信息技术的进步改变了所有行业和研究领域的游戏规则。

自工业化开始以来，人们一直在分析企业产生的信息，以帮助做出明智的决策。统计和数学方法在医学、公共政策、农业等领域也很流行。

即使底层方法和工具相同，这种数据科学也会根据其应用地点和用途而具有不同的内涵。

为什么要学习数据科学?

我们生活在数据洪流时代，数据洪流是指当今世界每天每时每刻产生、发布或发布的大量数据和信息所导致的信息爆炸。如此丰富的数据既可能带来好处，也可能带来坏处，具体取决于数据的使用方式。

我们周围的一切都是数据，或者可以使用编程语言进行编码来表示数据。从数据中提取这种价值是数据科学的关键任务。我们应该学习数据科学，因为现今，无论在哪个领域工作，都可以通过使用数据分析方法补充个人决策，从而增强对特定练习的理解和结果。

数据科学的应用

以下是数据科学正在使用的一些领域：

欺诈和风险检测

许多欺诈检测系统使用数据科学来了解不当行为是如何发生的，并使用这些数据来检测以后的任何恶意活动。风险和欺诈检测是数据科学最常见的应用之一，从数据科学开始就很容易完成项目。

医疗保健

数据科学可用于检测危及生命的疾病，例如癌症、艾滋病、自身免疫性疾病等。这一应用在全世界范围内挽救了无数生命，因为大多数疾病如果能及早发现，就可以得到控制。

互联网搜索

当运行Google搜索或使用任何其他搜索引擎时，将在第一个选项卡中看到的主题取决于两件事。

搜索引擎优化

相关性

这种相关性是通过搜索这些网站的人口统计数据，以及人们最有可能留在其中的数据来发现的。

有针对性的广告

广告推荐、电影推荐以及我们在互联网上获得的任何推荐都归功于数据科学。企业使用数据科学来分析个人搜索历史，并根据其分析对个人感兴趣的内容来营销产品和服务。

网站推荐

有时，我们会在微博上获得链接，或者当研究某些内容时，会被推荐某些网站。这一切都要归功于数据科学。

先进的图像识别

如今的移动设备都具有人脸识别功能。这项技术使用数据科学和神经网络的组合系统来绘制人的特征，并识别人的脸部或正在进行的任何与图像相关的搜索。这将不允许除本人之外的任何人访问设备。

语音识别

Google Assistant、Alexa和Siri等电子助手可以通过识别声音来回复命令。

航线规划

找到最适合飞机到达目的地的路线需要大量工作。必须考虑许多因素，例如给定时间在所选航线上飞行的航班、航空时的空中交通以及当前飞行的所有飞机的高度。所有这些都是数据集形式;因此，数据科学使规划航线变得容易。

游戏

将控制器的动作映射到游戏的动作也是数据科学的神奇之处。

增强现实

在增强现实中使用数据科学可以允许多个用户跟踪神经网络，并确保机器运行良好。

数据科学家的角色和职责是什么?

数据科学家应该与业务利益相关者密切合作，以理解其目标，并定义数据如何实现这些目标。设计数据建模技术创建算法和预测模型，以将数据从业务需求中删除，并帮助分析数据并与对等方共享智慧。

虽然每个项目都是不同的，但收集和解释数据的方法通常遵循以下方式：

提出一些值得尊重的问题来开始发现过程

接收数据

处理和清理数据

合并并存储数据

初始数据分析和实验数据分析

选择一种或多种可能的模型和算法

使用数据科学方法，例如机器学习、统计建模和人工智能

估计和增强结果

向利益相关者呈现结论性结果

根据反馈进行调整

重复解决新问题的方法