Data Science學什么的呢?鑒于產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)科學是當今許多行業(yè)的重要組成部分，也是IT界爭論最多的話題之一。多年來，它的受歡迎程度越來越高，公司已經(jīng)開始實施數(shù)據(jù)科學的技術，以發(fā)展其業(yè)務并提高客戶滿意度。在這篇文章中，我們將了解什么是數(shù)據(jù)科學，以及你如何成為一名數(shù)據(jù)科學家。

一、什么是數(shù)據(jù)科學?

數(shù)據(jù)科學是一個研究領域，它使用現(xiàn)代工具和技術處理大量的數(shù)據(jù)，以尋找未見的模式，得出有意義的信息，并做出商業(yè)決策。數(shù)據(jù)科學使用復雜的機器學習算法來建立預測模型。

用于分析的數(shù)據(jù)可以來自許多不同的來源，并以各種格式呈現(xiàn)。

現(xiàn)在你知道了什么是數(shù)據(jù)科學，讓我們看看為什么數(shù)據(jù)科學對今天的IT領域至關重要。

二、數(shù)據(jù)科學的生命周期

既然你知道什么是數(shù)據(jù)科學，接下來讓我們關注一下數(shù)據(jù)科學的生命周期。數(shù)據(jù)科學的生命周期由五個不同的階段組成，每個階段都有自己的任務：

1.捕獲：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)輸入、信號接收、數(shù)據(jù)提取。這個階段涉及收集原始的結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)。

2.維護：數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)暫存，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)架構。這個階段涵蓋了獲取原始數(shù)據(jù)并將其置于可使用的形式。

3.處理：數(shù)據(jù)挖掘，聚類/分類，數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)總結(jié)。數(shù)據(jù)科學家利用準備好的數(shù)據(jù)，檢查其模式、范圍和偏見，以確定其在預測分析中的作用。

4.分析：探索性/確認性，預測性分析，回歸，文本挖掘，定性分析。這里是生命周期的真正重點。這個階段包括對數(shù)據(jù)進行各種分析。

5.溝通：數(shù)據(jù)報告，數(shù)據(jù)可視化，商業(yè)智能，決策。在這最后一步中，分析員將分析結(jié)果準備成容易閱讀的形式，如圖表、圖形和報告。

三、數(shù)據(jù)科學的先決條件

以下是你在開始學習什么是數(shù)據(jù)科學之前應該了解的一些技術概念。

1.機器學習

機器學習是數(shù)據(jù)科學的骨干。數(shù)據(jù)科學家除了統(tǒng)計學的基本知識外，還需要對ML有扎實的掌握。

2.建模

數(shù)學模型使你能夠根據(jù)你已經(jīng)知道的數(shù)據(jù)進行快速計算和預測。建模也是機器學習的一部分，包括確定哪種算法最適合解決給定的問題，以及如何訓練這些模型。

3.統(tǒng)計學

統(tǒng)計學是數(shù)據(jù)科學的核心。牢固掌握統(tǒng)計學可以幫助你提取更多的情報并獲得更有意義的結(jié)果。

4.編程

執(zhí)行一個成功的數(shù)據(jù)科學項目，需要一定程度的編程。最常見的編程語言是Python和R。Python特別受歡迎，因為它很容易學習，而且它支持數(shù)據(jù)科學和ML的多種庫。

5.數(shù)據(jù)庫

一個有能力的數(shù)據(jù)科學家需要了解數(shù)據(jù)庫如何工作，如何管理它們，以及如何從它們中提取數(shù)據(jù)。

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