• 信息技術的進步改變了所有行業和研究領域的游戲規則。

自工業化開始以來，人們一直在分析企業產生的信息，以幫助做出明智的決策。統計和數學方法在醫學、公共政策、農業等領域也很流行。

即使底層方法和工具相同，這種數據科學也會根據其應用地點和用途而具有不同的內涵。

為什么要學習數據科學?

我們生活在數據洪流時代，數據洪流是指當今世界每天每時每刻產生、發布或發布的大量數據和信息所導致的信息爆炸。如此豐富的數據既可能帶來好處，也可能帶來壞處，具體取決于數據的使用方式。

我們周圍的一切都是數據，或者可以使用編程語言進行編碼來表示數據。從數據中提取這種價值是數據科學的關鍵任務。我們應該學習數據科學，因為現今，無論在哪個領域工作，都可以通過使用數據分析方法補充個人決策，從而增強對特定練習的理解和結果。

• 數據科學的應用

以下是數據科學正在使用的一些領域：

• 欺詐和風險檢測

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

• 醫療保健

數據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。這一應用在全世界范圍內挽救了無數生命，因為大多數疾病如果能及早發現，就可以得到控制。

• 互聯網搜索

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。

• 搜索引擎優化
• 相關性

這種相關性是通過搜索這些網站的人口統計數據，以及人們最有可能留在其中的數據來發現的。

• 有針對性的廣告

廣告推薦、電影推薦以及我們在互聯網上獲得的任何推薦都歸功于數據科學。企業使用數據科學來分析個人搜索歷史，并根據其分析對個人感興趣的內容來營銷產品和服務。

• 網站推薦

有時，我們會在微博上獲得鏈接，或者當研究某些內容時，會被推薦某些網站。這一切都要歸功于數據科學。

• 先進的圖像識別

如今的移動設備都具有人臉識別功能。這項技術使用數據科學和神經網絡的組合系統來繪制人的特征，并識別人的臉部或正在進行的任何與圖像相關的搜索。這將不允許除本人之外的任何人訪問設備。

• 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命令。

• 航線規劃

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。所有這些都是數據集形式;因此，數據科學使規劃航線變得容易。

• 游戲

將控制器的動作映射到游戲的動作也是數據科學的神奇之處。

• 增強現實

在增強現實中使用數據科學可以允許多個用戶跟蹤神經網絡，并確保機器運行良好。

數據科學家的角色和職責是什么?

數據科學家應該與業務利益相關者密切合作，以理解其目標，并定義數據如何實現這些目標。設計數據建模技術創建算法和預測模型，以將數據從業務需求中刪除，并幫助分析數據并與對等方共享智慧。

雖然每個項目都是不同的，但收集和解釋數據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現過程
• 接收數據
• 處理和清理數據
• 合并并存儲數據
• 初始數據分析和實驗數據分析
• 選擇一種或多種可能的模型和算法
• 使用數據科學方法，例如機器學習、統計建模和人工智能
• 估計和增強結果
• 向利益相關者呈現結論性結果
• 根據反饋進行調整
• 重復解決新問題的方法