原标题:数据科学究竟是什么?

摘要:
本文是关于数据科学的概述和讨论,包括数据挖掘,统计推断,机器学习,数据工程等等。

原标题:Google首席决策师告诉你数据科学究竟是什么?

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数据科学是一门将数据变得有用的学科。它包含三个重要概念:

作者: Cassie Kozyrkov

数据科学是一门将数据变得有用的学科。它包含三个重要概念:

  1. 统计

  2. 机器学习

  3. 数据挖掘/分析

编译: Mika

统计 机器学习 数据挖掘/分析

数据科学的定义

本文为 CDA
数据分析师原创作品,转载需授权

数据科学的定义

如果你回顾一下数据科学这个术语的[早期历史](),会发现有两个主题密切相连:

关于作者:

Cassie Kozyrkov,Google首席决策师。致力于统计学, 机器学习
/人工智能、数据、决策科学。

如果你回顾一下数据科学这个术语的[早期历史](),会发现有两个主题密切相连:

  1. 大数据意味着计算机的使用频率增加。

  2. 统计学家很难将纸张上所写算法用计算机实现。

数据科学是让数据变得有用的学科。在本文中我将对数据科学中以下三个概念进行解读:

大数据意味着计算机的使用频率增加。
统计学家很难将纸张上所写算法用计算机实现。

由此,数据科学得以出现。早先,人们将数据科学家视作会编码的统计学家。如今看来,这种说法并不准确,首先让我们回到数据科学本身。

  • 统计
  • 机器学习
  • 数据挖掘/分析

由此,数据科学得以出现。早先,人们将数据科学家视作会编码的统计学家。如今看来,这种说法并不准确,首先让我们回到数据科学本身。

图片 3推特给出的定义circa
2014

  1. 定义数据科学

2003年,《数据科学杂志》曾提出:“所谓的‘数据科学’,指的是那些任何与数据相关的内容”。对此,我表示赞同,现在一切都无法与数据分割。

看到数据科学这个术语的早期历史,你会发现当时有两个概念是密不可分的。

推特给出的定义circa 2014

之后,对数据科学的定义便层出不穷,例如Conway的维恩图,以及Mason和Wiggins的经典观点。

  • 大数据意味着要更多地利用计算机
  • 统计学很难把纸上的算法通过计算机实现

2003年,《数据科学杂志》曾提出:“所谓的‘数据科学’,指的是那些任何与数据相关的内容”。对此,我表示赞同,现在一切都无法与数据分割。

图片 4Drew
Conway对数据科学的定义

因此,数据科学诞生了。最开始数据科学家的的定义是“能够编程的统计学家”。如今看来,这个说法并不准确,但首先让我们看到数据科学本身。

之后,对数据科学的定义便层出不穷,例如Conway的维恩图,以及Mason和Wiggins的经典观点。

维基百科上对数据科学的定义更接近于我给学生讲授的内容:

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数据科学仅是一种概念,它结合了统计学、数据分析、机器学习及其相关方法,旨在利用数据对实际现象进行“理解和分析”。

2003年的数据科学期刊中曾提出:“‘数据科学’意味着任何与数据有关的内容”。我很同意这个观点,现在一切都离不开数据。

Drew Conway对数据科学的定义

简单来讲:数据科学是一门将数据变得有用的学科。

之后,我们看到了很多不同的观点,比如Conway的维恩图(下图),以及Mason和Wiggins的经典观点。

维基百科上对数据科学的定义更接近于我给学生讲授的内容:

现在你也许不禁会问,“这会不会太简单了,‘有用’怎么就能包含所有的术语呢?”

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数据科学仅是一种概念,它结合了统计学、数据分析、机器学习及其相关方法,旨在利用数据对实际现象进行“理解和分析”。

先看下图,该图内容与维基百科给出的定义十分契合:

Drew Conway对数据科学的定义

简单来讲:数据科学是一门将数据变得有用的学科。

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我个人更喜欢维基百科上的定义:

现在你也许不禁会问,“这会不会太简单了,‘有用’怎么就能包含所有的术语呢?”

这些都是什么,我们又如何知道处于图中所描述的哪个阶段呢?

数据科学是“结合了统计、数据分析、机器学习及其相关方法的概念”,以便用数据“理解和分析实际现象”。

先看下图,该图内容与维基百科给出的定义十分契合:

统计学家和机器学习工程师的区别不在于前者使用R,而后者使用Python。由于众多原因,按照SQL、R、Python进行分类是不合理的,其中最重要的原因是软件会更新。目前,已经可以用SQL来处理机器学习问题。

这有些复杂了,让我们精简一下,即:

新手依旧喜欢采用这种方式进行区分,甚至很多大学课程也是如此安排,但这不够合理。并且,最好不要采用直方图、t检验以及神经网络进行分类。如果你足够聪明,并且拥有自己的观点,你可以使用相同的算法解决所有的数学科学问题。

“数据科学是让数据有用的学科。”

这些都是什么,我们又如何知道处于图中所描述的哪个阶段呢?

我建议可按如下方式进行区分:

你现在可能会想,但这也太精简了,“有用”这个词怎么能囊括所有这些术语呢?

