2、数据科学全面解析：从基础到实践

数据科学全面解析：从基础到实践

1. 数据科学概述

SQL Server 不仅仅是一个普通的数据库管理系统，它是一个庞大的生态系统，由不同的服务协同工作，以提供非常复杂的数据平台管理任务。随着 SQL Server 2016 和 SQL Server 2017 版本中众多功能的添加，该系统的能力再次向大数据、机器学习和数据科学等现代数据处理方式扩展。

数据科学是一个现代术语，涵盖了大量不同的学科。可以将数据科学视为一个使用各种工具、流程、方法和算法从数据中提取知识和见解的领域，这些数据可以以结构化和非结构化的方式存储。从某种角度看，数据科学与数据挖掘非常相似。

数据科学领域包括与数据操作相关的一切，如清理、准备、分析、可视化等。它结合了许多可用于处理数据的技能，如编程、推理、数学技能和统计学。数据科学经常与大数据、机器学习等热门词汇一起被提及。实际上，涉及机器学习和大数据的项目通常会使用数据科学的原理、工具和流程来构建应用程序。

1.1 数据科学的重要性

截至 2005 年，人类大约创造了 130 EB（1 EB = 1000 PB）的数据，但这个数字正在迅速增长，而且全球创建的数据量并非呈线性增长，而是呈指数级增长，预计到 2020 年将增长到 40 ZB。如此大量的数据很难由机器甚至数据科学家处理，但采用适当的方法可以增加我们能够分析的数据比例。

1.2 数据科学项目生命周期

有不同的数据科学生命周期可供选择，以适应不同的项目。这里主要关注由微软定义的团队数据科学流程（TDSP）生命周期，它可应用于使用 Microsoft SQL Server 的数据科学项目。TDSP 提供了一个推荐的生