信息技術(shù)的進步改變了所有行業(yè)和研究領(lǐng)域的游戲規(guī)則。

自工業(yè)化開始以來，人們一直在分析企業(yè)產(chǎn)生的信息，以幫助做出明智的決策。統(tǒng)計和數(shù)學方法在醫(yī)學、公共政策、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域也很流行。

即使底層方法和工具相同，這種數(shù)據(jù)科學也會根據(jù)其應(yīng)用地點和用途而具有不同的內(nèi)涵。

為什么要學習數(shù)據(jù)科學?

我們生活在數(shù)據(jù)洪流時代，數(shù)據(jù)洪流是指當今世界每天每時每刻產(chǎn)生、發(fā)布或發(fā)布的大量數(shù)據(jù)和信息所導(dǎo)致的信息爆炸。如此豐富的數(shù)據(jù)既可能帶來好處，也可能帶來壞處，具體取決于數(shù)據(jù)的使用方式。

我們周圍的一切都是數(shù)據(jù)，或者可以使用編程語言進行編碼來表示數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)中提取這種價值是數(shù)據(jù)科學的關(guān)鍵任務(wù)。我們應(yīng)該學習數(shù)據(jù)科學，因為現(xiàn)今，無論在哪個領(lǐng)域工作，都可以通過使用數(shù)據(jù)分析方法補充個人決策，從而增強對特定練習的理解和結(jié)果。

數(shù)據(jù)科學的應(yīng)用

以下是數(shù)據(jù)科學正在使用的一些領(lǐng)域：

欺詐和風險檢測

許多欺詐檢測系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)科學來了解不當行為是如何發(fā)生的，并使用這些數(shù)據(jù)來檢測以后的任何惡意活動。風險和欺詐檢測是數(shù)據(jù)科學最常見的應(yīng)用之一，從數(shù)據(jù)科學開始就很容易完成項目。

醫(yī)療保健

數(shù)據(jù)科學可用于檢測危及生命的疾病，例如癌癥、艾滋病、自身免疫性疾病等。這一應(yīng)用在全世界范圍內(nèi)挽救了無數(shù)生命，因為大多數(shù)疾病如果能及早發(fā)現(xiàn)，就可以得到控制。

互聯(lián)網(wǎng)搜索

當運行Google搜索或使用任何其他搜索引擎時，將在第一個選項卡中看到的主題取決于兩件事。

搜索引擎優(yōu)化

相關(guān)性

這種相關(guān)性是通過搜索這些網(wǎng)站的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以及人們最有可能留在其中的數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)的。

有針對性的廣告

廣告推薦、電影推薦以及我們在互聯(lián)網(wǎng)上獲得的任何推薦都歸功于數(shù)據(jù)科學。企業(yè)使用數(shù)據(jù)科學來分析個人搜索歷史，并根據(jù)其分析對個人感興趣的內(nèi)容來營銷產(chǎn)品和服務(wù)。

網(wǎng)站推薦

有時，我們會在微博上獲得鏈接，或者當研究某些內(nèi)容時，會被推薦某些網(wǎng)站。這一切都要歸功于數(shù)據(jù)科學。

先進的圖像識別

如今的移動設(shè)備都具有人臉識別功能。這項技術(shù)使用數(shù)據(jù)科學和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合系統(tǒng)來繪制人的特征，并識別人的臉部或正在進行的任何與圖像相關(guān)的搜索。這將不允許除本人之外的任何人訪問設(shè)備。

語音識別

Google Assistant、Alexa和Siri等電子助手可以通過識別聲音來回復(fù)命令。

航線規(guī)劃

找到最適合飛機到達目的地的路線需要大量工作。必須考慮許多因素，例如給定時間在所選航線上飛行的航班、航空時的空中交通以及當前飛行的所有飛機的高度。所有這些都是數(shù)據(jù)集形式;因此，數(shù)據(jù)科學使規(guī)劃航線變得容易。

游戲

將控制器的動作映射到游戲的動作也是數(shù)據(jù)科學的神奇之處。

增強現(xiàn)實

在增強現(xiàn)實中使用數(shù)據(jù)科學可以允許多個用戶跟蹤神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并確保機器運行良好。

數(shù)據(jù)科學家的角色和職責是什么?

數(shù)據(jù)科學家應(yīng)該與業(yè)務(wù)利益相關(guān)者密切合作，以理解其目標，并定義數(shù)據(jù)如何實現(xiàn)這些目標。設(shè)計數(shù)據(jù)建模技術(shù)創(chuàng)建算法和預(yù)測模型，以將數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)需求中刪除，并幫助分析數(shù)據(jù)并與對等方共享智慧。

雖然每個項目都是不同的，但收集和解釋數(shù)據(jù)的方法通常遵循以下方式：

提出一些值得尊重的問題來開始發(fā)現(xiàn)過程

接收數(shù)據(jù)

處理和清理數(shù)據(jù)

合并并存儲數(shù)據(jù)

初始數(shù)據(jù)分析和實驗數(shù)據(jù)分析

選擇一種或多種可能的模型和算法

使用數(shù)據(jù)科學方法，例如機器學習、統(tǒng)計建模和人工智能

估計和增強結(jié)果

向利益相關(guān)者呈現(xiàn)結(jié)論性結(jié)果

根據(jù)反饋進行調(diào)整

重復(fù)解決新問題的方法