数据科学是对数据的多学科科学研究，旨在提取重要数据和信息以获得可作的见解。
数据科学家领导研究项目从大数据中提取有价值的信息，并擅长技术、数学、商业和通信。组织使用这些信息来做出更好的决策、解决复杂的问题并改善他们的运营。通过揭示隐藏在大型数据集中的可作见解，数据科学家可以显著提高其公司实现目标的能力。这就是为什么数据科学家的需求量很大，甚至被认为是商业界的“摇滚明星”。
数据科学的定义
数据科学是对数据的研究，可帮助我们获得对业务决策的有用见解。数据科学就是使用工具、技术和创造力来发现隐藏在数据中的见解。它结合了数学、计算机科学和领域专业知识，以应对各个领域的现实挑战。
简而言之，数据科学使各行各业能够做出更智能、更快速、更明智的决策。为了找到模式并获得此类洞察，需要相关领域的专业知识。凭借医疗保健方面的专业知识，数据科学家可以预测患者风险并提出个性化治疗建议。
随着数据量呈指数级增长，公司更加依赖分析来推动收入和创新，对数据科学的需求正在迅速增长。例如，随着业务交互变得更加数字化，会创建更多数据，从而为获得有关如何更好地个性化体验、提高服务和客户满意度、开发新产品和增强产品以及增加销售额的见解提供新的机会。此外，在商业世界及其他领域，数据科学有可能帮助解决世界上一些最困难的挑战。
数据科学家是做什么的？
数据科学家收集、分析和解释大数据，以发现模式和见解、做出预测并制定可行的计划。大数据可以定义为比早期数据管理方法具有更大种类、数量和速度的数据集。数据科学家处理多种类型的大数据，包括：
- 结构化数据，通常按行和列组织，包括单词和数字，例如姓名、日期和信用卡信息。例如，公用事业行业的数据科学家可能会分析发电和使用数据表，以帮助降低成本并检测可能导致设备故障的模式。
- 非结构化数据，无组织，包括文档文件中的文本、社交媒体和移动数据、网站内容和视频。例如，零售行业的数据科学家可能会通过分析非结构化的呼叫中心注释、电子邮件、调查和社交媒体帖子来回答有关改善客户体验的问题。
此外，数据集的特征可以描述为定量、结构化的数值数据，或者定性或分类数据，这些数据不通过数值表示，可以根据类别进行分组。对于数据科学家来说，了解他们正在处理的数据类型非常重要，因为这会直接影响他们执行的分析类型以及他们可用于可视化数据的图表类型。
为了从所有这些数据类型中获取知识，数据科学家在以下方面利用他们的技能：
- 计算机编程。数据科学家使用 Julia、R 或 Python 等语言编写查询，以从公司的数据库中提取数据。Python 是许多数据科学家的首选语言，因为它易于学习和使用，即使对于没有编码经验的人来说也是如此，并且提供用于数据分析的预构建数据科学模块。
- 数学、统计和概率。数据科学家利用这些技能来分析数据、测试假设和构建机器学习模型，数据科学家训练这些文件以识别某些类型的模式。数据科学家使用经过训练的机器学习模型来发现数据中的关系，对数据进行预测，并找出问题的解决方案。数据科学家还可以利用自动化机器学习来访问生产就绪型机器学习模型，而不是从头开始构建和训练模型。
- 领域知识。为了将数据转化为相关且有意义的见解，从而推动业务成果，数据科学家还需要领域知识，即了解他们工作的行业和公司。以下是数据科学家如何应用其领域知识来解决行业特定问题的一些示例。
数据科学项目的类型
行业 | 数据科学项目的类型 |
Business 商业 |
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Entertainment 娱乐 |
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Finance and banking 金融和银行业务 |
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Government 政府 |
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Healthcare 医疗 |
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Telecommunications 电信 |
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Utilities 公用事业 |
