Data Science學什么的呢?鑒于產生的海量數據，數據科學是當今許多行業的重要組成部分，也是IT界爭論最多的話題之一。多年來，它的受歡迎程度越來越高，公司已經開始實施數據科學的技術，以發展其業務并提高客戶滿意度。在這篇文章中，我們將了解什么是數據科學，以及你如何成為一名數據科學家。

一、什么是數據科學?

數據科學是一個研究領域，它使用現代工具和技術處理大量的數據，以尋找未見的模式，得出有意義的信息，并做出商業決策。數據科學使用復雜的機器學習算法來建立預測模型。

用于分析的數據可以來自許多不同的來源，并以各種格式呈現。

現在你知道了什么是數據科學，讓我們看看為什么數據科學對今天的IT領域至關重要。

二、數據科學的生命周期

既然你知道什么是數據科學，接下來讓我們關注一下數據科學的生命周期。數據科學的生命周期由五個不同的階段組成，每個階段都有自己的任務：

1.捕獲：數據采集、數據輸入、信號接收、數據提取。這個階段涉及收集原始的結構化和非結構化數據。

2.維護：數據倉庫，數據清理，數據暫存，數據處理，數據架構。這個階段涵蓋了獲取原始數據并將其置于可使用的形式。

3.處理：數據挖掘，聚類/分類，數據建模，數據總結。數據科學家利用準備好的數據，檢查其模式、范圍和偏見，以確定其在預測分析中的作用。

4.分析：探索性/確認性，預測性分析，回歸，文本挖掘，定性分析。這里是生命周期的真正重點。這個階段包括對數據進行各種分析。

5.溝通：數據報告，數據可視化，商業智能，決策。在這最后一步中，分析員將分析結果準備成容易閱讀的形式，如圖表、圖形和報告。

三、數據科學的先決條件

以下是你在開始學習什么是數據科學之前應該了解的一些技術概念。

1.機器學習

機器學習是數據科學的骨干。數據科學家除了統計學的基本知識外，還需要對ML有扎實的掌握。

2.建模

數學模型使你能夠根據你已經知道的數據進行快速計算和預測。建模也是機器學習的一部分，包括確定哪種算法最適合解決給定的問題，以及如何訓練這些模型。

3.統計學

統計學是數據科學的核心。牢固掌握統計學可以幫助你提取更多的情報并獲得更有意義的結果。

4.編程

執行一個成功的數據科學項目，需要一定程度的編程。最常見的編程語言是Python和R。Python特別受歡迎，因為它很容易學習，而且它支持數據科學和ML的多種庫。

5.數據庫

一個有能力的數據科學家需要了解數據庫如何工作，如何管理它們，以及如何從它們中提取數據。

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