数据科学的目标是从海量的非结构化和结构化信息中获取有用的知识。 该领域的主要重点是为我们目前一无所知的谜团寻找解释。 数据科学领域的专家采用各种各样的方法，从计算机科学、预测分析、统计学和机器学习等不同领域汲取经验，分析大型数据集以寻找以前未曾预料到的模式和见解。 进一步阅读以了解有关数据科学过程的更多信息以及数据科学学位的全部内容。 享受车程！
什么是数据科学？
数学、统计学、高级分析、人工智能 (AI) 和机器学习都是数据科学工具包的一部分，它与特定领域的知识结合使用，以挖掘组织的数据以获得洞察力。 这些发现可以更好地为决策和计划提供信息。
由于可用数据源的数量不断增加，数据科学在各个领域都是一个快速发展的领域。 它们变得越来越重要，因为企业依靠它们来分析数据并提出具体建议以提高绩效。 由于数据科学生命周期的许多角色、工具和流程，分析师能够获得有用的见解。
数据科学项目阶段
以下是数据科学项目的阶段：
#1。 数据摄取
生命周期的数据收集阶段始于从所有适用来源收集原始结构化和非结构化数据。 手动数据输入、网络抓取以及来自系统和设备的连续数据流都是此类技术的示例。 结构化数据（例如客户信息）可以从各种来源收集，而非结构化数据可以来自日志文件、多媒体文件、图像、物联网 (IoT) 和社交媒体等。
#2。 数据存储和数据处理
由于数据以多种形式和结构出现，企业必须评估多种存储数据的选项。 通过使用数据管理团队建立的标准，分析、机器学习和深度学习模型的工作流程变得更加容易。 ETL（提取、转换和加载）作业或其他数据集成技术用于在此步骤中对数据进行清理、去重、转换和组合。 在加载到数据仓库、数据湖或其他存储库之前，这种数据准备对于提高数据质量至关重要。
#3. 数据分析
为了调查数据中值的偏差、趋势、范围和分布，数据科学家执行探索性数据分析。 A/B 测试假设的生成是由这种数据分析探索驱动的。 它还可以让分析师确定数据是否对他们的预测分析、机器学习或深度学习模型构建工作有用。 如果组织开始依赖模型提供的洞察力，那么组织可以变得更具可扩展性，这取决于模型的正确性。
#4。 交流
然后使用报告和其他数据可视化来帮助业务分析师和其他决策者理解调查结果及其对公司的影响。 数据科学家还可以使用内置于编程语言（如 R 和 Python）中的组件，或者他们可能会求助于专门的可视化工具。
数据科学工具
最常见的编程语言是数据科学家用来执行统计回归和探索性数据分析的语言。 这些免费的开源程序具有用于图形表示、机器学习和统计分析的内置功能。 以下是此类语言的示例：
工作室R： 用于统计分析和可视化的免费软件语言和开发环境。
Python： 它是一种具有高度适应性和动态性的计算机语言。 Python 附带了大量的数据分析模块，包括 NumPy、Pandas 和 Matplotlib。 数据科学家可以利用 GitHub 和 Jupyter Notebooks 等服务来协作项目并共享代码和数据。
一些数据科学家可能更愿意使用图形用户界面，两种广泛用于统计分析的商业工具是：
SAS： 用于数据分析、报告、数据挖掘和预测建模的一体化软件包； 具有可视化和交互式仪表板。
IBM 的 SPSS： 包括复杂的统计分析工具、大量的机器学习算法、文本分析功能、开源可扩展性、大数据集成和简单的部署框架。
数据科学家及其工具
数据科学家还学习使用 NoSQL 数据库、开源框架 Apache Spark 和流行的数据处理平台 Apache Hadoop。 他们还精通各种数据可视化工具，从业务演示和电子表格应用程序（如 Microsoft Excel）中的内置图形工具到专业的商业可视化软件（如 Tableau 和 IBM Cognos）和开源软件工具（如 D3.js（用于创建交互式数据可视化的 JavaScript 库）和 RAW Graphs）。 PyTorch、TensorFlow、MXNet 和 Spark MLib 只是数据科学家在开发机器学习模型时使用的几个流行框架。
尽管对数据科学家的需求不断增长，但企业可能很难找到并留住他们所需的人才，以最大限度地提高数据科学计划的投资回报率。 为了填补这一空白，一些组织正在使用多用户 DSML（数据科学、机器学习）平台，从而创造了“公民数据科学家”的职位。
什么是数据科学学位
数据科学学位课程向学生传授了许多可转移技能。 这些包括数据分析、计算机编程、预测建模、统计学、微积分和经济学。 此外，学习数据科学的学生经常学习如何以易于同龄人理解的方式传达他们的发现和数据驱动的建议。 人工智能 (AI)、机器学习和深度学习的基础知识也经常包含在数据科学课程中。
对数据科学学位的范围感到好奇的学生应该知道，它的持有者在广泛的行业找到了工作。 例如，一些毕业生被用于开发数据挖掘解决方案，而其他人则被用于将预测分析应用于业务。 数据科学家是通过结合他们在机器学习、统计学和算法方面的知识来预测未来的专家。