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还有一项技能对于“数据科学家是做什么的”这个问题至关重要。将他们的分析结果有效地传达给经理、高管和其他利益相关者是这项工作中最重要的部分之一。数据科学家需要让非技术受众能够轻松理解他们的发现，以便他们能够利用这些见解做出明智的决策。因此，数据科学家需要熟练掌握：
通信、公开演讲和数据可视化。优秀的数据科学家具有很强的口头沟通技巧，包括讲故事和公开演讲。在数据科学领域，一张图片真的胜过千言万语。使用图形和图表呈现数据科学发现，使受众能够在短短 5 秒或更短的时间内快速理解数据。因此，成功的数据科学家与分析一样重视数据可视化。
数据科学流程
数据科学家遵循类似的过程来完成他们的项目：
- 定义业务问题
数据科学家与利益相关者合作，明确定义他们想要解决的问题或需要回答的问题，以及项目的目标和解决方案要求。
- 定义分析方法
根据业务问题，数据科学家决定要遵循哪种分析方法：
- Descriptive 以获取有关当前状态的更多信息。
- 诊断以了解正在发生的事情和原因。
- 预测 预测将要发生的事情。
- 说明性地了解如何解决问题。
- 获取数据
数据科学家识别并获取实现所需结果所需的数据。这可能涉及查询数据库、从网站提取信息（Web 抓取）或从文件中获取数据。数据可能在内部可用，或者团队可能需要购买数据。在某些情况下，组织可能需要收集新数据才能成功运行项目。
- 清理数据，也称为清理
通常，此步骤最耗时。为了创建用于建模的数据集，数据科学家将所有数据转换为相同的格式，组织数据，删除不需要的内容，并替换任何缺失的数据。
- 探索数据
清理数据后，数据科学家会探索数据并应用统计分析技术来揭示数据特征之间的关系以及它们与它们预测的值（称为标签）之间的统计关系。预测标签可以是定量值，例如未来某物的财务价值，或航班延误的持续时间（以分钟为单位）。
探索和准备通常涉及大量的交互式数据分析和可视化 – 通常在专为此任务设计的交互式工具和环境中使用 Python 和 R 等语言。用于探索数据的脚本通常托管在 Jupyter Notebooks 等专用环境中。这些工具使数据科学家能够以编程方式探索数据，同时记录和共享他们发现的见解。
- 对数据进行建模
数据科学家构建和训练规范性或描述性模型，然后测试和评估模型，以确保它回答问题或解决业务问题。简单来说，模型是一段接受输入并生成输出的代码。创建机器学习模型涉及选择算法、为其提供数据以及优化超参数。超参数是可调整的参数，可让数据科学家控制模型训练过程。例如，对于神经网络，数据科学家决定隐藏层的数量和每层中的节点数量。超参数优化（也称为超参数优化）是查找可产生最佳性能的超参数配置的过程。
一个常见的问题是“我应该使用哪种机器学习算法？机器学习算法将数据集转换为模型。数据科学家选择的算法主要取决于数据科学方案的两个不同方面：
- 数据科学家希望通过从过去的数据中学习来回答什么业务问题？
- 数据科学场景的要求是什么，包括准确性、训练时间、线性度、参数数量和特征数量？
- 部署模型
数据科学家提供带有文档的最终模型，并在测试后将新数据集部署到生产环境中，以便它可以在业务中发挥积极作用。来自已部署模型的预测可用于业务决策。
- 可视化和传达结果
Qlik、Microsoft Power BI、Tableau、Apache Superset 和 Metabase 等可视化工具使数据科学家能够轻松探索数据并生成精美的可视化效果，这些可视化效果以非技术受众易于理解的方式显示发现。
数据科学家还可以在数据摄取、发现、分析、可视化和协作的大部分过程中使用基于 Web 的数据科学笔记本，例如 Zeppelin Notebooks。
数据科学方法
数据科学家使用假设检验、因子分析、回归分析和聚类等统计方法来挖掘统计上合理的见解。
数据科学文档
尽管数据科学文档因项目和行业而异，但它通常包括显示数据来源和修改方式的文档。这有助于数据团队的其他成员有效地使用数据。例如，文档可帮助业务分析师使用可视化工具来解释数据集。
数据科学文档的类型包括：
- 项目计划，用于定义项目的业务目标、评估指标、资源、时间表和预算。
- 数据科学用户故事，用于为数据科学项目生成想法。数据科学家从利益相关者的角度撰写故事，描述利益相关者希望实现的目标以及利益相关者请求项目的原因。
- 数据科学模型文档，用于记录数据集、实验的设计和算法。
- 支持系统文档，包括用户指南、用于系统维护的基础设施文档和代码文档。
为什么数据科学很重要？
