什么是数据科学家?

数据科学 知识是从数据的普及提取的研究, 然而,关键的词是 科学. 它集成了不同的元素,并建立从众多领域技术和理论, 包括信号处理, 数学, 概率模型, 机器学习, 电脑编程, 统计, 数据工程, 模式识别和学习, 可视化, 造型不确定性, 数据仓库, 并从数据中提取的意义和创建数据产品的目标高性能计算. 数据科学是一个时髦词, 经常分析和大数据交换使用, 一个常常被滥用为推销任何涉及数据处理, 特别是重品牌现有的竞争情报和企业分析方案. 数据科学不必总是大数据, 然而, 事实数据被扩大,使大数据数据科学的一个重要方面.

数据科学的实践者称为数据科学家. 数据科学家通过应用在一些科学领域深厚的专业知识解决复杂的数据问题. 人们普遍预计,数据科学家能够用数学的各种元素工作, 统计和计算机科学, 虽然在这些科目的专业知识不是必需的. 然而, 一个数据科学家是最有可能仅在一个或两个这些学科的并且熟练的专家在另一个两个或三个. 这意味着数据的科学一定要练作为一个团队, 其中,在整个团队中的成员有专业知识和熟练程度在所有学科.

良好的数据科学家们能够运用他们的技能以达到最终结果的广谱. 其中一些包括查找和解释丰富的数据源的能力, 管理大量数据,尽管硬件, 软件和带宽限制, 数据源合并到一起, 保证数据集的一致性, 创建可视化理解数据,以帮助, 建立一个使用数据的数学模型, 现在和沟通的数据洞察/结果向专家和他们的团队的科学家,如果需要一个天真的观众. 技能集和能力的数据科学家使用有很大的不同. 数据科学家是竞争情报的一个组成部分, 一个新兴的领域,包含了许多活动, 如数据挖掘和分析, 这可以帮助企业获得竞争优势.

数据科学技术如何影响我们在不同域访问数据和开展研究, 包括生物科学, 医学信息, 社会科学和人文学科.

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