数据科学初学者教程

数据科学已成为21世纪最热门的职业。每个组织都在寻找具有数据科学知识的候选人。在本教程中，我们将介绍数据科学，包括数据科学的职位、工具、组成部分、应用等。

那么，让我们开始吧！

什么是数据科学？

数据科学是对海量数据的深入研究，它涉及使用科学方法、不同的技术和算法从原始的、结构化的和非结构化的数据中提取有意义的洞察。

它是一个多学科领域，使用工具和技术来处理数据，以便您可以发现新的、有意义的事物。

数据科学使用最强大的硬件、编程系统和最有效的算法来解决数据相关问题。它是人工智能的未来。

简而言之，我们可以说数据科学就是：

• 提出正确的问题并分析原始数据。
• 使用各种复杂高效的算法对数据进行建模。
• 可视化数据以获得更好的视角。
• 理解数据以做出更好的决策并找到最终结果。

示例

假设我们想驾车从A站到B站。现在，我们需要做出一些决定，例如哪条路线最快，哪条路线不会堵车，哪条路线最具成本效益。所有这些决策因素都将作为输入数据，我们将从这些决策中获得适当的答案，因此这种数据分析称为数据分析，它是数据科学的一部分。

数据科学的需求

几年前，数据量较少，且大部分以结构化形式存在，可以很容易地存储在Excel表格中，并使用BI工具进行处理。

但在今天的世界，数据量变得如此庞大，即每天大约产生 2.5万亿字节 的数据，这导致了数据爆炸。据研究估计，到2020年，地球上每一个人每秒将创建 1.7 MB 的数据。每家公司都需要数据来运营、发展和改进其业务。

现在，处理如此海量的数据对每个组织来说都是一项具有挑战性的任务。因此，为了处理、分析和管理这些数据，我们需要一些复杂、强大和高效的算法和技术，而这种技术就是数据科学。以下是使用数据科学技术的一些主要原因：

• 借助数据科学技术，我们可以将海量的原始和非结构化数据转化为有意义的洞察。
• 数据科学技术被各种公司采纳，无论是大品牌还是初创公司。谷歌、亚马逊、Netflix等处理海量数据的公司都在使用数据科学算法来提升客户体验。
• 数据科学正在致力于自动化交通，例如创建自动驾驶汽车，这是交通的未来。
• 数据科学可以帮助进行各种预测，例如各种调查、选举、机票确认等。

数据科学工作

根据各种调查，由于对数据科学的需求不断增长，数据科学家已成为21世纪最热门的职业。有些人甚至称之为“21世纪最 热门的职位 ”。数据科学家是能够使用各种统计工具和机器学习算法来理解和分析数据的专家。

数据科学家的平均年薪约为 95,000美元至165,000美元，根据不同的研究，到 2026年 将创造约 1150万个 工作岗位。

数据科学工作类型

如果您学习数据科学，您将有机会在这个领域找到各种激动人心的职位。主要的职位如下：

1. 数据科学家
2. 数据分析师
3. 机器学习专家
4. 数据工程师
5. 数据架构师
6. 数据管理员
7. 商业分析师
8. 商业智能经理

以下是对数据科学中一些关键职位名称的解释。

1. 数据分析师

数据分析师是一个从事海量数据挖掘、数据建模、寻找模式、关系、趋势等工作的人。最终，他会进行可视化和报告，以便进行数据分析以支持决策制定和问题解决过程。

所需技能： 要成为一名数据分析师，您必须在 数学、商业智能、数据挖掘 方面有良好的背景，并具备 统计学 的基本知识。您还应该熟悉一些计算机语言和工具，例如 MATLAB、Python、SQL、Hive、Pig、Excel、SAS、R、JS、Spark 等。

2. 机器学习专家

机器学习专家是处理数据科学中使用的各种机器学习算法的人，例如 回归、聚类、分类、决策树、随机森林 等。

所需技能： 计算机编程语言，如Python、C++、R、Java和Hadoop。您还应该了解各种算法、解决问题的分析能力、概率和统计学。

3. 数据工程师

数据工程师处理海量数据，负责构建和维护数据科学项目的数据架构。数据工程师还负责创建用于建模、挖掘、获取和验证的数据集流程。

所需技能： 数据工程师必须对 SQL、MongoDB、Cassandra、HBase、Apache Spark、Hive、MapReduce 有深入的了解，并掌握 Python、C/C++、Java、Perl 等语言。

4. 数据科学家

数据科学家是专业人士，他们处理海量数据，通过部署各种工具、技术、方法、算法等，提出引人注目的商业见解。

所需技能： 要成为一名数据科学家，应具备 R、SAS、SQL、Python、Hive、Pig、Apache Spark、MATLAB 等技术语言技能。数据科学家必须理解统计学、数学、可视化和沟通技巧。

