数据科学定义

什么是数据？

通常，我们可以说数据是事实和数字的集合。它是一组字符，用于为特定目的收集、存储或传输信息。数据可以是任何形式，即文本、图像、音频等。数据来自拉丁词“Datum”，意思是“给定之物”。数据可以是结构化的，也可以是非结构化的。经过处理的数据称为信息。

在计算机或编程语言中，数据是二进制数字 0 和 1 的集合。这种类型的数据可以直接被计算机读取和处理。数据有多种类型。

数据类型

• 定性数据：这类数据处理的特征是无法测量但可以观察的数据。它有两种类型——名义数据和序数数据。
  1. 名义数据：这类数据没有特定的顺序或排名——例如，一个人的性别。
  2. 序数数据：这类数据遵循特定的顺序或排名——例如，一个评分系统。
• 定量数据：这类数据处理的是可以测量的数字或数值。它有两种类型——离散数据和连续数据。
  1. 离散数据：这类数据可以包含有限数量的值——例如，一个班级的学生人数。
  2. 连续数据：这类数据可以包含无限可能的值——例如，一个人的体重。

大数据：大量复杂的数据集集合，使用手动或传统数据库处理工具难以处理。大数据的规模巨大（以太字节或拍字节计），并随着时间呈指数级增长。

什么是数据科学？

在互联网时代到来之前，处理数据更容易，因为没有大数据概念。直到 20 世纪 90 年代初，人们开始广泛使用互联网，后来，随着 21 世纪初 Facebook 和 YouTube 的出现，几乎所有人都开始使用互联网。巨大的数据量开始产生。随着如此大量数据的产生，其存储和处理变得困难，因此大数据概念应运而生。

数据科学是利用现代工具和算法，处理和从大型数据集中提取有意义的洞察力的研究。从数据中提取的有意义的洞察力有助于我们做出决策。

数据科学已被广泛应用于商业领域，以做出更好的决策，从而获得越来越多的利润。

数据科学也可以定义为收集、存储和分析数据集，以构建有助于做出更好决策的模型。

数据科学如何运作？

1. 从各种来源收集原始数据并将其合并到单个空间。
2. 收集到的数据经过清理，去除各种类型的错误和异常值。
3. 将各种统计方法、机器学习算法、数据科学工具等应用于数据集。
4. 从数据集的分析中得出有价值的见解。
5. 最后，向客户或委托人提供见解的表示。

数据科学的先决条件是什么？

1. 统计学：统计学在数据科学中扮演着重要角色。对均值、中位数、众数、标准差、方差等统计学基本知识的了解有助于更好地理解数据科学模型。
2. 概率论：概率论的基础知识有助于计算可能结果的确定性，从而有助于数据科学中更好的分析。
3. 机器学习：机器学习算法知识有助于构建更好的决策模型。机器学习是数据科学的重要组成部分。
4. 编程：任何编程语言的知识都有助于构建更好的数据科学项目。最常用的编程语言是 Python 和 R。Python 最受欢迎，因为它支持各种库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，这有助于更好地分析数据。
5. 建模：数学模型有助于根据您拥有的数据进行快速计算和预测。建模涉及识别您必须用于解决给定问题的算法。
6. 数据库：管理、处理和从数据库中处理数据的知识对于数据科学至关重要——例如，SQL。

因此，我们可以得出结论，数据科学是统计学、机器学习、概率论、建模、数据库和领域知识的结合。

数据科学的重要性

数据科学有助于提取有意义的见解。这些见解被用于电子商务、医学、社交媒体、娱乐、人力资源等各个领域，以构建更好的决策模型，从而增加各个领域的利润。

数据科学如今几乎应用于每个行业，它可以预测客户行为以获得更好的利润并识别新趋势。

数据科学的益处

• 改善业务预测
• 复杂数据的解释
• 更好的决策
• 产品创新
• 提高数据安全性
• 以用户为中心的产品开发

数据科学生命周期

数据科学生命周期有五个阶段

1. 数据获取：现在有很多数据源。从这些来源以各种形式收集或获取数据并存储它们称为数据获取。数据可以通过多种方式收集，例如调查、社交媒体、统计方法、交易数据等。
2. 数据预处理：获取的数据处于原始状态，形式各异，分散在不同的服务器上。因此，有必要对数据进行预处理，将其转换为单一格式并存储在同一位置。这个存储所有数据的单一空间也称为数据仓库。这一步称为数据预处理。
3. 机器学习算法：根据问题陈述，将机器学习算法应用于预处理后的数据，以便从预处理后的数据中获得有意义的见解。一些最常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、K 近邻算法、支持向量机等。
4. 模式评估：通过应用机器学习算法获得的结果不一定正确。因此，需要验证获得的结果是否解决了问题陈述。这一步称为模式评估。
5. 表示：然后使用简单易懂的图表将获得的结果可视化，并将其呈现给我们的客户或委托人，以便他们了解您使用数据科学技术建模的解决方案。

