一文带你了解什么是数据科学？
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现如今，当人们被问到什么学科最火爆，就业率最高时，薪水最诱人，数据科学想必一定是其中的一个答案。《哈佛商业评论》曾一度将“数据科学家”这一职业评为21世纪最性感的工作 （“Data Scientist: The sexiest job of the 21th century” - Harvard Business Review）。据Built in从数据科学家收集的数据显示，美国数据科学相关岗位平均年薪达到了12.5666万美元。
近年来，随着可用的数据量日益激增，数据挖掘和分析给企业带来了巨大的经济效应，数据科学领域也得到了蓬勃的发展。各行各业掀起了对数据科学家的招聘浪潮，越来越多的大学设立了数据科学相关学科来满足社会需求。
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数据科学从广义上来说，就是和数据有关的科学研究，它是一门涉及统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科知识交叉性的学科。具体来说，数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术，提供各行各业使用行业使用，以实现更明智的规划和决策。
数据科学在20世纪60年代已被提出，只是当时并未获得学术界的注意和认可，1974年彼得·诺尔 （Peter Naur）出版了《计算机方法的简明调研》中将数据科学定义为：“处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴”。
从财富50强公司到初出茅庐的初创公司，各种企业都在使用数据科学来寻找联系和模式，并提供突破性的见解。这就解释了为什么数据科学是一个快速发展的领域，并彻底改变了许多行业。更具体地说，数据科学是用于复杂的数据分析、预测建模、推荐生成和数据可视化。
（1）复杂数据分析：数据科学允许快速和精确的分析。借助各种软件工具和技术，数据分析师可以轻松识别趋势并检测最大和最复杂的数据集中的模式。这使企业能够做出更好的决策，无论是关于如何最好地细分客户还是进行彻底的市场分析。
（2）预测建模：数据科学还可用于预测建模。从本质上讲，通过使用机器学习来发现数据中的模式，分析师可以在一定程度上准确预测未来可能的结果。这些模型在保险、营销、医疗保健和金融等行业特别有用，在这些行业中，预测某些事件发生的可能性是企业成功的关键。
（3）推荐生成：一些公司，如Netflix、亚马逊和Spotify，国内的淘宝抖音等APP依靠数据科学和大数据，根据用户过去的行为为用户生成建议。多亏了数据科学，这些平台和类似平台的用户才能获得根据他们的偏好和兴趣量身定制的内容。
（4）数据可视化：数据科学还用于创建数据可视化（例如图形、图表、仪表板）和报告，这有助于非技术业务领导者和繁忙的高管轻松理解有关其业务状态的复杂信息。
正所谓工欲善其事，必先利其器。数据科学专业人员通常需要持续学习一系列数据科学工具和编程语言才能在整个职业生涯中如鱼得水。
常见数据科学编程语言包括了：Python、R、SQL、C/C++。流行的数据科学工具也是举不胜举，这里只给大家了解一些相关常见的科学工具，包括：Apache Spark（数据分析工具）、Apache Hadoop（大数据工具）、 KNIME（数据分析工具）、Microsoft Excel（数据分析工具）、 Microsoft Power BI（商业智能数据分析和数据可视化工具）、 MongoDB（数据库工具）、 Qlik（数据分析和数据集成工具）、 QlikView（数据可视化工具）、 SAS（数据分析工具）、Scikit Learn（机器学习工具）、 Tableau（数据可视化工具）、 TensorFlow（机器学习工具）等等。
从一堆杂乱无章的数据中提取并挖掘相应的价值，数据科学可以理解为是对数据五个阶段的生命周期的研究：
获取数据：此阶段是数据科学家收集原始和非结构化数据的时间。获取数据阶段通常包括数据采集、数据输入、信号接收和数据提取。
处理数据：这个阶段是将数据放入可利用的形式时。维护阶段包括数据仓库、数据清理、数据暂存、数据处理和数据架构。
确定算法：在这个阶段，人们会检查数据的模式和偏差，以了解它将如何作为预测分析工具发挥作用。流程阶段包括数据挖掘、聚类和分类、数据建模和数据汇总。
分析数据：此阶段是对数据执行多种类型的分析。分析阶段涉及数据报告、数据可视化、商业智能和决策制定。
展示数据：在这个阶段，数据科学家和分析师通过报告、图表和图形展示数据。沟通阶段通常包括探索性和验证性分析、预测分析、回归、文本挖掘和定性分析。
数据科学专业人员必须熟悉许多数据科学技术才能完成他们的工作。以下是一些最流行的技术：
回归：数据科学中的回归分析是一种监督学习，允许您根据多个变量以及这些变量如何相互影响来预测结果。线性回归是最常用的回归分析技术。
