程序员如何实现财富自由系列之：利用程序员技能成为数据科学家

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

互联网和移动互联网蓬勃发展，人们生活节奏越来越快，而数据的量级也在以指数增长。数据分析师也逐渐从事数据科学工作，成为了越来越重要的一类职业。数据科学家需要处理海量的数据，学习各种机器学习算法，并使用统计、编程语言进行数据可视化。但是，不少程序员却把自己认为数据科学所需的一些技术水平看作是“低级”。

本文将通过带领大家走进数据科学的世界，深入理解什么是“数据科学”、“数据分析”，以及程序员角色中哪些技能可以帮助我们更好地实现财富自由。

2.核心概念与联系

什么是数据科学？

数据科学（英语：Data Science）是指利用科学的方法从数据中获取价值，发现新信息，产生智慧，并应用到生产和服务中，其目标就是构建用于解决特定问题的工具和方法的集合。它涵盖了多个学科领域，包括计算机科学、数学、统计学、工程学、经济学、心理学等。

数据分析的定义及其联系

数据分析（英语：data analysis）是从数据中提取有效信息，并对其进行分析、呈现、描述、评价或判断，以使其具有更大的价值和意义。数据分析是管理、控制和优化数据的过程，其目的是为了达到预期的结果。

数据分析往往与以下几个相关概念联系起来：

• 数据采集：数据分析最初的目的是从源头采集数据。如收集数据源，可以使用不同的方式，如搜集网页、搜索引擎等。不同数据源可能包含不同类型的数据，比如文本数据、图像数据、视频数据、音频数据等。
• 数据清洗：数据清洗是数据分