Data Science
什么是数据科学？
数据科学的最简单定义是从原始数据中提取可操作的见解。2013年的一项突破性研究报告指出，全世界90%的数据都是在过去两年内创建的。让这句话沉淀下来,在短短两年内，我们收集和处理的信息量是人类之前92000年的总和的9倍,而且这并没有放慢速度。预计我们已经创造了2.7兆字节的数据，到2020年，这个数字将膨胀到惊人的44兆字节。
我们如何处理所有这些数据？我们如何使它对我们有用？它在现实世界中的应用有哪些？这些问题都是数据科学的范畴。
每个公司都会说他们在做某种形式的数据科学，但这究竟意味着什么？这个领域的发展如此迅速，并给许多行业带来了革命性的变化，因此很难用一个正式的定义来框定其能力，但一般来说，数据科学致力于从原始数据中提取干净的信息，以形成可操作的见解。
我们的数字数据通常被称为"21世纪的石油"，在该领域具有最重要的意义。它在商业、研究和我们的日常生活中有着不可估量的好处。你的上班路线，你最近在谷歌上搜索的最近的咖啡店，你在Instagram上发布的关于你吃了什么的帖子，甚至你的健身追踪器的健康数据，对于不同的数据科学家来说都是以不同的方式重要。筛选大量的数据湖，寻找联系和模式，数据科学负责为我们带来新的产品，提供突破性的见解，使我们的生活更加方便。
数据科学是如何工作的？
数据科学涉及大量的学科和专业领域，以产生对原始数据的全面、彻底和精致的观察。数据科学家必须熟练掌握数据工程、数学、统计学、高级计算和可视化等方面的知识，以便能够有效地筛选出混杂的大量信息，只传达有助于推动创新和效率的最重要的部分。
数据科学家还严重依赖人工智能，特别是机器学习和深度学习的子领域，以创建模型并使用算法和其他技术进行预测。
数据科学一般有五个阶段的生命周期，包括：
·采集：数据采集、数据输入、信号接收、数据提取
·维护：数据仓库、数据清洗、数据暂存、数据处理、数据架构
·处理：数据挖掘、聚类/分类、数据建模、数据汇总
·沟通：数据报告、数据可视化、商业智能、决策制定
·分析：分析、探索性/确认性、预测性分析、回归、文本挖掘、定性分析
数据科学的用途
数据科学帮助我们实现了一些重大的目标，而这些目标在几年前是不可能实现的，或者需要花费大量的时间和精力，例如：。
·医疗保健
数据科学已经在医疗保健行业带来了许多突破性进展。现在，从EMR到临床数据库再到个人健身追踪器，都有一个庞大的数据网络，医疗专业人士正在寻找新的方法来了解疾病，进行预防医学，更快地诊断疾病，并探索新的治疗方案。
·自动驾驶汽车
特斯拉、福特和大众都在其新一轮的自动驾驶汽车中实施预测分析技术。这些汽车使用数以千计的微型摄像头和传感器来实时传递信息。利用机器学习、预测分析和数据科学，自动驾驶汽车可以根据速度限制进行调整，避免危险的变道，甚至以最快的路线载客。
·物流
UPS求助于数据科学，以最大限度地提高内部和沿线的效率。该公司的在途综合优化和导航（ORION）工具使用数据科学支持的统计建模和算法，根据天气、交通、建筑等为送货司机创建最佳路线。据估计，数据科学每年为该物流公司节省多达3900万加仑的燃料和超过1亿英里的送货里程。
·娱乐
你有没有想过Spotify是如何向你推荐你所喜欢的完美歌曲的？或者Netflix如何知道你会喜欢什么节目？利用数据科学，这个音乐流媒体巨头可以根据你目前喜欢的音乐类型或乐队，精心策划歌曲清单。最近真的喜欢烹饪吗？Netflix的数据聚合器将识别你对烹饪灵感的需求，并从其庞大的收藏中推荐相关的节目。
·网络安全
数据科学在每个行业都很有用，但它在网络安全方面可能是最重要的。国际网络安全公司卡巴斯基正在利用数据科学和机器学习，每天检测超过36万个新的恶意软件样本。能够通过数据科学即时检测和学习网络犯罪的新方法，对我们未来的安全和保障至关重要。
