What is Data Science?什么是数据科学？多角度解读

1 数据科学的本质：过程而非事件

数据科学是一个过程，而不是一个孤立的事件。

• 它是利用数据来理解不同的事物、理解世界的过程。
• 它涉及当你对一个问题有模型或假设时，试图用数据来验证该假设或模型的活动。
• 它是一门艺术，旨在发掘隐藏在数据背后的洞察和趋势。

2 核心职能：从数据到洞察和战略

数据科学的关键在于将数据转化为故事，并利用讲故事（Storytelling）来生成洞察（Insight）。

“有了这些洞察，您就可以为公司或机构制定战略选择。”

数据科学是一个关于流程和系统的领域，用于从各种形式（无论是非结构化还是结构化）中提取数据。

3 学科定位：对数据的研究

数据科学是对数据的研究。

数据是真实的，具有真实的属性，如果我们要对其进行处理，就需要对其进行研究。

名称的起源

• 数据科学涉及数据（Data）和一些科学（Some Science）。
• 这个名称和定义出现在 20 世纪 80 年代和 90 年代，当时一些教授在审视统计学课程时，认为将其称为数据科学会更好。

4 简而言之：数据优先，好奇心驱动

数据科学可以被视为人们尝试使用数据，以找到他们正在探索的问题的答案。

在本质上，它更关乎数据，而非科学。

“如果您拥有数据，拥有好奇心，并且正在处理数据、操纵它、探索它，那么这种分析数据、试图从中获取答案的行为本身就是数据科学。”

5 数据科学的时代重要性：完美的时机

数据科学在今天变得如此重要，是由于我们拥有海量的可用数据。

总结：

• 处理数据的工具
• 数据的可用性
• 存储和分析数据的能力

所有这些都变得 廉价、随处可见、唾手可得。

“现在是成为一名数据科学家的最好时机！”