2021 年数据科学的重要性
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-06-08
数据科学：它是什么？
数据科学可以理解为算法、工具和机器学习原理的组合，旨在揭示隐藏在原始数据中的秘密模式，将领域专业知识、传统统计方法和现代计算机技术相结合，将数据转化为知识，各种企业开始为新的展示工作收集大量个人数据，如何建立对数据科学家的集中理解和范围的活动计划，并为学院和办公室突出了六个研究领域，数据分析师通常通过处理数据的历史来解释正在发生的事情，作为一名数据科学家，他执行探索性分析并使用许多高级算法来预测未来的事件，数据科学家从各种角度仔细检查给定的数据，包括以前可能不知道的角度，简而言之，数据科学使用机器学习、规范性分析和预测性偶然分析来做出决策和预测。
通过机器学习发现模式
如果您不具备进行预测的参数，则需要使用数据集发现隐藏的模式以进行有意义的预测，这是无监督模型，因为您没有任何用于分组的预定义标签，聚类是发现模式常用的算法，使用机器学习进行预测，如果您拥有一家金融公司的交易数据，并且需要构建一个模型来确定未来趋势，那么您必须押注机器学习算法，这是监督学习的一个例子，因为您已经拥有可以训练机器的数据，规范分析： 如果您希望模型能够做出自己的决策并通过动态参数改变它，那么规范分析是必要的，该领域主要涉及提供建议，它预测并提供一系列规定的行动和相关结果。
预测性休闲分析： 如果您想要一个可以预测特定未来事件概率的模型，则需要应用预测性休闲分析。
数据分析主要是描述性分析和预测
另一方面，数据科学主要处理机器学习和预测性偶然分析，现在您知道什么是数据科学，让我们看看数据科学家是做什么的。
数据科学家的角色
通常，数据科学家必须处理大量数据，然后通过数据驱动的方法对其进行分析，在了解可用数据后，他们通过可视化解读趋势和模式，然后将其传递给信息技术领导团队，数据科学家还利用人工智能、机器学习和编程知识，如数据挖掘、大数据 Hadoop、SQL、Python 和 Java，数据科学家还需要有效的沟通技巧，才能将他们的数据发现见解有效地转化为企业。让我们更仔细地看看数据科学家的任务。
数据清洗
大多数可用数据都不是易于使用的格式，数据科学家确保数据格式良好并符合某些规则，数据将分布在需要连接在一起的各种文件中，理解由此产生的组合是困难的部分，大多数情况下，会出现格式不一致的情况，数据清理就是发现这些错误并修复它们。
数据分析
数据分析涉及可视化，通过这个过程，数据科学家试图简化数据以进行交流和理解，这可能很简单，比如当新用户转变为长期用户时发生的事件或财产信号，或者可能更复杂，比如弄清楚有人试图骗你的钱，例如数据科学家发现拥有至少 10 个朋友将确保用户保持活跃，因此，有很多机制致力于帮助用户找到新朋友。
工程/原型制作
好的模型和干净的数据 只是冰山一角，例如即使数据科学家提出了一个很好的预测模型，但如果他们能够向客户提供这些预测并始终如一地执行，那也没有多大意义，为此数据科学家必须构建一种数据产品，可供数据科学家以外的人使用，这有多种形式；仪表板上的应用程序、可视化或指标。
为什么数据科学如此重要？
简而言之，数据科学消除了企业的不确定性，由于连接性增强、计算成本下降、云存储以及分发平台易于访问以覆盖目标受众，因此成立一家科技公司、推出出色的产品和建立吸引力变得更加容易，由于产品、互联网连接设备的产量增加，以及上网时间增加；用户交互数据量大幅增加，因此在挖掘这些数据并得出关键见解以帮助生产卓越产品方面，出现了的数据，如今衡量一家公司的竞争能力的标准是它能否成功地将分析应用于涵盖不同来源的庞大非结构化数据集以推动产品创新，由于这种现象，对数据科学家的需求越来越大，数据科学家团队可以成就或破坏公司。
数据科学的应用
数据科学几乎遍及每个行业，欺诈识别，银行和金融机构利用数据科学和相关算法来预防和检测欺诈交易。
后勤
物流公司利用数据科学来优化路线，以确保更快地交付产品并提高运营效率。
图像识别
检测对象和识别图像模式是数据科学的应用之一。
卫生保健
数据科学正在帮助医疗保健公司构建更复杂的医疗仪器来检测和治疗疾病。
作为职业的数据科学
近年来数据科学工作和相关职位的空缺呈指数级增长，如果您对数据科学领域感兴趣，那么您可以研究几项工作，一些重要的工作角色是：
数据分析师
数据顾问
机器学习工程师
数据科学家
这让我们结束了关于什么是数据科学
