什么是数据科学？ 谁是数据科学家？ 什么是分析？

数据是当今企业和行业的核心。 随着大数据的兴起，世界各地的公司和组织都在利用他们所掌握的数据的潜力来推动增长、扩大盈利能力、提高客户满意度以及改善整体运营流程等。 而这一切的背后隐藏着一个重大秘密——数据科学。

什么是数据科学？

数据科学是数据推理、算法开发和技术等多个方面的融合，以帮助分析数据并为复杂问题找到创新的解决方案。 换句话说，数据科学就是分析数据和寻找创新方法来推动业务增长。

为了充分理解“什么是数据科学”这个问题，我们需要从基础开始。 在初级层面，数据科学试图揭示数据集中隐藏的模式。 在这些有用的数据洞察力的帮助下，公司可以改进他们的决策过程、简化他们的销售和营销策略、扩大收入等等。 例如，Netflix 挖掘用户数据以了解客户的电影观看模式、什么会激发他们的兴趣以及针对什么特定类型来确定他们应该制作什么样的节目和电影。

此外，数据科学还涉及数据产品的开发。 “数据产品”是指使用和处理数据以生成面向算法的结果的技术资产。 推荐引擎是数据产品最优秀的例子。 例如，亚马逊的推荐引擎会提取用户数据，根据您之前的购买或查看的商品提供个性化推荐列表。 同样，Spotify 跟踪消费者行为以了解他们对音乐的偏好，从而为个人用户提供定制的音乐列表。

在回答“什么是数据科学”时要解决的另一个重要问题是数据科学的组成部分。 让我们看同样的。

数据科学由什么组成？

数据科学本质上涉及三个核心专业领域的融合——数学、技术和商业敏锐度。

1. 数学

数学和统计学是数据科学的核心。 为了能够成功地挖掘数据，需要从定量的角度看待数据。 数据中的相关性，发现隐藏的模式和复杂的趋势需要一定程度的专业知识，这是数学概念，例如经典统计、贝叶斯统计和线性代数，仅举几例。

2. 技术与黑客

在处理大量数据时，您必须具备技术诀窍。 数据科学家的很大一部分工作是利用技术工具来发现数据中有价值的模式。 他/她必须精通 Java、Scala、Python、R 和 SQL 等编程语言。 数据科学家需要成为一名坚定的算法黑客，这并不是说非法侵入计算机。 这意味着他们应该能够破解复杂的代码并将其分解为更易于理解和可读的格式。

3. 商业头脑

要在数据科学领域脱颖而出，需要有强大的商业思维。 由于数据科学旨在推动企业创造价值，因此除了能够适应处理大型数据集外，数据科学家还需要具备战术性的业务思维方式。 他/她需要深入研究数据，从中提取有用的信息，并就如何利用这些信息为商业组织谋取利益提供建议。

去掉以上三点，“什么是数据科学”的答案就会沦为“什么都没有”。

谁是数据科学家？

数据科学家本质上是分析数据专家，具备解决复杂问题所需的技能，以及对探索需要解决的各种问题的不懈渴望。 他们是技术高超的人，结合了两全其美——IT 和业务。 因此，数据科学家既是计算机科学家，又是数学家，也是趋势分析者。

数据科学家的主要目标是收集、分析和组织大量数据，并在此过程中发现有助于制定组织业务战略的有价值的见解。 多年来，由于当今的企业比以往任何时候都更依赖大数据和数据分析，因此对数据科学家的工作需求量很大。 事实上，《哈佛商业评论》宣称数据科学家的工作是“21 世纪最性感的工作！”

现在让我们看看数据科学家的工作职责。
在《做数据科学》一书中，作者 C. O'Neil 和 R. Schutt 详细阐述了数据科学家的职责：

“......数据科学家是知道如何从数据中提取意义和解释数据的人，这需要统计学和机器学习的工具和方法，以及作为人。 她在收集、清理和整理数据的过程中花费了大量时间，因为数据从来都不是干净的。 这个过程需要持久性、统计和软件工程技能……一旦她将数据成形，一个关键部分就是探索性数据分析，它结合了可视化和数据感知。”

以下是数据科学家最基本的职责：

• 收集大量结构化和非结构化数据并将其转化为可行的见解。
• 确定最有潜力推动组织发展的数据分析解决方案。
• 使用文本分析、机器学习和深度学习等分析技术来分析数据，从而揭示隐藏的模式和趋势。
• 鼓励数据驱动的方法来解决复杂的业务问题。
• 清理和验证数据以优化数据准确性和有效性。
• 通过数据可视化将所有富有成效的观察和发现传达给公司利益相关者。

什么是分析？

到目前为止，您已经意识到分析是数据科学的一个重要方面。 数据科学家必须依靠分析来发现原始数据中有意义的模式。 但是，分析究竟是什么意思？

分析是从多个来源收集数据并处理、检查和解释数据以获得有意义的见解的过程。 这是一个利用数学、统计学、预测建模和机器学习等多维工具来发现数据中有用模式的领域。 分析可以分为两类：

• 定量数据分析——这种类型的分析使用可以统计测量的可量化变量分析数值数据。
• 定性数据分析——这种分析对数据采取了一种更具解释性的方法，即它旨在“理解”非数字数据（文本、图像、音频、视频）中的模式。

随着越来越多的数据在世界各地的各个行业中不断堆积，分析正日益成为企业不可或缺的一部分。 为了在激烈的竞争市场中生存，公司需要利用可支配的数据来寻找能够在竞争中保持领先的方法。 答案当然是数据分析。 从医疗保健和教育部门到体育和智能家居，分析正在迅速席卷整个行业。

我希望这篇文章能帮助回答您关于“什么是数据科学”的疑问。 和更多！

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