作者
CDA数据分析师
数据科学是一个研究领域，涉及通过使用各种科学方法，算法和过程从大量数据中提取见解。它可以帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。
由于数理统计，数据分析和大数据的发展，数据科学这个术语已经出现。
数据科学是一个跨学科领域，允许您从结构化或非结构化数据中提取知识。数据科学使您能够将业务问题转换为研究项目，然后将其转换回实用的解决方案。
为什么是数据科学？
在这里，使用数据分析技术的重大优势：
数据是当今世界的石油。借助合适的工具，技术，算法，我们可以使用数据并将其转换为独特的业务优势DataScience可以帮助您使用先进的机器学习算法检测欺诈它可以帮助您防止任何重大的金钱损失允许在机器中建立智能的能力您可以执行情绪分析来衡量客户的品牌忠诚度它使您能够做出更好，更快的决策帮助您向合适的客户推荐合适的产品，以改善您的业务
数据科学组件
统计
统计学是数据科学中最关键的部分。它是大量收集和分析数值数据以获得有用见解的方法或科学。
可视化
可视化技术可帮助您使大量的数据易于理解。
机器学习
机器学习探索了算法的构建和研究，这些算法学习如何预测未来的数据。
深度学习
深度学习方法是新的机器学习研究，其中算法选择要遵循的分析模型。
数据科学过程
1.发现
发现步骤涉及从所有已识别的内部和外部来源获取数据，这有助于您回答业务问题。
数据可以是：
从Web服务器登录从社交媒体收集的数据人口普查数据集使用API从在线资源流式传输数据2.数据准备
数据可能有很多不一致，例如缺失值，空白列，需要清理的数据格式不正确。您需要在建模之前处理，探索和调整数据。数据越干净，您的预测就越好。
3.模型规划
在此阶段，您需要确定绘制输入变量之间关系的方法和技术。通过使用不同的统计公式和可视化工具来执行模型的规划。SQL分析服务，R和SAS是用于此目的的一些工具。
4.模型建设
在此步骤中，实际的模型构建过程开始。在这里，数据科学家分发用于培训和测试的数据集。诸如关联，分类和聚类之类的技术应用于训练数据集。一旦准备好模型就针对“测试”数据集进行测试。
5.操作
在此阶段，您将提供包含报告，代码和技术文档的最终基线模型。经过全面测试后，模型将部署到实时生产环境中。
6.传达结果
在这个阶段，主要调查结果将传达给所有利益相关者。这有助于您根据模型的输入确定项目结果是成功还是失败。
数据科学工作角色
数据科学家
数据科学家是一名管理大量数据的专业人士，通过使用各种工具，技术，方法，算法等来提出令人信服的商业愿景。
语言：R，SAS，Python，SQL，Hive，Matlab，Pig，Spark
数据工程师
数据工程师的角色是处理大量数据。负责开发，构建，测试和维护大型处理系统和数据库等架构。
语言：SQL，Hive，R，SAS，Matlab，Python，Java，Ruby，C++和Perl
数据分析师
数据分析师负责挖掘大量数据。寻找关系，模式，以及数据的趋势。之后，提供引人注目的报告和可视化，以分析数据，从而做出最可行的业务决策。
语言：R，Python，HTML，JS，C，C++，SQL
统计员
使用统计理论和方法收集，分析数据，理解定性和定量数据。
语言：SQL，R，Matlab，Tableau，Python，Perl，Spark和Hive
数据管理员
数据管理员应确保所有相关用户都可以访问该数据库。他还确保它正确执行并保持安全，不受黑客攻击。
语言：RubyonRails，SQL，Java，C＃和Python
业务分析师
改善业务流程，是业务执行团队和IT部门之间的中介。
语言：SQL，Tableau，PowerBI和Python
DataScience工具
数据科学与商业智能（商业智能）的区别
数据科学的应用
互联网搜索
Google搜索使用数据科学技术在几分之一秒内搜索特定结果
推荐系统
创建推荐系统。例如，Facebook上的“朋友推荐”或“在YouTube上推荐的视频”，一切都是在数据科学的帮助下完成的。
图像和语音识别
语音识别系统像Siri，Google助手，Alexa等运行的数据科学技术。此外，Facebook在数据科学的帮助下，在您上传照片时识别您的朋友。
游戏世界
EASports，索尼，任天堂，正在使用数据科学技术。这可以增强您的游戏体验。现在已经开始使用机器学习技术开发游戏。当您移动到更高级别时，它可以自行更新。
在线价格比较
PriceRunner，Junglee，Shopzilla等致力于数据科学机制。在这里，使用API从相关网站获取数据。
数据科学技术的挑战
准确分析需要大量的信息和数据没有足够的数据科学人才库管理层不为数据科学团队提供财务支持无法访问或者难以访问数据数据科学结果未被业务决策者有效使用向他人解释数据科学很困难隐私问题缺乏重要的领域专家如果组织规模很小，他们就无法拥有数据科学团队