数据科学可以理解为算法、工具和机器学习原理的组合，旨在揭示隐藏在原始数据中的秘密模式，将领域专业知识、传统统计方法和现代计算机技术相结合，将数据转化为知识，各种企业开始为新的展示工作收集大量个人数据，如何建立对数据科学家的集中理解和范围的活动计划，并为学院和办公室突出了六个研究领域，数据分析师通常通过处理数据的历史来解释正在发生的事情，作为一名数据科学家，他执行探索性分析并使用许多高级算法来预测未来的事件，数据科学家从各种角度仔细检查给定的数据，包括以前可能不知道的角度，简而言之，数据科学使用机器学习、规范性分析和预测性偶然分析来做出决策和预测。
通过机器学习发现模式
如果您不具备进行预测的参数，则需要使用数据集发现隐藏的模式以进行有意义的预测，这是无监督模型，因为您没有任何用于分组的预定义标签，聚类是发现模式常用的算法，使用机器学习进行预测，如果您拥有一家金融公司的交易数据，并且需要构建一个模型来确定未来趋势，那么您必须押注机器学习算法，这是监督学习的一个例子，因为您已经拥有可以训练机器的数据，规范分析： 如果您希望模型能够做出自己的决策并通过动态参数改变它，那么规范分析是必要的，该领域主要涉及提供建议，它预测并提供一系列规定的行动和相关结果。
预测性休闲分析： 如果您想要一个可以预测特定未来事件概率的模型，则需要应用预测性休闲分析。
数据分析主要是描述性分析和预测
另一方面，数据科学主要处理机器学习和预测性偶然分析，现在您知道什么是数据科学，让我们看看数据科学家是做什么的。
数据科学家的角色
通常，数据科学家必须处理大量数据，然后通过数据驱动的方法对其进行分析，在了解可用数据后，他们通过可视化解读趋势和模式，然后将其传递给信息技术领导团队，数据科学家还利用人工智能、机器学习和编程知识，如数据挖掘、大数据 Hadoop、SQL、Python 和 Java，数据科学家还需要有效的沟通技巧，才能将他们的数据发现见解有效地转化为企业。让我们更仔细地看看数据科学家的任务。
数据清洗
大多数可用数据都不是易于使用的格式，数据科学家确保数据格式良好并符合某些规则，数据将分布在需要连接在一起的各种文件中，理解由此产生的组合是困难的部分，大多数情况下，会出现格式不一致的情况，数据清理就是发现这些错误并修复它们。
数据分析
数据分析涉及可视化，通过这个过程，数据科学家试图简化数据以进行交流和理解，这可能很简单，比如当新用户转变为长期用户时发生的事件或财产信号，或者可能更复杂，比如弄清楚有人试图骗你的钱，例如数据科学家发现拥有至少 10 个朋友将确保用户保持活跃，因此，有很多机制致力于帮助用户找到新朋友。
工程/原型制作
好的模型和干净的数据 只是冰山一角，例如即使数据科学家提出了一个很好的预测模型，但如果他们能够向客户提供这些预测并始终如一地执行，那也没有多大意义，为此数据科学家必须构建一种数据产品，可供数据科学家以外的人使用，这有多种形式；仪表板上的应用程序、可视化或指标。
为什么数据科学如此重要？
简而言之，数据科学消除了企业的不确定性，由于连接性增强、计算成本下降、云存储以及分发平台易于访问以覆盖目标受众，因此成立一家科技公司、推出出色的产品和建立吸引力变得更加容易，由于产品、互联网连接设备的产量增加，以及上网时间增加；用户交互数据量大幅增加，因此在挖掘这些数据并得出关键见解以帮助生产卓越产品方面，出现了的数据，如今衡量一家公司的竞争能力的标准是它能否成功地将分析应用于涵盖不同来源的庞大非结构化数据集以推动产品创新，由于这种现象，对数据科学家的需求越来越大，数据科学家团队可以成就或破坏公司。
数据科学的应用
数据科学几乎遍及每个行业，欺诈识别，银行和金融机构利用数据科学和相关算法来预防和检测欺诈交易。
后勤
物流公司利用数据科学来优化路线，以确保更快地交付产品并提高运营效率。
图像识别
检测对象和识别图像模式是数据科学的应用之一。
卫生保健
数据科学正在帮助医疗保健公司构建更复杂的医疗仪器来检测和治疗疾病。
作为职业的数据科学
近年来数据科学工作和相关职位的空缺呈指数级增长，如果您对数据科学领域感兴趣，那么您可以研究几项工作，一些重要的工作角色是：
数据分析师
数据顾问
机器学习工程师
数据科学家
这让我们结束了关于什么是数据科学
数据科学的重要性和使用量有了巨大的增长，如果您希望您的业务蓬勃发展，那么您必须依靠数据科学，同样如果您正在寻找钱的工作，您可能会考虑数据科学。
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