什麼是數據科學?
數據科學一直是專業人士和組織的熱門話題，他們專注於收集數據並從中得出有意義的見解，以幫助業務增長。大量的數據對於任何組織都是一種資產，但前提是它必須得到有效的處理。當我們進入大數據時代時，對存儲的需求成倍增長。直到2010年，主要的重點是建立一個先進的基礎設施來存儲這些有價值的數據，然後訪問和處理這些數據，以得出業務見解。由於像Hadoop這樣的框架已經處理了存儲部分，現在的重點已經轉移到處理數據上。讓我們看看數據科學基礎知識，以及它如何適應當前狀態大數據和企業。
數據科學定義
廣泛地說,數據科學可以定義為對數據的研究，包括數據來自何處、代表什麼，以及如何將數據轉換為有價值的輸入和資源，以創建業務和it策略。
為什麼企業需要數據科學?
從處理小的結構化數據集到大量來自不同來源的非結構化和半結構化數據，我們已經走過了漫長的道路。傳統的商業智能工具在處理這一龐大的非結構化數據池時無法勝任。因此，數據科學提供了更先進的工具來處理來自不同類型來源的大量數據，如財務日誌、多媒體文件、營銷表單、傳感器和儀器以及文本文件。
下麵提到的相關用例也是Data Science在組織中流行的原因:
- 數據科學有無數的應用預測分析．在天氣預報的具體情況下，從衛星、雷達、船舶和飛機收集數據來建立模型，以非常精確地預測天氣和即將發生的自然災害。這有助於在適當的時間采取適當的措施，避免最大可能的損失。
- 產品建議傳統模型從瀏覽曆史、購買曆史和基本人口統計因素中得出的見解從來沒有如此精確過。有了數據科學，大量和各種各樣的數據可以更好和更有效地訓練模型，以顯示更精確的建議。
- 數據科學也有助於有效的決策．自動駕駛或智能汽車是一個經典的例子。智能汽車通過雷達、相機和激光等不同傳感器實時收集周圍環境的數據，從而創建周圍環境的視覺(地圖)。根據這一數據和先進的機器學習算法在美國，它需要關鍵的駕駛決策，如轉彎、停車、加速等。
數據科學應用
為什麼要在數據科學領域發展?
既然我們已經在上一節中了解了為什麼企業需要數據科學，那麼讓我們來看看這是為什麼數據科學是一個利潤豐厚的職業選擇通過這個視頻:
誰是數據科學家?
一個數據科學家識別重要問題，從各種來源收集相關數據，存儲和組織數據，破譯有用信息，最後將其轉化為業務解決方案並與之溝通，以積極影響業務。
除了構建複雜的量化算法和合成大量信息外，數據科學家還擁有豐富的溝通和領導技能，這是為各種業務利益相關者帶來可衡量和有形結果所必需的。
2.0小時
優秀數據科學家的首要素質
- 統計思想
- 技術能力
- 多溝通技巧
- 好奇的心
- 創造力
如果你想掌握所有與數據科學相關的統計技能，你可以觀看下麵的視頻
成為一名數據科學家的基本技能是什麼?
由- - - - - -Saurabh辛格
數據科學是一個融合了數學專業知識、強大的商業頭腦和技術技能的研究領域。這些構建了數據科學的基礎，並要求深入理解每個領域下的概念。
如果你想成為一名數據科學家，這些都是你需要的技能
- 數學專業知識:有一種誤解，認為數據分析就是統計。毫無疑問，經典統計和貝葉斯統計對數據科學都非常重要，但其他概念也非常重要，如定量技術和具體的線性代數，它是許多推理技術和機器學習算法的支持係統。
- 強大的商業智慧:數據科學家是獲取對業務至關重要的有用信息的來源，還負責與相關團隊和個人分享這些知識，以便應用於業務解決方案。他們處於對業務戰略做出貢獻的關鍵位置，因為他們不像其他人那樣接觸到數據。因此，數據科學家應該具有很強的商業頭腦，以便能夠履行他們的職責。
- 技術技能:數據科學家需要使用複雜的算法和複雜的工具。他們還需要使用SQL、Python、R和SAS等一種或一組語言編寫和創建快速解決方案的原型，有時還需要使用Java、Scala、Julia和其他語言。數據科學家還應該能夠克服可能出現的技術挑戰，避免由於缺乏技術可靠性而可能出現的任何瓶頸或障礙。
數據科學領域的其他角色:
到目前為止，我們已經了解了什麼是數據科學，為什麼企業需要數據科學，誰是數據科學家，以及進入數據科學領域所需的關鍵技能集是什麼。現在，讓我們看看除了數據科學家之外的其他數據科學工作角色:
- 數據分析:這個角色起著橋梁的作用業務分析師和數據科學家．他們研究特定的問題，並通過組織和分析給定的數據找到結果。他們將技術分析轉化為行動項目，並將這些結果傳達給相關的涉眾。除了編程和數學技能外，它們還需要數據處理和數據可視化技能。
- 數據工程師:數據工程師的角色是管理大量快速變化的數據。他們管理數據管道和基礎設施，將數據轉換和傳輸給各自的數據科學家進行工作。它們主要與Java、Scala、MongoDB、Cassandra DB和Apache Hadoop一起工作。
數據科學常見問題
1.簡單地說，什麼是數據科學?