统计学家和机器学习工程师的区别不在于前者使用R,而后者使用Python。由于众多原因,按照SQL、R、Python进行分类是不合理的,其中最重要的原因是软件会更新。目前,已经可以用SQL来处理机器学习问题。

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那么让我们先看到下面的图。

新手依旧喜欢采用这种方式进行区分,甚至很多大学课程也是如此安排,但这不够合理。并且,最好不要采用直方图、t检验以及神经网络进行分类。如果你足够聪明,并且拥有自己的观点,你可以使用相同的算法解决所有的数学科学问题。

None-One-Many

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我建议可按如下方式进行区分:

这究竟指的是什么呢?没错,就是决定!当所有你需要的事实对你可见时,你可以通过描述性分析做出尽可能多的决定。

统计学家和机器学习工程师之间的区别,并不是前者使用R语言而后者使用Python。由于许多原因,用SQL、R、Python进行分类是不明智的,如今你甚至可以用SQL进行机器学习。

我们的行动和决定会影响到我们周围的世界。

新手还喜欢通过算法进行区分,许多大学课程也是这么安排的,这也是不明智的。最好不要用直方图、t检验以及神经网络进行分类。坦率地说,如果你很聪明,其实你可以用相同的算法解决任何数据科学问题。

None-One-Many

接下来我们将继续探讨如何让数据变得有用。对我来说,有用的概念与影响世界的行动紧密相连。举个形象的例子:如果我们相信圣诞老人的存在,那圣诞老人这个概念就不重要了,除非它可能会以某种方式影响我的行为。然后,取决于这种行为的潜在后果,它可能开始变得非常重要。

我建议可以这样进行区分:

这究竟指的是什么呢?没错,就是决定!当所有你需要的事实对你可见时,你可以通过描述性分析做出尽可能多的决定。

下图是决策导向图,您可以通过以下三步让数据变得有用。

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我们的行动和决定会影响到我们周围的世界。

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这指的是什么呢?当然是决定。你可以根据所需的事实,通过描述性分析得出决策。

接下来我们将继续探讨如何让数据变得有用。对我来说,有用的概念与影响世界的行动紧密相连。举个形象的例子:如果我们相信圣诞老人的存在,那圣诞老人这个概念就不重要了,除非它可能会以某种方式影响我的行为。然后,取决于这种行为的潜在后果,它可能开始变得非常重要。

数据挖掘

我们的行动和决定会影响周围的世界。我们之前谈到要让数据变得有用,而这与现实世界的行动是紧密相关的。

下图是决策导向图,您可以通过以下三步让数据变得有用。

如果你不知道你要作何决定,最好的办法就是去寻找灵感。这就是所谓的数据挖掘、数据分析、描述性分析、探索性数据分析或知识发现。

以下是决策导向图,完成这三点能够让数据变得有用。

分析的黄金准则:只对你所见的下结论。

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数据挖掘

除非你知道如何制定你的决策,否则就从寻找灵感开始吧。做法很简单,只需要你将数据集想象为你在黑暗的房间中发现的一堆底片。数据挖掘就是让设备尽可能快地公开所有的图片,这样你就能看到这些图片上是否有什么鼓舞人心的东西。和照片一样,不要把你看到的东西想得太严肃。你没有拍这些照片,所以你对屏幕之外的东西了解不多。数据挖掘的黄金法则是:只对你能看到的做出结论,不对你看不到的做出结论,因为你需要统计数据和更多的专业知识。

  1. 数据挖掘

如果你不知道你要作何决定,最好的办法就是去寻找灵感。这就是所谓的数据挖掘、数据分析、描述性分析、探索性数据分析或知识发现。

除此之外,你还应尽力做到最好。数据挖掘的专业知识是通过检查数据的速度来判断的,不要迷恋那些看似有趣的东西。

如果你不知道想做出什么样的决定,那么最好的做法就是去寻找灵感。这就称为数据挖掘、数据分析、描述性分析、探索性数据分析或(EDA)或知识发现(KD)。

分析的黄金准则:只对你所见的下结论。

暗房一开始很吓人,但其实也没什么大不了的。只要学会操作设备就行。这是R语言的教程,这是Python语言的教程。当你开始玩得开心时,你可以称自己为数据分析师,当你能够以闪电般的速度曝光照片以及所有其他类型的数据集时,你就可以称为专家分析师。

分析的黄金法则:只对你所看到的做出结论。

除非你知道如何制定你的决策,否则就从寻找灵感开始吧。做法很简单,只需要你将数据集想象为你在黑暗的房间中发现的一堆底片。数据挖掘就是让设备尽可能快地公开所有的图片,这样你就能看到这些图片上是否有什么鼓舞人心的东西。和照片一样,不要把你看到的东西想得太严肃。你没有拍这些照片,所以你对屏幕之外的东西了解不多。数据挖掘的黄金法则是:只对你能看到的做出结论,不对你看不到的做出结论,因为你需要统计数据和更多的专业知识。

统计推断

你可以将数据集想象为在暗室中发现的一堆底片。数据挖掘就是让设备尽快曝光这些照片,看是否能从中得出启发。数据挖掘的黄金法则是:只能对你能看到的做出结论,不要对你看不到的内容做出判断,因为你需要统计数据等更多的专业知识。