分类：数据科学中的分类是指预测不同数据点的类别或标签的过程。与回归一样，分类是监督学习的一个子类别。它用于垃圾邮件过滤器和情绪分析等应用程序。
聚类：聚类或聚类分析是一种用于无监督学习的数据科学技术。在聚类分析期间，数据集中紧密关联的对象被分组在一起，然后为每个组分配特征。聚类是为了揭示数据中的模式，通常使用大型非结构化数据集。
异常检测：异常检测（有时称为异常值检测）是一种数据科学技术，用于识别具有相对极端值的数据点。异常检测用于金融和网络安全等行业。
数据科学工作可以有许多不同的形式。在数据科学职业生涯的开始阶段，一个人可能拥有数据分析师的头衔，并晋升为科学家、工程师、架构师等。数据科学中的每个角色都使用技术和软技能，这些技能需要在一个人的整个职业生涯中得到发展。
数据科学家专注于收集、组织和分析数据的过程，以便其中的信息可以传达为一个清晰的故事，并具有可操作的要点。一般来说，数据科学家擅长检测隐藏在大量数据中的模式，他们经常使用高级算法并实施机器学习模型来帮助企业和组织做出准确的评估和预测。典型的数据科学家具有深厚的数学和统计学知识，以及使用 R、Python 和 SQL 等编程语言的经验。
数据科学专业人员需要的具体技能和技术因所处岗位和场景而异。如果数据科学家希望进入数据科学中更专业的领域（例如深度学习、神经网络和自然语言处理），则需要学习一些技能和技术，比如：
编程使用 Python 和 R 等语言。
数据库管理学习和应用SQL与数据库进行通信。
统计学掌握如何分析数据以解决问题。
好奇心专注于解决问题并不断学习新事物。
故事用数据讲述故事和传递见解的能力。
沟通乐于与他人协作，并清楚地传达问题和解决方案。
目前数据科学的应用场景越来越广泛，例如我们可以通过异常检测去发现欺诈、疾病和犯罪的情况，可以将预测模型运用到销售、收入和客户留存的场景，以及面部、语音和文本识别，根据学习到的偏好，推荐引擎可以向你推荐电影、餐厅和书籍，预测送餐时间，根据便利设施预测房价，安排拼车取件和包裹递送等等。
如下是数据科学的在不同行业的一些应用案例：
（1）医疗保健中的数据科学：
数据科学为医疗保健行业带来了许多突破。现在，从电子病历到临床数据库再到个人健身追踪器，医疗专业人员都可以找到庞大的数据网络，从而找到了解疾病、实践预防医学、更快地诊断疾病和探索新治疗方案的新方法。患者数据的敏感性使数据安全成为医疗保健领域更加重视的重点。
（2）自动驾驶汽车中的数据科学：
数据科学也出现在道路上。特斯拉、福特和大众汽车已经在其自动驾驶汽车中实施了预测分析。这些汽车使用数以千计的微型摄像头和传感器来实时传递信息。使用机器学习、预测分析和数据科学，自动驾驶汽车可以根据速度限制进行调整，避免危险的变道，甚至可以将乘客带到最快的路线上。
（3）数据科学与物流：
UPS 转向数据科学，以最大限度地提高内部和递送路线的效率。该公司的道路集成优化和导航 （ORION） 工具使用数据科学支持的统计建模和算法，根据天气、交通和施工为送货司机创建最佳路线。据估计，数据科学每年为物流公司节省数百万加仑的燃料和送货里程。
（4）娱乐业中的数据科学：
有没有想过网易云音乐似乎推荐了你有心情听的完美歌曲？或者抖音如何知道您喜欢狂欢哪些节目？利用数据科学，这些媒体流媒体巨头了解您的偏好，从他们认为可以准确吸引您兴趣的庞大库中精心策划内容。
（5）零售客户中的数据科学：
许多企业依靠数据科学家来构建时间序列预测模型，以帮助进行库存管理和供应链优化。数据科学家有时还负责根据通过财务模型做出的预算预测提出主动建议。有些甚至使用数据挖掘按行为对客户进行细分，根据以前的品牌互动定制未来的营销信息以吸引某些群体。
（6）金融数据科学：
机器学习和数据科学为金融业节省了数百万美元和无法量化的时间。例如，摩根大通的合同智能平台使用自然语言处理来处理和提取每年数千份商业信贷协议的重要数据。多亏了数据科学，原本需要数十万个人工小时才能完成的工作现在只需几个小时即可完成。此外，Stripe和PayPal等金融科技公司投资于数据科学，以创建机器学习工具，以快速检测和防止欺诈活动。
（7）网络安全中的数据科学：
数据科学在每个行业都很有用，但它可能是网络安全中最重要的。例如，国际网络安全公司卡巴斯基（Kaspersky）每天使用科学和机器学习来检测数十万个新的恶意软件样本。 能够通过数据科学即时检测和学习新的网络犯罪方法对于我们未来的安全和保障至关重要。
“ 说在最后 ”
数据科学已经成为21世纪最重要的学科之一，未来将有越来越多的人去学习，市场前景将会越来越广阔。越来越多的公司和机构开始组建数据科学团队来解决商业运营中遇到的各种实际问题。随着大数据时代的来临，数据的日益增长，计算机技术的持续发展，我相信数据科学领域不仅能为企业带来更多效益，而且将会融入到人们生活中的方方面面，为人们的生活带来更多的便利。
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