在一个充斥着用户数据的世界里，数据科学对于推动每个行业的进步和创新都至关重要。以下是它如此重要的一些关键原因：
- 帮助企业做出决策： 通过分析数据，企业可以了解趋势并做出明智的选择，从而降低风险并实现利润最大化。
- 提高效率：组织可以使用数据科学来确定可以节省时间和资源的领域。
- 个性化体验： 数据科学有助于创建自定义推荐和优惠，从而提高客户满意度。
- 预测未来： 企业可以使用数据来预测趋势、需求和其他重要因素。
- 推动创新：新的想法和产品通常来自通过数据科学发现的见解。
- 造福社会：数据科学通过帮助更有效地分配资源来改善医疗保健、教育和交通等公共服务。
数据科学的应用
数据科学通过改变运营和交付结果的方式，在各个行业都有广泛的应用。以下是一些示例：
- 数据科学用于分析患者数据、预测疾病、开发个性化治疗和优化医院运营。
- 它有助于检测欺诈交易、管理风险并提供个性化的财务建议。
- 企业使用数据科学来了解客户行为、推荐产品、优化库存和改善供应链。
- 数据科学为搜索引擎、虚拟助手和推荐系统等创新提供动力。
- 它支持车辆的路线优化、交通管理和预测性维护。
- 数据科学有助于设计个性化的学习体验、跟踪学生表现和提高管理效率。
- 流媒体平台和内容创建者使用数据科学来推荐节目、分析观众偏好并优化内容交付。
- 公司利用数据科学来细分受众、预测营销活动结果和个性化广告。
重要的数据科学技能
数据科学家需要技术和软技能相结合才能在该领域脱颖而出。要从数据科学开始，学习数学和基本编程技能等基础知识很重要。以下是在数据科学领域取得成功的一些基本技能：
- 程序设计： 熟练掌握IMODEL、Knime、 Python、R 或 SQL 等编程语言对于有效分析和处理数据至关重要。
- 统计和数学： 统计学和线性代数的坚实基础有助于理解数据模式和构建预测模型。
- 机器学习：了解机器学习算法和框架是创建智能数据驱动解决方案的关键。
- 数据可视化：通过 Qlik、Tableau、Power BI 或 Matplotlib 等工具呈现数据见解的能力可确保调查结果清晰且可作。
- 数据整理：清理、转换和准备原始数据以供分析的技能对于保持数据质量至关重要。
- 大数据工具： 熟悉 Hadoop、Spark 或云平台等工具有助于有效地处理大型数据集。
- 批判性思维： 解释数据和创造性地解决问题的分析技能对于发现可作的见解至关重要。
- 沟通：用简单的术语向利益相关者解释复杂数据发现的能力是一项宝贵的资产。
数据科学的工作和职业
- 数据科学家
职责： 分析大型数据集、开发机器学习模型、解释结果并提供见解以指导业务决策。
技能： 精通 Python 或 R 等编程语言、统计和机器学习算法方面的专业知识、数据可视化技能以及相关行业的领域知识。 - 数据分析师
职责： 收集、清理和分析数据以识别趋势、模式和见解。通常涉及创建报告和控制面板，以将调查结果传达给利益相关者。
技能： 精通用于数据查询的 SQL，具有 Tableau 或 Power BI 等数据可视化工具的经验，基本的统计知识，并熟悉 Excel 或 Google 表格。 - 机器学习工程师
职责：大规模构建和部署机器学习模型，优化模型性能，并将其集成到生产系统中。
技能： 精通 Python 或 Java 等编程语言，具有 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架的经验，了解 AWS 或 Azure 等云平台，以及开发可扩展解决方案的软件工程技能。 - 数据工程师
职责： 设计和构建数据管道以收集、转换和存储大量数据。确保数据质量、可靠性和可扩展性。
技能： SQL 和 NoSQL 等数据库系统方面的专业知识，熟练使用 Python 或 Java 等编程语言，具有 Hadoop 或 Spark 等大数据技术的经验，以及数据仓库概念知识。 - 商业智能 （BI） 分析师
职责：收集业务利益相关者的需求，设计和开发 BI 报告和仪表板，并提供数据驱动的见解以支持战略决策。
技能： 熟练使用 Tableau、Power BI 或 Looker 等 BI 工具，具有较强的数据查询 SQL 技能，了解数据可视化原则，并能够将业务需求转化为技术解决方案。 - 数据架构师
职责： 设计数据系统的整体结构，包括数据库、数据湖和数据仓库。定义数据模型、架构和数据管理策略。
技能： 对数据库技术和架构有深入的了解，有使用 ERWin 或 Visio 等数据建模工具的经验，了解数据集成技术，并熟悉数据安全和合规性法规。