数据科学的先决条件

非技术先决条件

• 好奇心： 学习数据科学，必须有好奇心。当你充满好奇心并提出各种问题时，你就能轻松理解业务问题。
• 批判性思维： 这也是数据科学家所必需的，这样你就可以找到多种有效解决问题的新方法。
• 沟通技巧： 沟通技巧对数据科学家来说至关重要，因为解决业务问题后，您需要与团队沟通。

技术先决条件

• 机器学习： 要理解数据科学，需要理解机器学习的概念。数据科学使用机器学习算法来解决各种问题。
• 数学建模： 数学建模需要从现有数据中进行快速的数学计算和预测。
• 统计学： 需要对统计学有基本了解，例如均值、中位数或标准差。它需要从数据中提取知识并获得更好的结果。
• 计算机编程： 对于数据科学，至少需要掌握一种编程语言。R、Python、Spark 是数据科学所需的一些计算机编程语言。
• 数据库： 深入理解数据库（如SQL）对数据科学获取数据和处理数据至关重要。

BI与数据科学的区别

BI代表商业智能，也用于业务信息的数据分析：以下是BI与数据科学的一些区别

数据科学组成部分

数据科学的主要组成部分如下：

1. 统计学： 统计学是数据科学最重要的组成部分之一。统计学是一种收集和分析大量数值数据并从中发现有意义洞察的方法。

2. 领域专业知识： 在数据科学中，领域专业知识将数据科学紧密结合在一起。领域专业知识意味着某个特定领域的专业知识或技能。在数据科学中，有各种领域需要领域专家。

3. 数据工程： 数据工程是数据科学的一部分，它涉及数据的获取、存储、检索和转换。数据工程还包括向数据添加元数据（关于数据的数据）。

4. 可视化： 数据可视化意味着以视觉方式呈现数据，以便人们可以轻松理解数据的意义。数据可视化使得以视觉方式访问大量数据变得容易。

5. 高级计算： 数据科学的重头戏是高级计算。高级计算涉及计算机程序的源代码的设计、编写、调试和维护。

6. 数学： 数学是数据科学的关键部分。数学涉及对数量、结构、空间和变化的研究。对于数据科学家来说，良好的数学知识至关重要。

7. 机器学习： 机器学习是数据科学的支柱。机器学习旨在为机器提供训练，使其能够像人脑一样运作。在数据科学中，我们使用各种机器学习算法来解决问题。

数据科学工具

以下是一些数据科学所需的工具：

• 数据分析工具： R、Python、统计学、SAS、Jupyter、R Studio、MATLAB、Excel、RapidMiner。
• 数据仓库： ETL、SQL、Hadoop、Informatica/Talend、AWS Redshift
• 数据可视化工具： R、Jupyter、Tableau、Cognos。
• 机器学习工具： Spark、Mahout、Azure ML studio。

数据科学中的机器学习

要成为一名数据科学家，还需要了解机器学习及其算法，因为在数据科学中，各种机器学习算法被广泛使用。以下是数据科学中使用的部分机器学习算法的名称：

• 回归
• 决策树
• 聚类
• 主成分分析
• 支持向量机
• 朴素贝叶斯
• 人工神经网络
• Apriori

我们在此将简要介绍其中一些重要算法：

1. 线性回归算法： 线性回归是基于监督学习的最受欢迎的机器学习算法。此算法基于回归工作，回归是一种根据独立变量建模目标值的方法。它以线性方程的形式表示，该方程在输入集和预测输出之间存在关系。此算法主要用于预测和预报。由于它显示了输入变量和输出变量之间的线性关系，因此称为线性回归。

以下方程可以描述 x 和 y 变量之间的关系：

其中，y = 因变量
X = 自变量
M = 斜率
C = 截距。

2. 决策树： 决策树算法是另一种机器学习算法，属于监督学习算法。它是最受欢迎的机器学习算法之一。它可以用于分类和回归问题。

在决策树算法中，我们可以通过使用树形表示来解决问题，其中每个节点代表一个特征，每个分支代表一个决策，每个叶子代表一个结果。

以下是一个工作机会问题的示例：

在决策树中，我们从树的根部开始，将根属性的值与记录属性进行比较。在此比较的基础上，我们根据值跟随分支，然后移动到下一个节点。我们继续比较这些值，直到到达带有预测类别值的叶节点。

