我们将专注于数据科学以及所有其他方法论所属的学科

在本文的整个过程中，我们将探讨每种技术及其共同拥有的基本资产-数据，人类首次尝试创造类似人类的能力几个世纪以来，聪明的人发明了新技术，为以前手动执行的活动带来了自动化，并带来了新的可能性，尽管这些创新缺乏类似于人类的智慧，但在古希腊，，犹太人和其他的“自动机”历史中有很多例子，“自动机”是一种自动操作的“智能”机器，旨在自动执行预定的操作序列，今天，我们称它们为“机器人”，其功能是无限的。

但是机器人并不是的智能技术

一切都变得越来越聪明，例如，社交，音频或视频流服务，推荐的内容将与用户的偏好产生共鸣，同样公司越来越多地处理有关消费者行为的数据，以改善他们提供的服务，检测并防止欺诈或提供新服务，终特斯拉开发了自动驾驶的智能汽车，并在不断进行自主改进。

考虑一下公司和企业近来正在生成或收集的所有数据

其数量，重要的是，其结构有时是巨大而复杂的，因此，术语大数据，大数据声称可以提供业务变化的分析和见解。不幸的是，其中很多仅仅是炒作，重要的是大数据只是大量数据的代名词，我们多年来一直在 倡导以 少量数据为起点，并提出了“ 小可行  预测”，真正重要的是数据的准确性，质量和完整性，以及良好的分析方法。

与之相关的一些著名行业包括医疗保健，教育，媒体和娱乐，政府，运输，银行等

利用数据的力量，这些行业可以发现趋势，做出预测并改善决策，数据可以帮助公共卫生组织了解应采取哪些预防措施以程度地降低流行病暴发的风险，它可以根据他或她的兴趣，优势和学习成果来指导学生走向适合的职业，数据可以帮助预测由于公共事件，假日，事故或新闻警报而导致交通拥堵的地方。

但是数据还可能隐藏尚未考虑的模式和洞察力，这些数据和洞察力可能对公司的商业智能/运营有价值

例如数据可能揭示欺诈者用来从网上银行系统窃取钱财的新模式，它还可以表明，如果一个人更换手机提供商，他们的朋友很可能会效仿，或者购买尿布的男人更有可能购买啤酒。或者，也许是那些寻求商业贷款的个人，如果他们以正确的方式完成了他们的申请表，他们的债务人就更可靠了。

我们在这里有什么？数据是任何业务的基础

这就是为什么理解它并找到隐藏的相关性，新模式，甚至发现新见解都可以对业务成功产生积极影响的原因，现在的挑战是，组织的大多数数据都是非结构化的，并且按不同的来源进行了细分，例如分析软件，日志文件，旧系统，基于云的服务，第三方企业解决方案等等。没有通用的工具可以智能地确定这些系统之间的关系并进行大量处理，这就是数据科学发挥作用的地方。

什么是数据科学？

数据科学结合了统计，数学，计算机和信息科学，数据分析和机器学习技术，以了解和发现数据中的隐藏模式，并帮助构建预测分析和决策工具，数据科学与商业智能（BI）工具有何不同？通常，BI专注于分析历史数据以对其进行解释，监视当前状态并查找业务趋势的模式。相比之下，数据科学是一种更具动态性，渐进性和前瞻性的方法，它专注于预测未来（预测性分析）或为企业提供明智的决策能力（描述性分析），为了更好地理解什么是数据科学，重要的是要掌握数据科学家的角色和职责。

数据科学家可以参与任何形式的业务用例

例如帮助营销部门根据客户的购物和愿望清单来改善零售商的营销技术，数据科学家还可以通过分析消费者的购买力，竞争对手的报价，销售历史，产品受欢迎程度等来帮助优化价格形成过程，他们还可以通过分析成千上万种不同的因素和属性来揭示公开审判中的隐藏模式。

数据科学家与机器学习工程师

在某些情况下，同一个人执行数据科学生命周期中的每个步骤，但是不必一定要这样，在许多情况下，机器学习工程师（ML工程师）将接管对模型进行工程设计的步骤，当数据科学家缺乏解决方案的完整开发所需的编程技能时，通常会发生这种情况。

数据科学家和ML工程师扮演两个不同的角色

数据科学家必须充分了解业务需求和数据，找到解决问题的正确方法，并帮助构建和验证结果，ML工程师不需要了解解决方案背后的算法和整体科学，而是可以参与使用特殊技术，编程框架并确保从数据管道收集，清理数据来构建机器学习模型，并适用于ML模型。

通过这种方式，机器学习使传统数据分析的功能得以发展成为数据科学

总之，数据具有发现未知关联和模式的巨大潜力，可以改善决策制定并终改善业务成果，如今大多数公司已经积累了海量数据，但大多数都是非结构化和孤立的，没有通用的工具来确定关系并有效地处理数据，要发现这些趋势绝非易事，这就是数据科学的用武之地，数据科学可以统一和处理数据以发现隐藏的模式，并构建预测性和规范性分析工具以更好地制定决策。

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