数据科学的应用

1. 搜索引擎：各种搜索引擎如 Google、Yahoo 等都使用数据科学技术和算法，在短短几秒钟内为您的搜索提供数百万个结果。没有数据科学，搜索引擎就不可能如此快速高效地工作。
2. 社交媒体和娱乐：您一定见过 Netflix 等流媒体服务应用根据您以前的搜索和观看内容推荐节目和电影。这些推荐是使用数据科学算法为您提供的。它有助于为用户提供更好的流媒体体验。
3. 电子商务网站：所有电子商务网站都使用数据科学算法，根据您过去的购买、点赞和搜索历史提供定制的建议和产品推荐。推荐系统为用户提供更好的体验，因为它帮助他们选择最佳购买商品，并增加公司盈利的机会。
4. 图像识别：您一定见过在 Facebook 上发布图片时，它会向您显示标记人员的建议。这种自动标签建议功能使用人脸识别算法来检测并建议被标记的人。Google 也使用图像识别算法根据上传的图片提供搜索结果。
5. 语音识别：Google 语音、Alexa、Siri 等使用语音识别算法通过将您的语音转换为文本来提供结果。
6. 医疗保健：医疗保健部门使用数据科学算法来预测和分析患者的健康和体能。通过分析数据和使用算法可以预测疾病的大规模爆发。医学影像（X 光、CT 扫描、MRI 等）用于检测内部问题，其中涉及数据科学算法的使用。
7. 虚拟助手：您一定见过许多网站和应用程序提供虚拟助手或聊天机器人来解决您的疑问或问题。像 Swiggy 和 Zomato 这样的外卖应用提供虚拟助手来回答您与订单相关的问题。这些聊天机器人使用机器学习算法，如自然语言处理 (NLP) 和生成，为用户提供充足的客户支持。
8. 游戏：现代游戏是使用机器学习算法设计的，旨在为用户提供更好的体验。它存储用户的信息和历史，以分析并为用户提供最佳匹配。
9. 体育：机器学习算法用于预测篮球、板球、足球等体育项目的获胜队伍。数据科学算法通过可穿戴设备帮助预测和跟踪运动员的健康状况，这些设备跟踪人体的心跳、血压、氧气水平等特征。

机器学习简介

机器学习是数据科学的重要工具，因为它有助于为数据科学项目构建更好的决策模型。几乎所有数据科学项目都基于机器学习算法。一些最常见的机器学习算法是线性回归、逻辑回归、K 近邻算法等。那么，什么是机器学习呢？

机器学习是人工智能 (AI) 的一个分支，它允许设备或计算机从其过去的数据中学习，而无需使用任何显式编程。机器学习算法帮助计算机从其过去的经验中学习。目标是使计算机像人类一样思考和工作，或者我们可以说像人类一样表现出智能行为。

在机器学习中，我们首先借助数据集训练我们的模型（数据集越大，模型训练得越好）。然后我们的模型学会自我训练并找到模式和预测，以尽可能准确地找到解决方案。程序员可以更改参数以满足精确的结果。

现在，通过向模型提供评估数据集来测试模型。如果结果准确，那么开发的 ML 模型是有效的。如果结果不正确，程序员可以更改参数以测试并将模型推向准确的结果。

机器学习模型可以是描述性的、预测性的、规范性的或诊断性的。

机器学习类型

监督学习：这类机器学习需要一个标记的数据集来学习，因此称为监督学习。标记的数据集同时具有输入和输出参数。监督学习的一些示例是线性回归、逻辑回归等。

无监督学习：这类机器学习不需要标记的数据集。它们使用未标记的数据集进行预测和分析。该算法不受监督，因此称为无监督学习。无监督学习的一些示例是聚类、关联等。

强化学习：这类机器学习使用试错法从经验中学习。它不需要标记的数据集来工作。这类算法从以前的错误中学习。目标是最大化总输出。

数据科学职位类型

1. 数据科学家：数据科学家需要处理数据的收集、清洗、分析，从中构建洞察力，最后进行数据可视化和演示。他们的工作还包括研究和开发新的模型和算法。
2. 数据架构师：数据架构师的主要工作是创建新的数据库并维护其管理和隐私策略。
3. 数据工程师：数据工程师的主要工作是设计、实施和维护数据管道。优化数据管道并保持其效率也是他们工作的一部分。他们确保数据分析师或数据科学家能够获得正确的数据。
4. 机器学习工程师：机器学习工程师开发新的机器学习系统。机器学习工程师应具备强大的统计学和编程技能，以分析和测试新模型。
5. 决策科学家：决策科学家主要工作是构建更好的决策模型。他们分析统计数据以推动决策模型。
6. 统计学家：统计学家主要工作是将统计模型应用于实时问题。
7. 数据科学经理：数据科学经理主要工作是为各自公司管理和实施大数据解决方案。