数据科学革命
数据科学革命是什么?
(点击)(温柔的音乐)数据科学是一个跨学科领域的前沿解决数据相关的挑战未来。这个领域发展的技术、文化和组织变化就在我们身边。数据科学越来越相关跨不同行业,从金融和零售民事服务和环境保护。数据科学创造价值并通知组织决定通过和非结构化大数据集,使用大数据来识别产品和流程优化的机会和建立模型来测试不同课程的行动的有效性。
数据科学适应技术和理论从不同领域涉及范围广泛的技能,可能包括但并不总是限于分析、统计数据、大数据、业务、数学、计算机科学、和许多更多。
就像一个传统的科学家可能会使用工具,如试管、烧瓶,和本生灯,一组数据科学家还依赖于一个基本的工具。数据科学工具包括数据库、软件和编程语言。这些基本的工具已经在使用初期以来清洁数据集和应用统计方法。领域拥有先进的,所以有工具。科学已经涵盖了数据分析、预测分析、数据挖掘、商业智能、机器学习、深入学习,大数据。的单个组件领域的科学数据,统计数据,软件开发,以证据为基础的解决问题,等下从不同的领域。
数据科学诞生之前,数学和统计的概念和科学方法已经发展了几个世纪。早期计算分析开始真正获得牵引力在1970年代和1980年代,计算机的处理能力和潜力开始被科学和研究目的。1985年,CF杰夫吴用这个词首次数据科学统计数据的另一个名字在讲座给中国科学院。没多久技术得到更快、更小、更便宜。由于硬盘的成本减少,许多组织开始存储大量的数据。当互联网被主流接受,大数据的时代真正抓住。
这导致了一个重要的非结构化数据。希望利用和分析这些数据要求新技术和专业知识。数据科学领域出现了逐渐通过所有这些变化。数据统计的科学是一个应用分支。确切的数据科学与数据之间的关系被热议。一些专家认为这两个术语可以互换使用,而另一些数据统计描述为不重要的科学,因为强调预测和解决问题是独一无二的数字数据。作为一个专业,我们必须设法采取这两种极端观点之间的立场。我们将考虑的概念从传统的统计,新兴技术和日益增长的数据密集型环境整体。
当你从视频,数据科学包括挖掘非结构化数据,建模和分析结构化数据,并将其转换为有用的信息来帮助组织变化的影响。它使组织内揭示关系和依赖关系数据或预测未来结果和行为的一个系统。
数据科学第一次被认可作为一个独立的学科由威廉·s·克利夫兰在2001年的一篇论文中,到2012年,《哈佛商业评论》加冕数据科学“21世纪的最性感的工作”。[1]在过去的十年中,数据科学迅速发展成为增长最快的专业领域之一。
这个领域的快速增长的因素,增加了对数据科学家的需求包括:
- 大数据的出现和持续的演变,AI,云计算和物联网(物联网)
- 增加数量的数据,尤其是非结构化数据
- 介绍通用数据保护监管(GDPR)数据挖掘
- 爆炸的来源
- 增加了复杂性。
数据科学领域将继续发展和扩大。新的可能性与集成在地平线上更复杂的人工智能和机器学习的过程。这个背景和上下文使数据科学的职业生涯通路更有抱负的。
接下来,让我们学习如何成为一个科学家的数据。
引用
- 达文波特TH,帕蒂尔DJ。数据科学家:21世纪的最性感的工作[文章]。哈佛商业评论;2012年10月可以从:https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century。
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