué)，原本需要數(shù)十萬個人工小時才能完成的工作現(xiàn)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(shù)據(jù)科學(xué)，以創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)工具，以快速檢測和防止欺詐活動。

（7）網(wǎng)絡(luò)安全中的數(shù)據(jù)科學(xué)：

數(shù)據(jù)科學(xué)在每個行業(yè)都很有用，但它可能是網(wǎng)絡(luò)安全中最重要的。例如，國際網(wǎng)絡(luò)安全公司卡巴斯基（Kaspersky）每天使用科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)來檢測數(shù)十萬個新的惡意軟件樣本。能夠通過數(shù)據(jù)科學(xué)即時檢測和學(xué)習(xí)新的網(wǎng)絡(luò)犯罪方法對于我們未來的安全和保障至關(guān)重要。

七、“說在最后”

數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)成為21世紀(jì)最重要的學(xué)科之一，未來將有越來越多的人去學(xué)習(xí)，市場前景將會越來越廣闊。越來越多的公司和機(jī)構(gòu)開始組建數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)來解決商業(yè)運(yùn)營中遇到的各種實(shí)際問題。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，數(shù)據(jù)的日益增長，計(jì)算機(jī)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，我相信數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域不僅能為企業(yè)帶來更多效益，而且將會融入到人們生活中的方方面面，為人們的生活帶來更多的便利。