簡單地說，數據科學可以定義為一門跨學科的研究領域，它將數據用於各種研究和報告目的，從數據中獲得見解和意義。數據科學需要混合不同的技能，包括統計學、商業頭腦、計算機科學等。多虧了智能手機和其他設備，如今數據可以廣泛獲取。企業正在利用這些數據來洞察客戶行為等。然而，這並不是說數據科學隻用於業務開發。數據科學在所有行業的應用都很普遍，如醫療保健、金融、教育、供應鏈等。
數據科學的主要前提是能夠將原始數據轉化為有價值的信息。數據科學對於當今的創新是不可或缺的，它正在推動多個行業的解決方案。
2.數據科學家到底做什麼?
數據科學家創建並使用算法來分析數據。這個過程通常涉及使用和構建機器學習工具和個性化數據產品，以幫助企業和客戶以有用的方式解釋數據。它們還有助於分解數據驅動的報告，以便更好地理解客戶。總而言之，數據科學家參與到數據處理的每一個階段——從處理數據、建立和維護基礎設施、測試到分析數據以供實際使用。
3.什麼是數據科學的例子?
例子和數據科學的應用在今天的所有行業都很猖獗。目前，數據科學最重要的一些例子將是它在研究COVID-19病毒和研製疫苗或治療方法方麵的應用。數據科學的例子還包括欺詐檢測、客戶服務自動化、醫療保健推薦、假新聞檢測、電子商務和娛樂推薦係統等。
4.什麼是數據科學課程的資格?
數據科學的課程資格是計算機科學、數學、IT、統計學或任何相關領域的學士學位。學士學位最後一個學期的學生也可以選修數據科學課程。此外，考生還應在第x、12和學士課程中取得至少60%的成績。
5.數據科學是一個好的職業嗎?
是的，數據科學是一條很好的職業道路，事實上，是目前最好的職業道路之一。沒有一個行業不能從數據科學中受益，這使得數據科學的角色每年都在上升。除了這些高要求的候選人還可以獲得市場上最高的薪水。根據Glassdoor的數據，數據科學家的平均年收入為11.61萬美元。
6.數據科學家編碼嗎?
是的，數據科學家在大多數情況下編碼。根據角色的不同，數據科學家需要為各種與流程相關的任務編寫代碼。數據科學家需要精通不同的編程語言，如C/ c++、SQL、Python、Java等。Python已經成為數據科學家中使用最廣泛的編程語言。
7.數據科學家要解決什麼問題?
從解決氣候變化問題到在流媒體服務中創建推薦係統，數據科學家實際上正在解決世界各地的各種問題。由於數據科學已被證明有益於所有行業，領導團隊正在越來越多地投資於數據科學，以提出圍繞業務的解決方案。數據科學的應用範圍從為利益相關者創建可持續發展目標、創建醫療保健解決方案到體係結構布局。
8.為什麼數據科學家辭職?
數據科學家辭職的主要原因包括工作中不切實際的期望和孤立的工作環境。通常情況下，數據科學家會發現，當涉及到他們加入的角色時，他們對自己的期望與現實之間的差距感到失望。從遠處看，數據科學家的工作可能看起來很花哨，但實際上，它涉及很多艱苦的工作。企業向數據科學家支付大筆資金並非沒有道理。他們每天都要處理大量的報告，大量的數字和數據，過一段時間可能會顯得有些窮盡。另一個原因是，數據科學家通常獨立工作，對團隊的依賴性極小。雖然這對完成工作是件好事，但也會讓他們感到孤立。
9.我可以自學數據科學嗎?
您當然可以自己開始學習數據科學，但為了成為專家，您必須參加一個為您提供適當培訓、指導和指導的課程。數據科學在世界各地有大量的應用，為了讓你做好工作準備，你需要行業洞察力和現實世界的應用知識，隻有通過高評級的認證才能獲得這些。
10.要成為一名數據科學家，我首先應該學習什麼?
為了成為一名數據科學家，你需要學習的第一件事是python編程，R編程、SQL數據庫等。一旦您對這些編程語言有了適當的理解，就會更容易掌握數據科學中使用的基本工具和算法。然而，最好是報名參加一門課程，以獲得對該領域的全麵理解並掌握它。
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