除此之外,你还应尽力做到最好。数据挖掘的专业知识是通过检查数据的速度来判断的,不要迷恋那些看似有趣的东西。

灵感很容易获取,但严谨却很难做到,如果你想掌握数据,则需要专业课程的学习。作为一名统计学专业的本科生和研究生,我认为统计学推论是这三个领域中最难且最具哲学思想的。想要做好它需要花费不少的时间。

数据挖掘的专业知识取决于检查数据的速度。一开始暗房会令人生畏,但其实也没什么大不了的,只是学会使用设备就行了。当你开始乐在其中时,你就可以称为数据分析师了;当你能够飞速地曝光照片时,你就可以称为分析师专家了。

暗房一开始很吓人,但其实也没什么大不了的。只要学会操作设备就行。这是R语言的教程,这是Python语言的教程。当你开始玩得开心时,你可以称自己为数据分析师,当你能够以闪电般的速度曝光照片以及所有其他类型的数据集时,你就可以称为专家分析师。

如果你打算做出高质量且风险可控的决策,由于决策不仅仅依赖你所得到的数据,此时你需要在你的分析团队中加入统计技能。

  1. 统计推断

统计推断

在情况不确定的时候,或许统计学能够改变你的想法。

灵感很容易获得,但严谨来之不易。如果你想重复利用数据,那么则需要专业的培训。作为本科和硕士都学统计学专业的人,我认为统计推断(简称统计)是三个领域中最难且最具哲学内涵的。想学好统计需要花费大量时间。

灵感很容易获取,但严谨却很难做到,如果你想掌握数据,则需要专业课程的学习。作为一名统计学专业的本科生和研究生,我认为统计学推论(简称统计学)是这三个领域中最难且最具哲学思想的。想要做好它需要花费不少的时间。

机器学习

如果你打算做出高质量、风险可控的重要决策,那么你需要在分析团队中加入统计技能。在不确定的情况下,统计学是能改变你想法的学科。

如果你打算做出高质量且风险可控的决策,由于决策不仅仅依赖你所得到的数据,此时你需要在你的分析团队中加入统计技能。

机器学习从本质上来讲,是使用示例而非指令来实现操作的。我也曾写过一些关于机器学习的文章,包括机器学习与人工智能有何不同、如何入门机器学习、企业运用机器学习的经验教训以及向孩子介绍监督学习等。

  1. 机器学习

在情况不确定的时候,或许统计学能够改变你的想法。

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机器学习实质上是使用例子而不是指令来实现操作。关于机器学习我曾写过一些文章,如关于机器学习与AI
的区别;如何入门机器学习等,如果感兴趣的话可以看看。

机器学习

数据工程

机器学习从本质上来讲,是使用示例而非指令来实现操作的。我也曾写过一些关于机器学习的文章,包括机器学习与人工智能有何不同、如何入门机器学习、企业运用机器学习的经验教训以及向孩子介绍监督学习等。

数据工程指的是将数据传递给数据科学团队的工作。它本身就是一个复杂的领域,通常而言,它更接近于软件工程,而不是统计学。

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数据工程与数据科学的差异是前后的区别。

  1. 数据工程

数据工程

获取数据之前的大部分技术工作都可以被称为“数据工程”,而获取到数据后我们所做的一切都是“数据科学”。

那么数据工程是什么呢?数据工程指的是为数据科学团队提供数据的工作。数据工程本身就是一个复杂的领域,它更接近软件工程,而不是统计学。

数据工程指的是将数据传递给数据科学团队的工作。它本身就是一个复杂的领域,通常而言,它更接近于软件工程,而不是统计学。

决策智能

数据工程和数据科学之间的差异是前后的区别。获取数据前的大部分技术工作都可以简单地称为“数据工程”,而得到数据后我们所做的一切都是“数据科学”。

数据工程与数据科学的差异是前后的区别。

决策智能是关于决策的,包括基于数据的大规模决策,这使得它变成了一门工程学科。利用社会和管理学科的观点,增强数据科学的应用。

  1. 决策智能

获取数据之前的大部分技术工作都可以被称为“数据工程”,而获取到数据后我们所做的一切都是“数据科学”。

决策只能是社会和管理学科的组成部分。换句话说,它是这些数据科学的超集,而不涉及为通用用途创建基本方法之类的研究工作。

决策智能是关于决策的,包括对根据大量数据进行决策,因此这也使其成为一个工程学科。它利用社会和管理科学的理念,增强数据科学的应用。

决策智能

本文作者:

决策智能是社会和管理科学的组成部分。换而言之,它是数据科学的超集,而不涉及为通用用途创建基本方法之类的研究工作。

决策智能是关于决策的,包括基于数据的大规模决策,这使得它变成了一门工程学科。利用社会和管理学科的观点,增强数据科学的应用。

阅读原文

原文链接:

决策只能是社会和管理学科的组成部分。换句话说,它是这些数据科学的超集,而不涉及为通用用途创建基本方法之类的研究工作。返回搜狐,查看更多

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