数据科学是一种将业务数据转化为资产的方法，可帮助组织提高收入、降低成本、抓住商机、改善客户体验等。

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一、什么是数据科学？

数据科学是一种利用统计分析和机器学习(ML) 等方法从结构化和非结构化数据中获取见解的方法。对于大多数组织而言，它用于将数据转化为价值，包括提高收入、降低成本、提高业务敏捷性、改善客户体验、开发新产品等。简而言之，数据科学为组织收集的数据赋予了用途。

二、数据科学与数据分析

虽然数据分析与数据科学密切相关，但它是数据科学的一个组成部分，用于了解组织的数据是什么样子。数据科学利用分析的输出来解决问题。数据科学家说，用数据调查某事只是分析，所以数据科学将分析更进一步来解释和解决问题。数据分析和数据科学之间的另一个区别是时间尺度。数据分析描述现实的当前状态，而数据科学利用这些数据来预测和理解未来。

三、数据科学的好处

数据科学的商业价值取决于组织的需求。数据科学可以帮助组织构建工具来预测硬件故障，从而使组织能够执行维护并防止意外停机。它还可以根据产品的属性帮助预测超市货架上应该放什么，或者产品的受欢迎程度。

四、数据科学职位

虽然数据科学学位课程的数量正在快速增长，但它们不一定是组织在寻找数据科学家时所寻找的。具有统计学背景的候选人很受欢迎，尤其是如果他们能够证明自己知道他们是否在关注真实的结果，拥有将结果置于上下文中的领域知识，并且具有使他们能够向业务用户传达结果的沟通技巧。

许多组织都希望招聘具有博士学位的候选人，尤其是物理学、数学、计算机科学、经济学甚至社会科学领域的候选人。博士学位证明候选人有能力对某个主题进行深入研究并向他人传播信息。

一些最优秀的数据科学家或数据科学团队的领导者有着非传统的背景，甚至没有接受过多少正规的计算机培训。在许多情况下，关键在于能够从非常规的角度看待并理解某件事。

有关数据科学家技能的更多信息，请参阅什么是数据科学家？一个关键的数据分析角色和一份利润丰厚的职业，以及精英数据科学家的基本技能和特质。

五、数据科学薪资

根据Indeed的最新数据，以下是一些与数据科学相关的最受欢迎的职位以及每个职位的平均薪资：

分析经理：80,000-176,000美元

商业智能分析师：56,000-147,000美元

数据分析师：50,000-128,000美元

数据架构师：67,000-173,000美元

数据工程师：83,000-195,000美元

数据科学家：76,000-195,000美元

研究分析师：41,000-134,000美元

统计员：50,000-143,000美元

六、数据科学学位

据《财富》报道，以下是数据科学领域最顶尖的研究生学位课程：

加州大学伯克利分校

伊利诺伊大学香槟分校

马歇尔大学

贝帕斯大学

德克萨斯大学奥斯汀分校

密苏里大学哥伦比亚分校

德克萨斯理工大学

芝加哥大学

加州大学河滨分校

克莱姆森大学(Clemson University)

七、数据科学认证

组织需要具备数据分析技术专业知识的数据科学家和分析师。他们还需要大数据架构师将需求转化为系统，数据工程师构建和维护数据管道，开发人员熟悉Hadoop 集群和其他技术，系统管理员和经理将所有内容整合在一起。认证是候选人展示其拥有合适技能的一种方式。一些顶级数据科学认证包括：

认证分析专家(CAP)

Cloudera数据平台通才认证

美国数据科学委员会(DASCA) 高级数据科学家 (SDS)

美国数据科学委员会(DASCA) 首席数据科学家 (PDS)

IBM数据科学专业证书

Microsoft认证：Azure AI 基础知识

Microsoft认证：Azure 数据科学家助理

开放认证数据科学家（Open CDS）

SAS认证专家：人工智能和机器学习

SAS认证高级分析专家

SAS认证数据科学家

Tensorflow开发人员证书

有关大数据和数据分析认证的更多信息，请参阅9大数据分析认证和12 大值得的数据科学认证。

九、数据科学团队

数据科学通常是一项团队学科，数据科学家是大多数数据科学团队的核心。但从数据到分析再到生产价值需要一系列技能和角色。例如，数据分析师应该在向团队展示数据之前调查数据并维护数据模型。数据工程师对于构建数据管道以丰富数据集并使公司其他部门可以使用数据是必不可少的。

