2、数据科学与矩阵代数基础：从概念到应用

数据科学与矩阵代数基础：从概念到应用

1. 数据科学背景

在 21 世纪，数据科学对于专业人士而言，是最具前景且需求旺盛的职业路径之一。如今，成功的数据专业人士明白，他们不能仅局限于传统的大数据分析、统计学习和编程技能。为了给公司或组织挖掘有用信息，数据科学家需全面掌握数据科学生命周期，灵活应对各阶段以实现收益最大化。

数据科学是一个融合统计学、数学、计算机科学、数据分析、机器学习及相关方法的概念，旨在借助数据探索趋势、理解和分析现实现象。受新冠疫情影响，许多高校、机构和大型组织让非必要岗位员工远程办公，由此产生了大量数据。部分数据显示，远程办公疲劳现象呈上升趋势，即过度依赖虚拟平台进行沟通导致的倦怠。数据科学为探究远程工作的优劣提供了工具。

过去十年，数据科学家成为各机构不可或缺的资产。他们以数据为导向，具备高级技术能力，能构建复杂的定量算法来整理和综合大量信息，为组织解答问题、制定策略。同时，他们还需具备沟通和领导能力，为组织内各利益相关者带来实际成果。

数据科学家需具备好奇心和结果导向思维，拥有特定领域知识和良好的沟通能力，以便向非技术人员解释专业结果。他们要有扎实的统计学、数学基础和编程知识，专注于数据仓库、挖掘和建模，以构建和分析算法。实际上，数据科学家是一群能解决复杂问题、探索解决方案的分析数据专家。

2. 数据科学的起源

数据科学家融合了数学家、统计学家和计算机科学家的特质，横跨商业和信息技术领域，因此需求旺盛且薪资优厚。几十年前，数据科学家并不热门，但如今的突然走红反映了企业对“大数据”的重视。大数据指的是处理那些规模过大或过于复杂、传统数据处理软件难以应对的数据集的领域。这些庞大的非结构化信息就像一