3. K-均值聚类： K-均值聚类是机器学习中最流行的算法之一，它属于无监督学习算法。它解决了聚类问题。

如果给我们一组具有特定特征和值的项目数据集，我们需要将这些项目集分类为组，那么可以使用 K-均值聚类算法来解决此类问题。

K-均值聚类算法旨在最小化一个目标函数，该函数被称为平方误差函数，其表达式为：

其中，J(V) => 目标函数
'||x_i - v_j||' => x_i 和 v_j 之间的欧几里得距离。
c_i' => 第 i 个聚类中的数据点数量。
C => 聚类数量。

如何使用机器学习算法解决数据科学中的问题？

现在，让我们了解数据科学中最常见的问题类型以及解决问题的方法。在数据科学中，问题是使用算法解决的，下图展示了针对可能问题的适用算法：

这是A还是B？

我们可以将这种只有两个固定解决方案（例如“是”或“否”、“1”或“0”、“可能”或“不可能”）的问题归类。这类问题可以使用分类算法解决。

这有什么不同？

我们可以将这类问题归结为各种模式，我们需要从中找出异常。这类问题可以使用异常检测算法解决。

多少或多少个？

另一种问题类型是需要数值或数字的问题，例如今天几点了，今天的温度会是多少，这些问题可以使用回归算法解决。

这是如何组织的？

现在，如果您有一个需要处理数据组织的问题，那么可以使用聚类算法来解决。

聚类算法根据特征、颜色或其他共同特征组织和分组数据。

数据科学生命周期

数据科学的生命周期如下图所示。

数据科学生命周期的主要阶段如下：

1. 发现： 第一阶段是发现，它涉及提出正确的问题。当你开始任何数据科学项目时，你需要确定基本需求、优先级和项目预算。在此阶段，我们需要确定项目的所有需求，例如人员数量、技术、时间、数据、最终目标，然后我们可以在第一层假设上构建业务问题。

2. 数据准备： 数据准备也称为数据整理。在此阶段，我们需要执行以下任务：

• 数据清理
• 数据筛选
• 数据集成
• 数据转换，

完成上述所有任务后，我们可以轻松地将这些数据用于后续流程。

3. 模型规划： 在此阶段，我们需要确定各种方法和技术来建立输入变量之间的关系。我们将通过使用各种统计公式和可视化工具应用探索性数据分析（EDA），以了解变量之间的关系并查看数据能告诉我们什么。模型规划常用的工具是：

• SQL分析服务
• R
• SAS
• Python

4. 模型构建： 在此阶段，模型构建过程开始。我们将创建用于训练和测试目的的数据集。我们将应用关联、分类和聚类等不同技术来构建模型。

以下是一些常见的模型构建工具：

• SAS企业矿工
• WEKA
• SPCS建模器
• MATLAB

5. 运行： 在此阶段，我们将交付项目的最终报告，以及简报、代码和技术文档。此阶段在全面部署之前，为您提供了完整的项目性能和其他组件的小规模概览。

6. 沟通结果： 在此阶段，我们将检查我们是否达到了在初始阶段设定的目标。我们将与业务团队沟通发现和最终结果。

数据科学的应用

• 图像识别和语音识别
  数据科学目前正用于图像和语音识别。当您在Facebook上上传图片并开始收到标记朋友的建议时。这种自动标记建议使用了图像识别算法，这是数据科学的一部分。
  当您使用“Ok Google、Siri、Cortana”等说些什么时，这些设备会根据语音控制做出响应，这得益于语音识别算法。
• 游戏世界
  在游戏世界中，机器学习算法的应用日益增加。EA Sports、Sony、Nintendo等公司正在广泛使用数据科学来提升用户体验。
• 互联网搜索
  当我们在互联网上搜索某些内容时，我们会使用不同类型的搜索引擎，例如谷歌、雅虎、必应、Ask等。所有这些搜索引擎都使用数据科学技术来改善搜索体验，您可以在几秒钟内获得搜索结果。
• 交通
  交通行业也正在利用数据科学技术来制造自动驾驶汽车。有了自动驾驶汽车，将很容易减少道路交通事故的数量。
• 医疗保健
  在医疗保健领域，数据科学提供了诸多益处。数据科学正被用于肿瘤检测、药物发现、医学图像分析、虚拟医疗机器人等。
• 推荐系统
  大多数公司，如亚马逊、Netflix、Google Play等，都在使用数据科学技术通过个性化推荐来提升用户体验。例如，当你在亚马逊上搜索某个商品时，你会开始收到类似商品的建议，这就是数据科学技术的作用。
• 风险检测
  金融行业一直存在欺诈和损失风险的问题，但在数据科学的帮助下，这可以得到挽救。
  大多数金融公司都在寻找数据科学家，以避免风险和任何类型的损失，并提高客户满意度。