數(shù)據(jù)科學(xué)是干什么的？什么是科學(xué)數(shù)據(jù)管理學(xué)？數(shù)據(jù)科學(xué)研究什么數(shù)據(jù) DataScience是利用數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)知識(shí)的學(xué)科，其目標(biāo)是通過(guò)從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的部分進(jìn)行生產(chǎn)。什么是數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)家？它是指利用科學(xué)方法和數(shù)據(jù)挖掘工具，以數(shù)字化方式再現(xiàn)復(fù)雜、海量的數(shù)字、符號(hào)、字符、網(wǎng)站、音頻或視頻信息的能力。

數(shù)據(jù)的科學(xué)性可以從以下幾個(gè)方面來(lái)討論:1。數(shù)據(jù):Scientific數(shù)據(jù)的來(lái)源和采集方法應(yīng)來(lái)源可靠，采集方法應(yīng)合理、科學(xué)、準(zhǔn)確、全面，避免-0。2.數(shù)據(jù)的質(zhì)量:科學(xué)的數(shù)據(jù)應(yīng)具有較高的質(zhì)量，包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性和可靠性，需要數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，以保證/。3.數(shù)據(jù)的分析方法:科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法要以科學(xué)的理論和方法為基礎(chǔ)，遵循科學(xué)的分析流程和規(guī)范，避免主觀臆斷和誤導(dǎo)分析結(jié)論。

中國(guó)不是職業(yè)社會(huì)，所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多決定不一定是對(duì)的，但就是這樣。有權(quán)力的人，對(duì)錯(cuò)都是自己說(shuō)了算，也知道這一點(diǎn)，所以沒(méi)必要在很多事情上那么糾結(jié)。為什么要說(shuō)上面那段？是因?yàn)槲蚁旅嬉f(shuō)的是拋開(kāi)權(quán)力，這是理性的。關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)分析數(shù)據(jù)、認(rèn)識(shí)世界、尋找解決方案的過(guò)程。數(shù)據(jù)，我理解中有兩類(lèi)。一類(lèi)是機(jī)器數(shù)據(jù)，比如圖片數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)。

機(jī)數(shù)據(jù)沒(méi)人需要懂，也沒(méi)人能懂。直接把這個(gè)數(shù)據(jù)扔給模特就行了。第二類(lèi)數(shù)據(jù)是人數(shù)據(jù)創(chuàng)建的，比如人的購(gòu)物記錄，信用記錄等等。這種數(shù)據(jù)和機(jī)數(shù)據(jù)有很大的區(qū)別，就是這種數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，自相矛盾。而且這種數(shù)據(jù)需要人去分析，而不是直接扔進(jìn)模型里去訓(xùn)練一個(gè)模型。

總之一個(gè)偏理論，一個(gè)偏應(yīng)用。數(shù)據(jù) DataScience可以理解為從數(shù)據(jù)獲取知識(shí)的科學(xué)方法、技術(shù)和系統(tǒng)的跨學(xué)科集合。它的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，它結(jié)合了許多領(lǐng)域的理論和技術(shù)。包括應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、高性能計(jì)算。數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程:包括原始數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗、數(shù)據(jù)探索性分析、數(shù)據(jù)計(jì)算建模、。

利用統(tǒng)計(jì)模型、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、構(gòu)建行業(yè)數(shù)據(jù)分析模型為客戶(hù)提供有價(jià)值的信息，滿(mǎn)足客戶(hù)的需求。算法工程師。數(shù)據(jù)的方向，從系統(tǒng)應(yīng)用的角度與專(zhuān)業(yè)工程師一起解決實(shí)際問(wèn)題，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法；人工智能方向，根據(jù)人工智能產(chǎn)品需求，完成技術(shù)方案設(shè)計(jì)、算法設(shè)計(jì)、核心模塊開(kāi)發(fā)，組織解決項(xiàng)目開(kāi)發(fā)過(guò)程中的重大技術(shù)問(wèn)題。

數(shù)據(jù)scientist:指能夠運(yùn)用科學(xué)方法，使用數(shù)據(jù) mining工具，對(duì)數(shù)字、符號(hào)、文字、網(wǎng)站、音頻或視頻等復(fù)雜海量信息進(jìn)行數(shù)字化再現(xiàn)和理解，并能尋找新見(jiàn)解的工程師或?qū)＜?。一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備以下素質(zhì):懂?dāng)?shù)據(jù)收購(gòu)，懂?dāng)?shù)學(xué)算法，懂?dāng)?shù)學(xué)軟件，懂?dāng)?shù)據(jù)分析，懂預(yù)測(cè)分析，懂市場(chǎng)應(yīng)用，懂決策分析等等。數(shù)據(jù)理科包括計(jì)算機(jī)技能、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)知識(shí)以及實(shí)質(zhì)性的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

數(shù)據(jù)data science是利用數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)知識(shí)的學(xué)科，其目標(biāo)是通過(guò)從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的部分來(lái)生產(chǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。作為一門(mén)新興的交叉學(xué)科，數(shù)據(jù) science融合了多個(gè)領(lǐng)域的理論和技術(shù)，包括應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、高性能計(jì)算等。數(shù)據(jù)科學(xué)現(xiàn)在這么受歡迎，主要是因?yàn)樗梢詭椭覀冋_、高效地處理-0，幫助我們進(jìn)行商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、醫(yī)療、社會(huì)科學(xué)、人類(lèi)學(xué)等領(lǐng)域的研究。

science 數(shù)據(jù)管理辦法第一章總則第一條為進(jìn)一步加強(qiáng)和規(guī)范science 數(shù)據(jù)管理，保障science 數(shù)據(jù)安全，提高開(kāi)放共享水平，更好地支撐國(guó)家科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和國(guó)家安全，根據(jù)《中華人民共和國(guó)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步法》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)《中華人民共和國(guó)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步法》)第二條本辦法所稱(chēng)“science - 自然科學(xué)、工程技術(shù)等領(lǐng)域的應(yīng)用研究和實(shí)驗(yàn)開(kāi)發(fā)，以及通過(guò)觀測(cè)、監(jiān)測(cè)、調(diào)查和檢驗(yàn)獲得的并用于科學(xué)研究活動(dòng)的原物數(shù)據(jù)及其衍生物。