1、数据科学与人工智能：概念、工具与应用

数据科学与人工智能：概念、工具与应用

1. 数据科学简介

1.1 数据科学的定义与目标

科学旨在客观地解释宇宙，依据观察建立理论并用于预测，实验的可重复性是科学方法的基石。数据科学作为数据的科学，其目标是通过可用数据解释过程和对象，解释需客观准确以支持预测，最终目的是基于数据知识做出明智决策。

1.2 相关领域

数据科学与多个领域紧密相连，主要包括：
- 统计学 ：与数据科学有相似的数据分析和推理目标，有人认为数据科学是传统统计学的新称谓。
- 机器学习与数据挖掘 ：人工智能自 20 世纪 40 年代起源就强调系统学习，机器学习是人工智能的重要研究领域，部分方法可用于构建数据模型和进行预测，且与统计方法有紧密联系或重叠。
- 大数据与数据库技术 ：尽管数据库大小并非建模和决策的关键因素，但商业中数据广泛存在，存储了大量数据用于分析，因此需要高效编程算法以在合理时间内解决问题，软件开发者需掌握大数据技术。

此外，数据科学家在构建解释和预测时还需要专业知识，例如在药理学或商业数据领域建模时，缺乏相关领域的先验知识是不合适的。

1.3 常用工具

数据科学常用的工具包括：
- 优化 ：许多建模方法可表述为优化问题，即有一个目标函数需要最大化或最小化，并需考虑一组约束条件，优化方法用于解决此类问题，元启发式方法则是寻找有效解决优化问题的启发式策略。
- 概率论 ：