数据科学研究

现在很多人都听说过数据分析和数据科学，但是很多人不知道怎么区分数据分析和数据科学，可能对数据分析和数据科学会造成混淆。大家都知道，数据分析和数据科学这两种事物都是有一定的关联的，这是因为提供了不同的结果并采取了不同的方法。但是进行数据分析工作的时候一定要区分好数据分析和数据科学，那么什么数据分析呢？什么是数据科学呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。先给大家说一下什么是数据科学？数据科学是一个多学科领域，专注于从大量的数据中找到分析方式。该领域主要注重发掘我们没有意识到我们还不清楚的事情的答案。数据科学专家使用几种不同的技术来获得答案，包括计算机科学，统计学和机器学习，通过海量数据集进行解析，努力为尚未被认识到的问题提供解决方案。数据科学家的主要目标是找出问题并找出潜在的研究途径，而不用担心具体的答案，的重点放在寻找正确的问题上。那么什么是数据分析？数据分析专注于在现有的数据集里面，处理和执行统计分析。分析人员集中于创建捕获，处理和组织数据的方法，以发现当前问题的切实可行的见解，并建立呈现此数据的最佳方式。通俗来说，数据分析的领域的目的就是解决问题，发现那些我们想到的问题，这些问题是否答案并不是重要的事情，重要的是，它的基础是产生可以立即改进的结果。那么这数据分析和数据科学的区别是什么呢？数据科学和数据分析都有属于自己的领域，数据分析和数据科学的范围不同。数据科学是一个涵盖性术语，包含了一些可用于挖掘大型数据集的领域。数据分析是它更加集中的版本，甚至可以被视为更大的过程的一部分。一般来说，数据分析则在重点突出时效果更好，需要基于现有数据的答案。数据科学产生更广泛的见解，集中讨论应该问哪些问题，而大数据分析则强调发现被问问题的答案。通过上面的内容，想必大家看了这篇文章以后已经知道了数据分析和数据科学的具体区别了吧，上面的内容就是对于这两个问题的解答了，大家在研究数据分析的时候一定要搞明白这两个概念，这样才能够更好的理解大数据。

哈佛大学数据科学专业：　　数据科学是一门蓬勃发展的新兴学科。它一方面研究数据本3365643465身，包括数据的各种类型、状态、属性、变化形式和变化规律;另一方面通过数据揭示自然界和人类行为的现象与规律，从而为自然科学和社会科学提供新的研究方法。随着人类进入大数据时代，数据科学在各行各业中发挥的作用日趋重要，各行业对数据科学人才的需求急剧增长，数据科学家迅速成为热门职业。　　课程设置：　　项目是由Computer Science 和 Statistics 以及 the Institute for Applied Computational Science 联合授课，开设在哈佛的 Arts and Sciences 学院下。学生需要在3个学期内完成12门课、　　培养目标：　　Build statistical models and understand their power and limitations　　Design an experiment　　Use machine learning and optimization to make decisions　　Acquire, clean, and manage data　　Visualize data for exploration, analysis, and communication　　Collaborate within teams　　Deliver reprocible data analysis　　Manage and analyze massive data sets　　Assemble computational pipelines to support data science from widely available tools　　Conct data science activities aware of and according to policy, privacy, security and ethical considerations　　Apply problem-solving strategies to open-ended questions数据科学专业的就业前景　　全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡 (McKinsey) 出具了一份详细的分析报告，预计到 2018 年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在 14 万 到 19 万 之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到 150 万 !　　其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括：制药业、计算机软件、互联网、科研、 IT 技术服务、生物技术。事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是 6 位数了 ( 美元 ) 。数据科学的三类职业方向：机器学习、数据分析和数据科学家　　1. 机器学习工程师 Machine Learning Engineer　　代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要 ship proction code ，做出来的是数据产品。　　2. 数据分析员 Data Analyst　　工作内容俗称 analytics (proct analytics or business analytics) ，从数据中提取 insight ，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写 SQL query 取数据、用 R/Python 做简单的分析、用 Tableau/Excel 作图比较常见，能自己开发 Dashboard 算是 analyst 里面技术强的 ; 工作需要产生各种形式的报告 ; 在统计层次上，懂基本 t-test 和线性回归即可。　　3. 数据科学家 Data Scientist　　很多人说，我想做数据科学家，我想做机器学习，而这类职位就是大家想象中的那种。此类职位工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如 Uber 叫车的 ETA 、各种定价系统、 Airbnb 和金融行业的 Fraud Detection 、 Amazon 物流管理， FB/Linkedin 的社交网络或者 ebay/Airbnb/Uber 这样供需双方 Marketplace 市场规模的实验。这些例子，听上去就不是写 SQL 能解决的，也不是会写代码就能做出来的，都需要比较深的领域知识。

数据copy科学与工程就业前景毕业生就业去向：毕业生就业前景广阔，可在核能、风能、太阳能、生物质能等新能源和节能减排领域的企事业单位、高等院校和政府部门从事技术研发、工程设计、新能源科学教育与研究、新能源管理等相关工作。

