数据科学及其应用指南
信息技术的进步改变了所有行业和研究领域的游戏规则。
自工业化开始以来，人们一直在分析企业产生的信息，以帮助做出明智的决策。统计和数学方法在医学、公共政策、农业等领域也很流行。
即使底层方法和工具相同，这种数据科学也会根据其应用地点和用途而具有不同的内涵。
为什么要学习数据科学？
我们生活在数据洪流时代，数据洪流是指当今世界每天每时每刻产生、发布或发布的大量数据和信息所导致的信息爆炸。如此丰富的数据既可能带来好处，也可能带来坏处，具体取决于数据的使用方式。
我们周围的一切都是数据，或者可以使用编程语言进行编码来表示数据。从数据中提取这种价值是数据科学的关键任务。我们应该学习数据科学，因为现今，无论在哪个领域工作，都可以通过使用数据分析方法补充个人决策，从而增强对特定练习的理解和结果。
数据科学的应用
以下是数据科学正在使用的一些领域：
欺诈和风险检测许多欺诈检测系统使用数据科学来了解不当行为是如何发生的，并使用这些数据来检测以后的任何恶意活动。风险和欺诈检测是数据科学最常见的应用之一，从数据科学开始就很容易完成项目。
医疗保健数据科学可用于检测危及生命的疾病，例如癌症、艾滋病、自身免疫性疾病等。这一应用在全世界范围内挽救了无数生命，因为大多数疾病如果能及早发现，就可以得到控制。
互联网搜索当运行Google搜索或使用任何其他搜索引擎时，将在第一个选项卡中看到的主题取决于两件事。
搜索引擎优化相关性这种相关性是通过搜索这些网站的人口统计数据，以及人们最有可能留在其中的数据来发现的。
有针对性的广告广告推荐、电影推荐以及我们在互联网上获得的任何推荐都归功于数据科学。企业使用数据科学来分析个人搜索历史，并根据其分析对个人感兴趣的内容来营销产品和服务。
网站推荐有时，我们会在微博上获得链接，或者当研究某些内容时，会被推荐某些网站。这一切都要归功于数据科学。
先进的图像识别如今的移动设备都具有人脸识别功能。这项技术使用数据科学和神经网络的组合系统来绘制人的特征，并识别人的脸部或正在进行的任何与图像相关的搜索。这将不允许除本人之外的任何人访问设备。
语音识别Google Assistant、Alexa和Siri等电子助手可以通过识别声音来回复命令。
航线规划找到最适合飞机到达目的地的路线需要大量工作。必须考虑许多因素，例如给定时间在所选航线上飞行的航班、航空时的空中交通以及当前飞行的所有飞机的高度。所有这些都是数据集形式；因此，数据科学使规划航线变得容易。
游戏将控制器的动作映射到游戏的动作也是数据科学的神奇之处。
增强现实在增强现实中使用数据科学可以允许多个用户跟踪神经网络，并确保机器运行良好。
数据科学家的角色和职责是什么？
数据科学家应该与业务利益相关者密切合作，以理解其目标，并定义数据如何实现这些目标。设计数据建模技术创建算法和预测模型，以将数据从业务需求中删除，并帮助分析数据并与对等方共享智慧。
虽然每个项目都是不同的，但收集和解释数据的方法通常遵循以下方式：
提出一些值得尊重的问题来开始发现过程接收数据处理和清理数据合并并存储数据初始数据分析和实验数据分析选择一种或多种可能的模型和算法使用数据科学方法，例如机器学习、统计建模和人工智能估计和增强结果向利益相关者呈现结论性结果根据反馈进行调整重复解决新问题的方法相关推荐：
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