什么是科学数据

⑴ 什么是数据科学

数据科学，英文为Data Science，简称DS，从广义上来说，数据科学顾名思义，和数据有关的科学研究都是数据科学。
维基网络对 DS 的解释是这样的：“ 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 .”具体来说，数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术。
数据科学家的工作：借助统计编程，设计、开发和运用算法来支持商业决策制定工具，管理海量数据， 创建可视化以帮助理解。

⑵ 什么是数据科学（Data Science）

数据科学一个过程（process），而非事件。在这个过程中人们使用数据来了解事物，了解这个世界。比如说当你有一个问题的模型或假设，你会试着通过数据来验证这个假设或模型。

数据科学是一门艺术，揭开那些隐藏在数据背后的观点和趋势，将数据编译成一个故事，以说故事的方式（storytelling）激发新的视角，再利用这些视角、观点、想法为企业或机构做出战略选择。

⑶ 什么是科学数据平台

数据科学平台科赛网（Kesci.com）对外宣布，因公司战略升级，品牌正式更名为“和鲸科技”，专注为企业提供数据化及AI转型解决方案。作为数据分析和人工智能领域的基础服务公司，科赛网的品牌更新，无疑在这个冬天为人工智能和大数据产业注入了新鲜活力。
据数据商业家相关报道了解，2015年成立的科赛网，是国内最早的数据科学平台之一。从对标Kaggle推出中国的数据科学家社区，聚集起最开始涉足该领域的数据科学人才，再到引入Jupyter Notebook范式，并整合了Docker与Kubernetes容器化技术，研发出在线数据科学开发工具KesciLab，迅速填补了国内在数据化及AI转型领域的空白。
2017年7月，科赛网获得了AI领域的专业投资机构线性资本和翊翎资本的联合投资，创始人&CEO范向伟本人也在2018年8月2日荣登福布斯30 Under 30精英榜（30位30岁以下精英）。同时，和鲸旗下“数据科学平台”KesciLab在推出的两年时间里，得到了数据科学工作者和部分高校、科研机构、企业的认可，清华大学软件学院更是将K-Lab作为数据科学领域的专属教学平台使用。由数据商业家整理出的人工智能产业生态图也可以看出，中国在“数据科学平台”领域，已经拥有了众多强势品牌可以参与国际竞争，和鲸便是其中之一。

⑷ 数据科学是关于什么的科学

数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业，专业代码为080910T，学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。
中文名
数据科学与大数据技术
专业代码
080910T
专业层次
本科
学科门类
工学
专业类别
计算机类

⑸ 什么是数据科学

数据科学是关于数据的科学，为研究探索数据界奥秘的理论、方法和技术。

⑹ 数据科学是什么学科

是一门大数据学科，通过N多的数据分析来得出相对应的结果，这样的结果往往都是非常精准的，适合大众的结果

⑺ 数据科学是什么

数据科学:"处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴"。
研究内容
1、基础理论研究。科学的基础是观察和逻辑推理，同样要研究数据自然界中观察方法，要研究数据推理的理论和方法，包括:数据的存在性、数据测度、时间、数据代数、数据相似性与簇论、数据分类与数据网络全书等。
2、实验和逻辑推理方法研究。需要建立数据科学的实验方法，需要建立许多科学假说和理论体系，并通过这些实验方法和理论体系开展数据自然界的探索研究，从而认识数据的各种类型、状态、属性及变化形式和变化规律，揭示自然界和人类行为现象和规律。
3、领域数据学研究。将数据学的理论和方法应用于许多领域，从而形成专门领域的数据学，例如:脑数据学、行为数据学、生物数据学、气象数据学、金融数据学、地理数据学等等。
4、数据资源的开发利用方法和技术研究。数据资源是重要的现代战略资源，其重要程度将越来越凸显，在本世纪有可能超过石油、煤炭、矿产，成为最重要的人类资源之一。这是因为人类的社会、政治和经济都将依赖于数据资源，而石油、煤炭、矿产等资源的勘探、开采、运输、加工、产品销售等等无一不是依赖数据资源的，离开了数据资源，这些工作都将无法开展。

⑻ 什么是科研数据，哪位同志给个靠谱的解释

信息科学、材料科学、医药卫生、天文气象、先进制造、地质矿产、海洋、交通、农林牧副、地球系统、人文社科，企业服务的数据，这些数据可以是：
（1）各行业部门长期采集和管理的科学数据；
（2）各类科技计划项目和实验过程中产生的研究型数据。如UCI机器学习数据集、伯克利图像处理数据集、城市交通路况数据等；
（3）在您个人科研过程中积累的各种科研数据；

从数据堂看到的，不知道对不对？

⑼ 什么是数据科学家与数据科学

数据科学家：是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。
数据科学包括了计算机技巧，数学和统计知识，实质性的专业知识。