1、数据科学入门：从基础到前沿应用

数据科学入门：从基础到前沿应用

一、数据科学概述

在当今世界，数据的应用呈爆炸式增长，数据来源也日益丰富，这使得社会对具备特殊技能的专业人员需求大增，他们能够获取、管理和分析信息，为大众谋福利，数据科学家正是这样一群专业人士。

数据科学这一术语常被媒体轻视、混淆甚至误用。它远不止于数据本身以及处理数据的科学，而是在众多领域有着广泛应用。数据科学的魅力在于，你了解得越多，就越想深入探索。解决一个问题往往会引发更多有趣的问题。

数据科学的出现相对较新。2001 年，William S. Cleveland 在论文《数据科学：拓展统计学技术领域的行动计划》中首次提出这一术语。次年，国际科学理事会正式认可数据科学并成立相关委员会。2003 年，哥伦比亚大学开始出版《数据科学杂志》。不过，数据科学背后的数学基础已有数百年历史。统计这一术语最早在 1749 年被使用，但实际上其应用要古老得多。数千年前，人们就开始运用统计来识别模式，例如古希腊历史学家修昔底德在《伯罗奔尼撒战争史》中记载，雅典人通过数未粉刷部分城墙的砖块来计算普拉蒂亚城墙的高度，并取多个士兵计数的平均值以确保准确性。9 世纪时，阿尔 - 金迪在《破译密码信息手稿》中描述了如何结合统计和频率分析来破译加密信息，这表明早期统计就已应用于看似不可能完成的科学实践任务。数据科学延续了这一传统，对一些人来说，它就像魔法一样神奇。

二、数据科学家的核心能力

数据科学家需要掌握广泛的技能来完成工作，由于所需技能众多，他们通常以团队形式开展工作。以下是数据科学家应具备的核心能力：
1. 数据捕获 ：若无法获取待分析的数据，即便拥有出色的数学技能也无济于