數(shù)據(jù)科學(xué)即是Data Science，簡稱DS，也叫做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科學(xué)，是一個(gè)交叉領(lǐng)域的學(xué)科，是用科學(xué)方法、處理過程和系統(tǒng)來提取知識(shí)或者從各種表格中提取結(jié)構(gòu)性的或者非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，類似于數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)開發(fā)。簡單來說，數(shù)據(jù)科學(xué)就是是從數(shù)據(jù)中提取有用知識(shí)的一系列技能和技術(shù)。

三個(gè)不同的領(lǐng)域：

編程領(lǐng)域（語言知識(shí)、語言庫、設(shè)計(jì)模式、體系結(jié)構(gòu)等）；

數(shù)學(xué)（代數(shù)、微積分等）和統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域；

數(shù)據(jù)領(lǐng)域(特定領(lǐng)域的知識(shí)：醫(yī)療、金融、工業(yè)等)。

由此可見，數(shù)據(jù)科學(xué)是結(jié)合了諸多領(lǐng)域中的理論和技術(shù)，包括編程、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)三大模塊的交叉融合，隨著大數(shù)據(jù)（Big Data）的發(fā)展，跟人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等方面的結(jié)合越來越深入。

具體來說，DS專業(yè)需要具備哪些方面的能力呢？

（1）計(jì)算機(jī)能力：一般來說，數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)大多要求具備編程、計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)的專業(yè)背景。簡單來說，就是對(duì)處理大數(shù)據(jù)所必需的Hadoop、Mahout等大規(guī)模并行處理技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的技能。

（2）數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘的能力：除了數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)方面的知識(shí)之外，還需要具備使用SPSS、SAS、R等主流統(tǒng)計(jì)分析軟件的技能。

（3）數(shù)據(jù)可視化的能力：信息的質(zhì)量很大程度上依賴于其表達(dá)方式。對(duì)數(shù)字羅列所組成的數(shù)據(jù)中所包含的意義進(jìn)行分析，開發(fā)Web原型，使用外部API將圖表、地圖、Dashboard等其他服務(wù)統(tǒng)一起來，從而使分析結(jié)果可視化，這是對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家來說十分重要的技能之一。

（4）知識(shí)復(fù)合型能力：顧名思義就是具備多個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)的相關(guān)知識(shí)。

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