2、数据科学：从基础概念到实际应用

数据科学：从基础概念到实际应用

数据科学的定义与兴起原因

数据科学，如同许多新兴领域一样，尚未有完全明确的定义。不过，简单来说，数据科学处于计算机科学、统计学和实际应用领域的交叉点。从计算机科学中，我们获得了机器学习和高性能计算技术，以应对大规模数据；统计学为我们带来了探索性数据分析、显著性检验和可视化的悠久传统；而商业和科学等应用领域则提出了值得攻克的挑战，并提供了评估是否成功解决问题的标准。

那么，为什么现在数据科学突然兴起呢？主要有以下三个原因：
1. 新技术的出现 ：新技术使得我们能够捕获、标注和存储大量的社交媒体、日志和传感器数据。当积累了如此多的数据后，人们自然会思考如何利用这些数据。
2. 计算能力的提升 ：计算技术的进步让我们能够以新的方式和更大的规模分析数据。云计算架构使小型企业和个人在需要时也能获得强大的计算能力。机器学习的新方法在计算机视觉和自然语言处理等长期存在的问题上取得了惊人的进展。
3. 成功案例的示范 ：像谷歌、脸书等知名科技公司，以及文艺复兴科技和TwoSigma等量化对冲基金，都证明了现代数据分析的强大力量。数据在体育管理（如《点球成金》）和选举预测（如内特·西尔弗的工作）等不同领域的成功应用，为数据科学吸引了大量的关注。

数据科学家与传统程序员思维的差异

要成为一名有效的数据科学家，首先要学会像真正的科学家一样思考，因为计算机科学家和真正的科学家在思维方式上存在很大差异：
|对比项|真正的科学家|计算机科学家|
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