预测分析在现实世界中有许多应用，例如预测消费者行为和购买趋势、优化流程、增加收入、发现欺诈和最小化风险。 金融服务、制造、医疗保健、信息技术、零售、教育、政府、能源和保险只是目前使用预测分析的部分行业。
元数据是关于数据的知识，也是数据的重要组成部分。 谁、何时、何地、由谁制作，以及有多少数据和保存在哪里。 元数据之所以有价值，是因为它为用户提供了更多可使用的信息、保持数据的准确性并阐明了术语。 元数据管理中的重要职责包括构建安全存储库、修复元数据以及确保技术可以在需要时访问元数据，所有这些都由数据科学家及其同事执行。
什么是数据科学与分析
许多人可以互换使用这两个术语，但是，广度是数据科学和大数据分析之间的主要区别。 数据科学是用于分析大量数据的各种学科的统称。 数据分析软件是其中的一种特殊形式，可以被视为整个过程的一个组成部分。 分析的目标是通过建立在已经提出的问题之上来获得可以立即使用的见解。
这两个学科在有多少发现空间方面也有很大差异。 数据科学家不是专注于查询优化，而是探索大型的、通常是非结构化的数据集来寻找模式。 有针对性的数据分析，考虑到可以用可用数据回答的具体问题，会产生出色的结果。 大数据分析侧重于寻找问题的答案，而数据科学则产生更广泛的见解，重点关注应解决哪些问题。
数据科学家不太关心提供明确的答案，而更感兴趣的是探索新的调查途径。 基于现有数据建立潜在趋势，并实现改进的分析和建模方法。
但是，这两个学科是相辅相成的。 他们各自的职责错综复杂地交织在一起。 数据科学奠定了重要的基础并分析大型数据集以产生有用的第一印象、预期的未来趋势和潜在的见解。 这些数据本身可以帮助改进信息分类和理解，使其在建模、增强机器学习和增强人工智能系统等领域大有裨益。 然而，数据科学提出了我们以前从未考虑过的重要问题，同时提供的具体解决方案很少。 此外，数据分析的使用使我们能够将知识上的差距转化为有用的见解。
数据科学过程
数据科学家采用有条不紊的程序来分析、可视化和建模大量数据集，这就是“数据科学”一词的含义。 他们可以更好地利用手头的资源，并通过遵循数据科学流程为企业提供有意义的价值。 这有助于组织通过保留更多现有客户并吸引新客户来节省资金。 非结构化和结构化原始数据都可以从数据科学方法中受益，这有助于发现隐藏的模式。 该程序还通过将业务问题作为一个项目来帮助找到补救措施。 那么，让我们确切地了解数据科学过程是什么以及它从头到尾是如何工作的。
数据科学过程中的步骤
以下是数据科学过程中的步骤：
#1。 构建问题
首先确定手头问题的性质是切实可行的。 关于数据的问题必须转化为可以回答的关于公司的问题。 在大多数情况下，人们对有关他们问题的问题的回答是模糊的。 第一步是学习如何接受这些输入并提供有用的结果。
#2。 收集问题的原始数据
在尝试找到业务问题的解决方案时，收集必要的数据是问题定义之后的下一步。 数据收集和获取的方法必须被视为此过程的一部分。 数据库可以在内部扫描或从第三方供应商处购买。
#3。 处理数据以进行分析
完成前两个阶段并收集所有必要数据后，您需要在进入分析阶段之前对其进行处理。 如果数据没有得到妥善保存，它可能会变得混乱并且容易出现不准确的情况，从而影响结果。 这些问题包括缺失值、重复值、本应为零的值设置为空，以及许多其他问题。 为了获得更可靠的结果，您需要检查数据并解决您发现的任何问题。
#4。 探索数据
在这里，您需要考虑有助于发现潜在联系和见解的解决方案。 您需要更深入地挖掘数字以发现见解，包括推动产品销量增加或减少的因素。 您需要密切关注或评估此类信息。 这是任何数据科学过程中极其重要的一部分。
#5。 执行深入分析
在本节中，您将被问到需要理解算术、统计和技术的问题。 要有效地分析数据并找到其中包含的所有见解，您必须使用所有可用的数据科学工具。 您可能需要开发一个预测模型来区分典型客户和低绩效客户。 在您的研究中，您可能会遇到各种标准，例如年龄或社交媒体活动，这些标准在确定谁会购买特定服务或产品方面发挥着重要作用。
#6。 交流此分析的结果
采取这些措施后，您必须有效地将您的结果和见解传达给负责的销售经理。 适当的沟通将有助于找到手头任务的解决方案。 行动可以产生于有效的沟通。 另一方面，无效的沟通可能导致无所作为。
数据科学过程的意义
以下是数据科学过程的意义：
#1。 产生更好的结果并提高生产力
毫无疑问，任何拥有数据或访问数据的组织都存在竞争优势。 组织可以获得各种格式的所需数据，并使用该数据做出明智的决策。 通过使用数据和统计数据支持的数据科学方法，得出结论，公司高管对这些结论充满信心。 这提高了公司的竞争地位和产出。
#2。 它简化了报告制作