十、数据科学目标和成果

数据科学的目标是构建从数据中提取以业务为中心的见解的方法，并最终优化业务流程或提供决策支持。这需要了解价值和信息在业务中的流动方式，并能够利用这种理解来识别商机。虽然这可能涉及一次性项目，但数据科学团队通常寻求识别可以转化为数据管道的关键数据资产，为可维护的工具和解决方案提供数据。例子包括银行使用的信用卡欺诈监控解决方案，或用于优化风力发电场风力涡轮机位置的工具。

逐步地，传达团队正在做的事情的演示也是重要的可交付成果。

十一、数据科学流程

生产工程团队按照冲刺周期开展工作，并制定时间表。这对于数据科学团队来说通常很难做到，因为前期可能要花费大量时间来确定项目是否可行。必须收集和清理数据，然后团队必须确定它是否能有效地回答问题。

理想情况下，数据科学应该遵循科学方法，尽管情况并非总是如此，甚至不可行。真正的科学需要时间：你花一点时间来证实你的假设，然后花很多时间试图反驳自己。在商业中，回答问题的时间很重要。因此，数据科学通常意味着选择足够好的答案而不是最好的答案。然而，危险的是，结果可能会成为确认偏差或过度拟合的牺牲品。

根据计算机科学门户网站GeeksforGeeks的说法，典型的数据科学过程包括以下步骤：

定义问题并创建项目章程。数据科学项目章程概述了目标、资源、可交付成果和时间表，以确保所有利益相关者保持一致。

检索数据。与项目相关的数据可以存储在数据库、数据仓库或数据湖中。访问这些数据可能需要遵循组织的政策并请求权限。

采用数据清理、集成和转换。数据清理可消除数据中的错误、不一致和异常值。集成可组合来自各种来源的数据集。转换可为建模准备数据。

实施探索性数据分析(EDA)。此步骤使用散点图、直方图和箱线图等图形技术来可视化数据并识别趋势。此步骤有助于为项目选择正确的建模技术。

建立模型。此步骤涉及构建ML 或深度学习模型，以根据数据进行预测或分类。

展示研究结果并部署模型。完成分析后，此步骤包括向利益相关者展示结果并将模型部署到生产系统中，以自动化决策或支持正在进行的分析。

十二、数据科学工具

数据科学团队使用各种工具，包括SQL、Python、R、Java 以及大量开源项目，例如 Hive、oozie 和 TensorFlow。这些工具用于各种与数据相关的任务，从提取和清理数据，到通过统计方法或机器学习对数据进行算法分析。根据美国数据科学委员会的说法，一些最受欢迎的数据科学工具包括：

Python：一种多功能的编程语言，深受数据科学家的喜爱。它具有大量用于操作和分析数据以及实现ML 算法的库，包括：NumPy、Pandas、seaborn 和 scikit-learn。

R：一种用于统计计算和图形的语言和环境。R是数据科学工具包的一个组成部分，可用于数据探索、可视化和统计建模。

JupyterLab：这个基于Web 的笔记本、代码和数据交互式开发环境提供了一个灵活的界面来配置和安排数据科学和机器学习中的工作流程。

Excel：微软的电子表格软件可能是目前使用最广泛的BI 工具。对于处理较小数据集的数据科学家来说，它也非常方便。

ChatGPT：这款生成式预训练转换器(GPT) 已成为数据科学任务的强大工具，可以生成和执行 Python 代码并生成全面的分析报告。它还具有用于研究、数学、统计、自动化和文档审查的插件。

TensorFlow和 PyTorch：这些深度学习框架可帮助数据科学家在神经网络领域开发和部署 ML 模型。它们帮助数据科学家执行包括图像识别和自然语言处理 (NLP) 在内的复杂任务。

Tableau：Tableau 现归 Salesforce 所有，是一种用于创建交互式和可共享仪表板的数据可视化工具。

Apache Spark：这个统一的分析引擎旨在处理大规模数据，支持数据清理、转换、模型构建和评估。

Power BI：Microsoft 的 Power BI 有助于数据收集、分析和呈现。

十三、数据科学培训和训练营

鉴于目前数据科学人才的短缺，许多组织正在制定计划来培养内部数据科学人才。

训练营是培训员工担任数据科学角色的另一种快速增长的途径，有关数据科学训练营的更多详细信息，请参阅15个可助你提升职业发展的最佳数据科学训练营。