數據有哪些科普知識

『壹』 什麼是數據科學

數據科學，英文為Data Science，簡稱DS，從廣義上來說，數據科學顧名思義，和數據有關的科學研究都是數據科學。
維基網路對 DS 的解釋是這樣的：「 In general terms , Data Science is the extraction of knowledge from data , which is a continuation of the field data mining and predictive analytics , also known as knowledge discovery and data mining .」具體來說，數據科學是指通過挖掘數據、處理數據、分析數據，從而獲取數據中潛在的信息和技術。
數據科學家的工作：藉助統計編程，設計、開發和運用演算法來支持商業決策制定工具，管理海量數據， 創建可視化以幫助理解。

『貳』 數據科學有哪些學習內容

數據科學根據其側重點不同其實又分為三大類，即：數據分析、數據挖掘和大數據。
數據分析主要偏重業務，即利用一些數據分析和統計工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，進行數據分析和展現，以輔助公司的某項業務決策。
數據挖掘比數據分析更側重於建模能力一些，一般是給定一些數據和某個問題，讓你運用某些機器學習演算法從中建立出模型，再通過這個模型去對某些東西進行預測。所以，機器學習演算法可以說是數據挖掘中的核心。
大數據目前一般指Hadoop和Spark這些大數據框架，實際上偏重於一些平台架構類的東西。
注意，我們這里的數據科學主要圍繞數據挖掘為主，輔助以一些數據分析技術。

『叄』 數據的類型有哪些

數據表的常見數據類型有：整數類型、浮點數類型、日期與時間類型、字元串類型、二進制型、布爾類型。

『肆』 數據分析需要掌握哪些知識

一. 數據分析，需要掌握哪些必備的統計學知識

• 描述統計學
  1.平均值、中位數、眾數
  2.方差、標准差
  3.統計分布：正態分布、指數分布、二項分布、卡方分布

• 推論統計學
  1.假設檢驗
  2.置信區間
  3.顯著性測試

• 實驗設計
  1.A／B測試
  2.實驗條件控制
  3.雙盲測試
  4.冪律分布

  二、數據分析的常用工具都有哪些？

• SQL：數據科學家的必備技能

• ECXCEL：容易上手，所見即所得，無需編程即可對數據進行運算和作圖。

• R：專門為數據科學而設計的語言，在數據科學領域比PYTHON略微受歡迎些。

• Python：簡單易學，功能強大且豐富，是大學教授中最受歡迎的編程語言。

• Spark:專為大規模數據處理而設計的基於內存計算的引擎。
  Tableau: 幫人們查看並處理數據，可進行快速分析、可視化並分享結果
  推薦學python

從事數據科學所需要掌握的技能都有哪些？

要從事數據科學，我們需要從數據知識、計算機知識、專業知識這三個維度考慮

1. 具有分析思維

2. 基本的大學數學知識，包括微積分和線性代數。

3. 統計學知識，包括描述統計學和推導統計學

4. 編程基礎，如 Python 、R語言、SQL語句

5. 演算法知識，如回歸、分類、聚類演算法等。

6. 數據可視化，將你的分析結果展示出來。

7. 領域專業知識，如商業知識、生物知識等，視具體分析的問題而定。

三.科學數據的工作流程是怎麼樣的？

雖然數據分析是一個不斷迭代的過程，而且不同的步驟會有些交叉，但是我們依然可以將過程簡化為以下七個步驟：

• 明確的問題

• 收集原始數據

• 數據清洗

• 數據探索

• 應用模型進行深度分析

• 傳達分析結果

• 是分析過程可再現

『伍』 什麼是數據，信息和知識

（1）數據是對客觀事物記錄下來的、可以鑒別的符號，這些符號不僅指數字，而且包括字元、文字、圖形等等；數據經過處理仍然是數據。處理數據是為了便於更好地解釋，只有經過解釋，數據才有意義，才成為信息；可以說信息是經過加工以後、並對客觀世界產生影響的數據。
（2）信息
(1nformation)
是對客觀世界各種事物的特徵的反映，是關於客觀事實的可通訊的知識。
（3）所謂知識，就是反映各種事物的信息進入人們大腦，對神經細胞產生作用後留下的痕跡。知識是由信息形成的。
（4）在管理過程中，同一數據，每個人的解釋可能不同，其對決策的影響可能不同。結果，決策者利用經過處理的數據做出決策，可能取得成功，也可能失敗，這里的關鍵在於對數據的解釋是否正確，即：是否正確地運用知識對數據做出解釋，以得到准確的信息。

『陸』 簡單介紹數據科學的五個技術維度

就目前而言，很多技術都是離不開數據科學的，這里提到的數據科學其實也是一個知識面廣泛的學科，主要原因就是數據科學的技術存在維度。一般來說，數據科學的維度具體分為五種，分別是數據管理、計算機科學基礎理論技術、數據分析、商業理解決策和設計者。下面我們具體給大家介紹一下這五個技術維度的基本內容。
可以說，數據科學是數據分析中最高深的學科，這是因為數據科學有5個技術維度，而這五個技術維度基本涵蓋了數據科學的關鍵支撐技術體系，數據科學從數據管理、計算機科學基礎理論技術、數據分析、商業理解決策與設計幾個方面進行了數據科學相關技術的梳理，一般來說，數據科學中的計算機科學基礎理論方法與數據分析兩個板塊的學習內容是最多的，也是最重要的。就目前而言，大數據產品和服務多是在數據管理版塊，分析板塊和業務決策板塊的對接是數據科學和大數據產業後續發展的關鍵突破點。所以說數據科學知識高深。
數據科學的維度具體體現了什麼呢？其實數據科學中有一個藝術維度，在數據科學的藝術維度上除了交通溝通和可視化還有很多的內容。這個藝術維度同時也說明了數據科學與傳統信息化技術的本質不同，數據科學的核心能力是根據問題提出設想，再把設想轉化為學習模型，可以說，這種能力就是藝術的，沒有這樣的設計藝術，要想讓計算機智能化不是一件容易的事情。因此，我們要重視數據科學中的每一個維度。
剛剛我們提到了數據科學中的藝術維度，很多人開始納悶了，為什麼數據科學的技術維度會跟藝術有聯系呢？這是因為我們只把現實問題轉化為模型，這就沒有標准答案，其中的原因就是可選的模型不只一種，技術路線多樣，評價指標也有多個維度，而優化方法也有很多種，可以這么說，機器學習的本質就是在處理這門藝術，給定原始數據、限制條件和問題描述，因此沒有標准答案，每一種方案的選擇就是一種設想假設，需要具備利用精確的測試和實驗方法來驗證和證偽這些假設的能力，從這個層面講，未來所有科學問題以及商業、政府管理決策問題都將是數據科學問題，而機器學習是數據科學的核心。所以說我們要重視機器學習，這是一個值得注意的事情。
關於數據科學的維度我們就給大家介紹到這里了，通過這些內容我們不難發現數據科學有很多需要我們學習的地方，比如說機器學習的知識，這些都是能夠幫助我們更好地理解和掌握數據科學，同時數據科學也能夠幫助我們深化機器學習，這是一個雙贏。