什么是数据科学？简介、基本概念和流程

什么是数据科学？

数据科学是一个研究领域，涉及使用各种科学方法、算法和流程从海量数据中提取见解。它帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。数据科学这个术语的出现是由于数理统计、数据分析和大数据的发展。

数据科学是一个跨学科领域，允许您从结构化或非结构化数据中提取知识。数据科学使您能够将业务问题转化为研究项目，然后再将其转化为实际的解决方案。

为什么需要数据科学？

以下是使用数据分析技术的主要优势

数据是当今世界的石油。借助正确的工具、技术和算法，我们可以利用数据并将其转化为独特的商业优势。
数据科学可以帮助您使用先进的机器学习算法检测欺诈行为。
它有助于您防止任何重大的金钱损失。
允许在机器中构建智能能力。
您可以执行情感分析来衡量客户的品牌忠诚度。
它使您能够做出更好、更快的决策。
它帮助您向正确的客户推荐正确的产品，以增强您的业务。

数据科学的组成部分

统计学

统计学是数据科学基础中最关键的部分，它是收集和分析大量数值数据以获得有用见解的方法或科学。

可视化

可视化技术帮助您以易于理解和消化的视觉形式访问大量数据。

机器学习

机器学习探索构建和研究那些能够学习对未预见/未来数据进行预测的算法。

深度学习

深度学习方法是一种新的机器学习研究，其中算法会选择要遵循的分析模型。

数据科学流程

现在，在本数据科学教程中，我们将学习数据科学流程。

1. 发现

发现步骤涉及从所有已识别的内部和外部来源获取数据，这有助于您回答业务问题。

数据可以来自

Web服务器的日志
从社交媒体收集的数据
人口普查数据集
使用API从在线来源流式传输的数据

2. 准备

数据可能存在许多不一致之处，例如缺失值、空列、不正确的数据格式，这些都需要清理。在建模之前，您需要处理、探索和整理数据。您的数据越干净，您的预测就越好。

3. 模型规划

在此阶段，您需要确定描绘输入变量之间关系的方法和技术。模型规划是通过使用不同的统计公式和可视化工具来完成的。SQL分析服务、R和SAS/access是用于此目的的一些工具。

4. 模型构建

在此步骤中，实际的模型构建过程开始。在这里，数据科学家将数据集分为训练集和测试集。像关联、分类和聚类等技术被应用于训练数据集。模型准备好后，会用“测试”数据集进行测试。

5. 投入运营

在此阶段，您交付最终的基线模型以及报告、代码和技术文档。模型在经过彻底测试后部署到实时生产环境中。

6. 沟通结果

在此阶段，将关键发现传达给所有利益相关者。这有助于您根据模型的输入来决定项目结果是成功还是失败。

数据科学工作岗位

最主要的数据科学家职位头衔是

数据科学家
数据工程师
数据分析师
统计师
数据架构师
数据管理员
商业分析师
数据/分析经理

让我们详细了解每个角色的职责

数据科学家

角色：数据科学家是管理大量数据，通过使用各种工具、技术、方法论、算法等来提出引人注目的商业愿景的专业人士。

语言：R、SAS、Python、SQL、Hive、Matlab、Pig、Spark

数据工程师

角色：数据工程师的角色是处理大量数据。他开发、构建、测试和维护像大规模处理系统和数据库这样的架构。

语言：SQL、Hive、R、SAS、Matlab、Python、Java、Ruby、C++和Perl

数据分析师

角色：数据分析师负责挖掘海量数据。他们会寻找数据中的关系、模式和趋势。然后，他或她将提供引人注目的报告和可视化，以分析数据，从而做出最可行的商业决策。

语言：R、Python、HTML、JS、C、C++、SQL

统计师

角色：统计师使用统计理论和方法收集、分析和理解定性和定量数据。

语言：SQL、R、Matlab、Tableau、Python、Perl、Spark和Hive

数据管理员

角色：数据管理员应确保所有相关用户都能访问数据库。他还确保数据库正常运行，并保护其免受黑客攻击。

语言：Ruby on Rails、SQL、Java、C#和Python

商业分析师

角色：这位专业人士需要改进业务流程。他/她是业务执行团队和IT部门之间的中介。

语言：SQL、Tableau、Power BI 和 Python

另请阅读数据科学面试问题与答案：点击此处

数据科学工具

数据分析	数据仓库	数据可视化	机器学习
R、Spark、Python 和 SAS	Hadoop、SQL、Hive	R, Tableau, Raw	Spark、Azure ML studio、Mahout

数据科学与商业智能（BI）的区别

参数	商业智能	数据科学
视角	回顾过去	展望未来
数据源	结构化数据。主要是SQL，但有时是数据仓库	结构化和非结构化数据。例如日志、SQL、NoSQL或文本
方法	统计与可视化	统计学、机器学习和图论
重点	过去与现在	分析与神经语言程序学
工具	Pentaho、Microsoft BI、QlikView	R, TensorFlow

另请阅读数据科学与机器学习的区别：点击此处

数据科学的应用

数据科学的一些应用包括

互联网搜索

谷歌搜索使用数据科学技术，在几分之一秒内搜索到特定结果。

图像与语音识别

像Siri、谷歌助手和Alexa这样的语音识别系统都运行在数据科学技术上。此外，当您上传与朋友的合照时，Facebook借助数据科学识别出您的朋友。

游戏世界

EA Sports、索尼、任天堂都在使用数据科学技术。这增强了您的游戏体验。现在的游戏是使用机器学习技术开发的，当您升级到更高等级时，它们可以自我更新。

在线价格比较

PriceRunner、Junglee、Shopzilla都基于数据科学机制工作。在这里，数据是通过API从相关网站获取的。

数据科学技术的挑战

准确分析需要多种多样的信息和数据
没有足够的数据科学人才库
管理层不为数据科学团队提供财务支持
数据不可用或难以访问
业务决策者没有有效利用数据科学的结果
向他人解释数据科学很困难
隐私问题
缺乏重要的领域专家
如果一个组织非常小，它可能无法拥有一个数据科学团队

摘要

数据科学是通过使用各种科学方法、算法和流程从大量数据中提取见解的研究领域。
统计学、可视化、深度学习、机器学习是重要的数据科学概念。
数据科学流程包括发现、数据准备、模型规划、模型构建、投入运营、沟通结果。
重要的数据科学家职位角色有：1) 数据科学家 2) 数据工程师 3) 数据分析师 4) 统计师 5) 数据架构师 6) 数据管理员 7) 业务分析师 8) 数据/分析经理。
R、SQL、Python、SAS是基本的数据科学工具。
商业智能的预测是回顾过去，而数据科学的预测是展望未来。
数据科学的重要应用有：1) 互联网搜索 2) 推荐系统 3) 图像与语音识别 4) 游戏世界 5) 在线价格比较。
信息和数据的高度多样性是数据科学技术面临的最大挑战。