3、数据科学与机器学习在各行业的应用

数据科学与机器学习在各行业的应用

1. 数据科学家的关键角色

数据科学家的主要活动是整理合适的数据并选择满足应用需求的模型，他们负责管理和呈现准确的数据。在当今所有业务都依赖数据分析和数据建模的时代，数据科学家起着至关重要的作用。

1.1 数据科学家的核心职责

数据科学家的首要任务是从有意义的方面调查和处理数据，解决各种问题。他们需要具备计算机科学、机器学习、大数据、统计学和数学等核心知识，同时还需精通不同的编程语言，如 Java 和 Python。其工作通常从收集、分析数据开始，最终基于决策过程得出结论。

1.2 大数据的类型

大数据主要分为两种类型：
- 饱和数据 ：这类数据主要以有组织、有序的方式存在，例如从生物识别设备、面部检测设备收集的数据，以及不同地点的经纬度信息。
- 不饱和数据 ：数据分散且无组织，在进一步处理之前需要进行整理。如社交媒体广告数据、客户反馈数据、电子邮件、信件和帖子等都属于不饱和数据。

1.3 数据科学家的应用领域

数据科学家的工作涉及多个应用领域，包括：
- 欺诈检测应用
- 预测性应用
- 成本估算应用
- 搜索引擎

1.4 数据科学家与机器学习工程师的区别

角色	职责	解决问题方式