什麼是數據科學？ 誰是數據科學家？ 什麼是分析？

數據是當今企業和行業的核心。 隨著大數據的興起，世界各地的公司和組織都在利用他們所掌握的數據的潛力來推動增長、擴大盈利能力、提高客戶滿意度以及改善整體運營流程等。 而這一切的背後隱藏著一個重大秘密——數據科學。

什麼是數據科學？

數據科學是數據推理、算法開發和技術等多個方面的融合，以幫助分析數據並為複雜問題找到創新的解決方案。 換句話說，數據科學就是分析數據和尋找創新方法來推動業務增長。

為了充分理解“什麼是數據科學”這個問題，我們需要從基礎開始。 在初級層面，數據科學試圖揭示數據集中隱藏的模式。 在這些有用的數據洞察力的幫助下，公司可以改進他們的決策過程、簡化他們的銷售和營銷策略、擴大收入等等。 例如，Netflix 挖掘用戶數據以了解客戶的電影觀看模式、什麼會激發他們的興趣以及針對什麼特定類型來確定他們應該製作什麼樣的節目和電影。

此外，數據科學還涉及數據產品的開發。 “數據產品”是指使用和處理數據以生成面向算法的結果的技術資產。 推薦引擎是數據產品最優秀的例子。 例如，亞馬遜的推薦引擎會提取用戶數據，根據您之前的購買或查看的商品提供個性化推薦列表。 同樣，Spotify 跟踪消費者行為以了解他們對音樂的偏好，從而為個人用戶提供定制的音樂列表。

在回答“什麼是數據科學”時要解決的另一個重要問題是數據科學的組成部分。 讓我們看同樣的。

數據科學由什麼組成？

數據科學本質上涉及三個核心專業領域的融合——數學、技術和商業敏銳度。

1. 數學

數學和統計學是數據科學的核心。 為了能夠成功地挖掘數據，需要從定量的角度看待數據。 數據中的相關性，發現隱藏的模式和復雜的趨勢需要一定程度的專業知識，這是數學概念，例如經典統計、貝葉斯統計和線性代數，僅舉幾例。

2. 技術與黑客

在處理大量數據時，您必須具備技術訣竅。 數據科學家的很大一部分工作是利用技術工具來發現數據中有價值的模式。 他/她必須精通 Java、Scala、Python、R 和 SQL 等編程語言。 數據科學家需要成為一名堅定的算法黑客，這並不是說非法侵入計算機。 這意味著他們應該能夠破解複雜的代碼並將其分解為更易於理解和可讀的格式。

3. 商業頭腦

要在數據科學領域脫穎而出，需要有強大的商業思維。 由於數據科學旨在推動企業創造價值，因此除了能夠適應處理大型數據集外，數據科學家還需要具備戰術性的業務思維方式。 他/她需要深入研究數據，從中提取有用的信息，並就如何利用這些信息為商業組織謀取利益提供建議。

去掉以上三點，“什麼是數據科學”的答案就會淪為“什麼都沒有”。

誰是數據科學家？

數據科學家本質上是分析數據專家，具備解決複雜問題所需的技能，以及對探索需要解決的各種問題的不懈渴望。 他們是技術高超的人，結合了兩全其美——IT 和業務。 因此，數據科學家既是計算機科學家，又是數學家，也是趨勢分析者。

數據科學家的主要目標是收集、分析和組織大量數據，並在此過程中發現有助於製定組織業務戰略的有價值的見解。 多年來，由於當今的企業比以往任何時候都更依賴大數據和數據分析，因此對數據科學家的工作需求量很大。 事實上，《哈佛商業評論》宣稱數據科學家的工作是“21 世紀最性感的工作！”

現在讓我們看看數據科學家的工作職責。
在《做數據科學》一書中，作者 C. O'Neil 和 R. Schutt 詳細闡述了數據科學家的職責：

“......數據科學家是知道如何從數據中提取意義和解釋數據的人，這需要統計學和機器學習的工具和方法，以及作為人。 她在收集、清理和整理數據的過程中花費了大量時間，因為數據從來都不是乾淨的。 這個過程需要持久性、統計和軟件工程技能……一旦她將數據成形，一個關鍵部分就是探索性數據分析，它結合了可視化和數據感知。”

以下是數據科學家最基本的職責：

• 收集大量結構化和非結構化數據並將其轉化為可行的見解。
• 確定最有潛力推動組織發展的數據分析解決方案。
• 使用文本分析、機器學習和深度學習等分析技術來分析數據，從而揭示隱藏的模式和趨勢。
• 鼓勵數據驅動的方法來解決複雜的業務問題。
• 清理和驗證數據以優化數據準確性和有效性。
• 通過數據可視化將所有富有成效的觀察和發現傳達給公司利益相關者。

什麼是分析？

到目前為止，您已經意識到分析是數據科學的一個重要方面。 數據科學家必須依靠分析來發現原始數據中有意義的模式。 但是，分析究竟是什麼意思？

分析是從多個來源收集數據並處理、檢查和解釋數據以獲得有意義的見解的過程。 這是一個利用數學、統計學、預測建模和機器學習等多維工具來發現數據中有用模式的領域。 分析可以分為兩類：

• 定量數據分析——這種類型的分析使用可以統計測量的可量化變量分析數值數據。
• 定性數據分析——這種分析對數據採取了一種更具解釋性的方法，即它旨在“理解”非數字數據（文本、圖像、音頻、視頻）中的模式。

隨著越來越多的數據在世界各地的各個行業中不斷堆積，分析正日益成為企業不可或缺的一部分。 為了在激烈的競爭市場中生存，公司需要利用可支配的數據來尋找能夠在競爭中保持領先的方法。 答案當然是數據分析。 從醫療保健和教育部門到體育和智能家居，分析正在迅速席捲整個行業。

我希望這篇文章能幫助回答您關於“什麼是數據科學”的疑問。 和更多！

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