数据通常用于收集值，然后根据这些数字生成报告。 一旦数据被清理并输入到框架中，只需单击一下即可访问，并且只需几分钟即可将报告汇总在一起。
#3。 快速、准确、更可靠
确保信息和统计数据的收集过程快速且无差错至关重要。 当应用于数据时，数据科学方法几乎没有错误的余地。 这确保了后续过程中更高的精度。 该程序还产生了优异的结果。 多个竞争对手经常共享相同的信息。 拥有最准确和最值得信赖的信息的公司将取得胜利。
#4。 易于存储和分发
海量数据需要同样庞大的存储设施。 这增加了某些信息或数据丢失或被误解的可能性。 得益于数据科学过程对数字基础设施的使用，论文和复杂文件可以更整齐地分类和归档。 这简化了获取和利用信息的过程。 数据科学的另一个好处是数据以数字方式保存。
＃5。降低成本
使用数据科学过程来收集和存储数据可以消除重复收集和分析相同数据的需要。 出于备份目的复制数字文件非常容易。 简化研究数据传输和存储。 公司因此节省了资金。 它还通过防止丢失原本会被记录下来的信息来促进成本节约。 采用数据科学程序还有助于减轻因信息不足造成的损失。 当数据用于做出深思熟虑、自信的决策时，可以进一步削减成本。
#6。 安全又可靠
通过数据科学程序以数字方式存储数据时，数据的安全性会大大提高。 随着时间的推移，数据价值的上升导致数据盗窃的频率增加。 数据经过处理后，将被加密并防止使用各种工具进行非法访问。
数据科学家专业的职业
像苹果、亚马逊、Facebook 和谷歌这样的公司并不是唯一需要数据科学家的公司。 许多行业都需要数据科学家，包括汽车行业、医疗保健、电信行业和能源行业。 数据科学领域的热门专业包括：
#1。 软件工程师
应用程序架构师是协助规划、开发和评估软件系统的软件专业人员。
#2。 商业智能开发人员
BI 开发人员制作 BI 资源，如报告和软件。 他们还制定数据挖掘策略。
#3。 数据工程师
数据科学家评估数据工程师收集和准备的大量数据。
#4。 企业架构师
企业架构师的任务是确保他们的公司采用最有效的技术策略。
#5。 机器学习工程师
专门研究机器学习的工程师对用于开发预测模型的自治系统进行编程。 软件使用的时间越长，其预测模型就会越准确。
数据科学专业的平均工资
PayScale 报告称，薪酬分布底部 10% 的数据科学家的年收入约为 66,000 美元，薪酬中位数约为 96,000 美元。 收入最高的 10% 人的年薪超过 134,000 美元。
一名员工的薪水可能在 30,000 美元到 60,000 美元之间，甚至更多，这取决于他们的经验、教育程度和证书，以及他们工作的行业和职位所在地。 IBM 的数据科学专业证书、SAS 的认证数据科学家和 Microsoft 的 MCSE：数据管理和分析只是相关证书的几个例子。
什么是数据科学和云计算？
云计算允许数据科学通过提供对计算能力、存储空间和其他工具等更多资源的访问来扩展。 由于大数据集经常用于数据科学，因此拥有可以随数据扩展的工具至关重要，尤其是对于时间敏感的项目。 数据湖和其他基于云的存储解决方案还可以轻松访问旨在处理大量数据的存储基础设施。 最终用户受益于这些存储系统的适应性，因为他们可以根据需要快速部署庞大的集群。
他们可以通过添加补充计算节点来加速数据处理活动，从而做出一些暂时的牺牲，以换取更大的长期结果。 云平台的定价结构可能因用户而异，从大公司到新兴企业，旨在满足介于两者之间的每个人的需求。
数据科学工具集通常广泛使用开源技术。 当资源托管在云中时，团队不必担心在本地计算机上设置它们或使它们保持最新状态。 一些云提供商提供预打包的工具包，使数据科学家无需编码即可开发模型，这一事实使获得技术进步和数据洞察力的途径进一步民主化。
数据科学有多难？
数据科学是一个具有挑战性的研究领域。 这是由多种因素造成的，其中最重要的是所需专业知识的广度。 数据科学建立在数学、统计学和计算机编程的基础之上。 在数学方面，我们有线性代数、概率论和统计学。
数据科学需要编码吗？
是的，因为数据科学家利用 Python 和 R 等编程语言来构建机器学习模型和管理海量数据集。
数据科学家需要什么技能？
以下是数据科学家所需的技能：
- 编程。
- 统计和概率。
- 数据争用和数据库管理。
- 机器学习和深度学习。
- 数据可视化。
- 云计算
- 人际交往能力
最后的思考
数据科学家在他们的公司中发挥着至关重要的作用，当他们的工作在智力上挑战他们并为他们提供应用他们解决问题的专业知识的机会时，他们就会茁壮成长。 由于全国严重缺乏数据科学家，他们的专业知识同样很受欢迎。 由于该领域的高需求和毕业生技能组合的适应性，那些学习数据科学的人可能会发现一些有益的可能性。
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参考资料
