数据科学:你需要知道的一切

希望更多地了解数据科学及其所有商业潜力? 这是您需要知道的一切。

数据科学是收集、存储和分析有关事物的信息以获得有价值的见解的领域。

公司从事数据科学活动由来已久,但最近互联网用户数据的爆炸式增长和更便宜的云基础设施造就了该行业的繁荣。

与同类学科相比,数据科学相对较新,并且仍在不断发展。 因此,它同样为未来的职业道路提供了很多希望。

这篇文章列出了您需要了解的有关数据科学的所有信息,以及它如何使您或您的公司受益。

为什么选择数据科学?

对数据科学家的需求在不断增长,因此这是进入该领域的一个很好的理由。 另一个很好的理由是数据科学的薪水相对较好,所以你不需要太在意你的收入。

此外,您可以作为跨多个部门的数据科学家工作,因此您不局限于一个行业。 只需运用您的分析技能来寻找模式并检查从金融服务到物流、制造、电信、医疗保健等领域的绩效。

数据科学的应用

数据科学是一个广阔的领域,适用于许多行业,因此它的潜在应用是巨大的。

以下是这些数据科学应用程序中最受欢迎的:

  • 欺诈与风险检测 – 这是数据科学最早的应用之一。 对不同数据集的收集和分析使财务公司能够更好地避免和管理坏账和损失。 还可以轻松发现极有可能是欺诈的交易。
  • 医疗 – 数据科学还用于医学研究,以推导遗传学、某些疾病及其药物反应之间的联系。 它还用于通过使用模型模拟来预测未来的药物结果来开发药物。
  • 图像识别 – 这是数据科学的另一个非常流行的应用。 图像识别是指识别图片和视频等图像数据集中的模式,它提供了许多有前途的未来应用。
  • 搜索引擎 – 数据科学在呈现您从 Google 和 Bing 等搜索引擎看到的结果方面也发挥着重要作用。 此处使用的算法会比较数十亿页,以找到每个搜索词的最佳结果。 他们还可以跟踪用户点击,以便随着时间的推移更好地个性化结果。
  • 物流 – 使用数据科学进行路线优化可以帮助公司节省大量资金并降低运营成本。
  • 推荐系统 – 这建立在您过去所有活动的数据之上,以尝试预测可能与您相关的下一个最佳事物。 推荐系统无处不在,从 Netflix 到 Spotify、Amazon、Twitter 等等。
  • 语音识别 – 与图像识别系统类似,语音识别使用数据科学使机器能够理解人类语音。
  • 广告 – 有针对性的广告只有通过数据科学才能实现,因为它基于大量的用户人口统计和心理数据。

数据科学与统计学

数据科学和统计学有很多共同点,但是,这两个学科之间有很多不同之处。

对于初学者来说,统计学主要是一门数学学科,旨在收集和解释定量数据。 另一方面,数据科学依赖于从数学到计算机科学、数据库等广泛的学科。

数据科学还处理比统计数据大得多的数据集。 大多数统计建模发生在相对少量的数据上,而数据科学家通常不得不处理适合多台计算机的大量数据。

最后,虽然统计学主要侧重于从手头的数据中得出关于世界的结论,但数据科学主要侧重于从可用数据中得出预测意义和优化。

数据科学与人工智能

数据科学与 人工智能 是经常重叠的两个术语。 但是,尽管它们相关,但它们并不相同。

数据科学是一种收集、准备和分析数据以获取洞察力的综合方法,而人工智能是预测算法的实现以获取洞察力。

人工智能是数据科学的一部分,是处理大数据的所有相关方法和模型的总称。

数据科学家如何工作

数据科学家的工作可以分为四个主要部分,它们是:

  • 数据的收集和存储
  • 数据的分析和解释
  • 构建工具和模型以根据数据进行预测
  • 数据可视化和报告

数据科学所需的技能

  • 数学 – 不言自明的纪律。
  • 机器学习 – 在模式搜索中将学习模式中的算法应用于大型数据集,通常使用 Python 语言进行。
  • 资料建模 – 组织和管理大量数据以从中收集见解的方法。
  • 软件工程 – 创建算法的过程,这些算法通过大量数据产生洞察力。 流行的工具包括 Python 和 R。
  • 统计学 – 您从数据集中产生有意义的见解的能力。
  • 数据库 – 从 Excel 电子表格等简单系统到更复杂的 SQL 数据库存储和检索数据的能力。