科学家是个笼统的称呼，偏向于基础科学研究。数据工程师是工科人员，写代码的，就是程序猿。数据分析师是商科的关于数据分析师，数据工程师和数据科学家有什么区别，三者有着相关的共同点，又有着不同点，数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。数据科学家是什么样一个存在呢?通常情况下，数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见，硕士学位仅是一个前提条件。数据科学家精通统计建模以及如何构建与定制高级数学算法。这既在他们专业范围内，也是他们所擅长的地方。我听到过有人这样形容一个数据科学家“软件工程技能牛过多数人的酷炫统计学家”。我结合加工的说：所谓数据科学家，是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息，以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。数据工程师如何定义呢?数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。如果你正为一个商业问题烦恼，那么你需要一个数据工程师。这些伙计就是那些能提供可建模数据所需平台的人。他们的核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。如何区分数据科学家，数据工程师与数据分析师数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候你就需要打电话寻求数据科学家的帮助。数据分析师如何理解呢?数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义。他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。不管是给另一个数据分析师还是C级执行做演讲，数据分析师都是数据提取，模式识别以及从大量数据中洞察问题方面的能手。如果你或者你的公司正考虑顺应这股大数据浪潮的发展，你应该从明确你想利用大数据解决所面临的商业问题处下手。接着找出你真正的需求：是数据采集，检索，仓储还是数据分析?然后编写相应的职位描述并做好准备。

　　数据科学:"处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴"。　　研究内容　　1、基础理论研究。科学的基础是观察和逻辑推理，同样要研究数据自然界中观察方法，要研究数据推理的理论和方法，包括:数据的存在性、数据测度、时间、数据代数、数据相似性与簇论、数据分类与数据百科全书等。　　2、实验和逻辑推理方法研究。需要建立数据科学的实验方法，需要建立许多科学假说和理论体系，并通过这些实验方法和理论体系开展数据自然界的探索研究，从而认识数据的各种类型、状态、属性及变化形式和变化规律，揭示自然界和人类行为现象和规律。　　3、领域数据学研究。将数据学的理论和方法应用于许多领域，从而形成专门领域的数据学，例如:脑数据学、行为数据学、生物数据学、气象数据学、金融数据学、地理数据学等等。　　4、数据资源的开发利用方法和技术研究。数据资源是重要的现代战略资源，其重要程度将越来越凸显，在本世纪有可能超过石油、煤炭、矿产，成为最重要的人类资源之一。这是因为人类的社会、政治和经济都将依赖于数据资源，而石油、煤炭、矿产等资源的勘探、开采、运输、加工、产品销售等等无一不是依赖数据资源的，离开了数据资源，这些工作都将无法开展。

统计学是copy应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。数据科学是关于数据的科学，定义为研究探索中数据界奥秘的理论、方法和技术。主要有两个内涵:一个是研究数据本身;另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法，称为科学研究的数据方法。

大数据的时代，很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。在教3363393736育部公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。从两次获批的”数据科学与大数据技术专业”名单中可以看出，该专业学制都为四年，授予工学学位或理学学位。第一批成功申请该专业的高校共有3所，为北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，于2016年2月获得教育部批准。“大数据”专业学什么？方向一↗ 数据挖掘、数据分析&机器学习方向方向二↗大数据运维&云计算方向方向三↗Hadoop大数据开发方向精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！“大数据”专业毕业以后干什么？事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析回，并依据数据做出答行业研究、评估和预测的专业人员。数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。可以说两者不是一个档次的

国内外相关高校开设《数据科学》课程、数3363363434据科学学位计划、数据科学短期培训班，进行数据科学家和数据工程师的培养。在中国，香港中文大学从2008 年起设立“数据科学商业统计”科学硕士学位；复旦大学从2007 年起开设数据科学讨论班，2010 年开始招收数据科学博士研究生，并从2013 年起开设研究生课程《数据科学》；北京航空航天大学于2012年设立大数据工程硕士学位。在美国，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）从2011 年起开设《数据科学导论》课程，并从2012 年起开设《数据科学和分析》课程；伊利诺伊大学香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign，UIUC）从2011 年起举办“数据科学暑期研究班”（Data Sciences Summer Instituteprogram）；哥伦比亚大学（Columbia University）从2011 年起开设《数据科学导论》课程，2013 年起开设《应用数据科学》课程，并将从2013 年秋季起开设“数据科学专业成就认证”（Certification of Professional Achievement in Data Sciences）培训项目，并计划从2014 年起设立硕士学位，2015 年起设立博士学位；芝加哥大学（University of Chicago）开设3 个月的夏季培训课程；纽约大学（New YorkUniversity）将从2013 年秋季起设立“数据科学”硕士学位；南加州大学（South California University）设立“数据科学”硕士学位；华盛顿大学（University of Washington）从2013 年5 月起开设《数据科学导论》课程，并对修满数据科学相关课程学分的学生颁发数据科学证书（Certificate in Data Science）；雪城大学（Syracuse University）也提供数据科学高级研究证书（Certificate Advanced Studies in Data Science）培训项目。在英国，邓迪大学从2013 年起设立“数据科学”科学硕士学位。从上述人才 的培养计划来看，数据科学家应该系统地掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理等，具有较宽的知识面，具有独立 获取知识的能力，具有较强的实践能力和创新意识。其中，只有复旦大学的课程设置强调了数据科学家是研究数据的科学家，而不仅仅是一个数据工程师或者数据分 析师[2]（查看中国大数据技术与产业发展白皮书2013原文）。