如何成为一名数据科学家

成为数据科学家的最简单方法是首先获得相关领域的学士学位,例如数据科学、计算机科学、数学或统计学,然后按照非学位持有者的循序渐进指南进行操作下一段。

如何在没有学位的情况下获得数据科学工作

同样可以在没有学位的情况下找到一份数据科学工作。 重要的是您知道自己在做什么,并且在被录用时能够出色地完成工作。

以下是您在没有学位的情况下获得数据科学工作所需的步骤:

  1. 掌握基本技能 – 这包括数学、统计学、概率论、数据分析、IT 和 Git 等编程基础知识等学科。
  2. 掌握数据科学基础 – 接下来,您需要掌握数据科学的特定技能,例如 R 和 Python 语言、Excel、SQL、Spark、Hadoop 等。
  3. 报名参加训练营或课程 – 拥有数据科学行业的专业认证将证明您对任何潜在雇主的奉献精神。 因此,请考虑获得 IBM、DASCA、Open CDS 或 Microsoft Azure 认证。
  4. 建立您的投资组合 – 虽然证书不能 100% 证明您的交付能力,但以前的工作组合可以。 因此,您需要通过构建作品集来展示您的能力,最好是在线和在 GitHub 等平台上。 这可以包括从个人项目到无偿工作、实习和相关工作的一切。
  5. 提高面试技巧 – 一旦您的简历令人印象深刻并赢得面试机会,这是您需要的最后一项技能。
  6. 找工作 – 拼图的最后一部分。 你需要积极走出去,让事情发生。

数据科学职位列表

数据科学家在不同的行业和不同的目的工作,这意味着他们的工作角色通常略有不同。 然而,职位描述通常会详细列出数据科学家的职责。

以下是一些最受欢迎的:

  • 数据分析师
  • 数据架构师
  • 数据工程师
  • 数据科学家
  • 数据库管理员
  • 商业分析师
  • 定量分析师
  • 数据和分析经理
  • 机器学习工程师
  • 统计员

数据科学工具列表

那里有大量的数据科学工具,但这里是最受欢迎的工具。

  • Tensorflow – 流行的机器学习平台。
  • 朱皮特 – 支持 40 多种语言的基于 Web 的集成开发环境。
  • R – 一种统计计算和图形编程语言。
  • 正 R 工作室 – R 的集成开发环境。
  • 蟒蛇 – 流行的数据分析和自动化编程语言。
  • RapidMiner – 企业数据科学平台。
  • 大语言 – 简单的机器学习平台。
  • Scikit学习 – 机器学习和预测数据分析工具。
  • Informatica的 – 数据集成工具。
  • AWS 红移 – 云的可扩展数据仓库
  • Cognos – 来自 IBM 的分析报告工具。
  • Matplotlib – Python 编程语言的可视化库。
  • Apache Spark – 用于分析和机器学习的大型数据库引擎。
  • Apache Hadoop – 大型数据集分布式处理框架。
  • 马豪 – 来自 Apache 的机器学习平台
  • Azure 机器学习工作室 – 面向数据科学家的基于 Web 的 IDE
  • 画面 – 数据分析和可视化工具。
  • Excel – Microsoft 的电子表格软件。
  • Plotly – 用于 Python 的免费开源图形库
  • 谷歌图表 – 免费且功能强大的数据可视化工具。
  • 信息克 – 直观的可视化和报告工具。

常见问题解答(FAQ)

数据科学是否用于社交媒体?

是的,所有社交媒体网站都应用数据科学进行优化和盈利。

数据科学家为谁工作?

数据科学家为所有类型的公司工作,只要公司能够访问大量数据,他们就可以将其转化为利润。 

数据科学会过时吗?

不,不会很快。 

数据科学会被人工智能取代吗?

人工智能是数据科学的一部分,它使用计算机算法来解决问题。

数据科学可以远程完成吗?

是的,数据科学家所需要的只是访问数据和软件工具。

数据科学能预测股市吗?

从理论上讲,是的,您可以将数据科学应用于股市预测。 然而,这个领域绝非易事,而且高度机密。

总结

在这篇关于数据科学及其对您和您的企业意味着什么的文章的结尾,您应该已经获得了一两个有用的见解。

数据科学将继续发展,这包括它的应用、工作机会和经济影响。 所以,最好现在就适应,如果你还没有适应的话。

纳姆迪·奥克克

纳姆迪·奥克克

Nnamdi Okeke 是一位喜欢阅读各种书籍的计算机爱好者。 他偏爱 Linux 而不是 Windows/Mac,并且一直在使用
Ubuntu 从早期开始。 你可以在推特上通过 邦戈特拉克斯

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