数据有哪些科普知识

‘壹’ 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。

‘贰’ 数据科学有哪些学习内容

数据科学根据其侧重点不同其实又分为三大类，即：数据分析、数据挖掘和大数据。
数据分析主要偏重业务，即利用一些数据分析和统计工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，进行数据分析和展现，以辅助公司的某项业务决策。
数据挖掘比数据分析更侧重于建模能力一些，一般是给定一些数据和某个问题，让你运用某些机器学习算法从中建立出模型，再通过这个模型去对某些东西进行预测。所以，机器学习算法可以说是数据挖掘中的核心。
大数据目前一般指Hadoop和Spark这些大数据框架，实际上偏重于一些平台架构类的东西。
注意，我们这里的数据科学主要围绕数据挖掘为主，辅助以一些数据分析技术。

‘叁’ 数据的类型有哪些

数据表的常见数据类型有：整数类型、浮点数类型、日期与时间类型、字符串类型、二进制型、布尔类型。

‘肆’ 数据分析需要掌握哪些知识

一. 数据分析，需要掌握哪些必备的统计学知识

• 描述统计学
  1.平均值、中位数、众数
  2.方差、标准差
  3.统计分布：正态分布、指数分布、二项分布、卡方分布

• 推论统计学
  1.假设检验
  2.置信区间
  3.显着性测试

• 实验设计
  1.A／B测试
  2.实验条件控制
  3.双盲测试
  4.幂律分布

  二、数据分析的常用工具都有哪些？

• SQL：数据科学家的必备技能

• ECXCEL：容易上手，所见即所得，无需编程即可对数据进行运算和作图。

• R：专门为数据科学而设计的语言，在数据科学领域比PYTHON略微受欢迎些。

• Python：简单易学，功能强大且丰富，是大学教授中最受欢迎的编程语言。

• Spark:专为大规模数据处理而设计的基于内存计算的引擎。
  Tableau: 帮人们查看并处理数据，可进行快速分析、可视化并分享结果
  推荐学python

从事数据科学所需要掌握的技能都有哪些？

要从事数据科学，我们需要从数据知识、计算机知识、专业知识这三个维度考虑

1. 具有分析思维

2. 基本的大学数学知识，包括微积分和线性代数。

3. 统计学知识，包括描述统计学和推导统计学

4. 编程基础，如 Python 、R语言、SQL语句

5. 算法知识，如回归、分类、聚类算法等。

6. 数据可视化，将你的分析结果展示出来。

7. 领域专业知识，如商业知识、生物知识等，视具体分析的问题而定。

三.科学数据的工作流程是怎么样的？

虽然数据分析是一个不断迭代的过程，而且不同的步骤会有些交叉，但是我们依然可以将过程简化为以下七个步骤：

• 明确的问题

• 收集原始数据

• 数据清洗

• 数据探索

• 应用模型进行深度分析

• 传达分析结果

• 是分析过程可再现

‘伍’ 什么是数据，信息和知识

（1）数据是对客观事物记录下来的、可以鉴别的符号，这些符号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形等等；数据经过处理仍然是数据。处理数据是为了便于更好地解释，只有经过解释，数据才有意义，才成为信息；可以说信息是经过加工以后、并对客观世界产生影响的数据。
（2）信息
(1nformation)
是对客观世界各种事物的特征的反映，是关于客观事实的可通讯的知识。
（3）所谓知识，就是反映各种事物的信息进入人们大脑，对神经细胞产生作用后留下的痕迹。知识是由信息形成的。
（4）在管理过程中，同一数据，每个人的解释可能不同，其对决策的影响可能不同。结果，决策者利用经过处理的数据做出决策，可能取得成功，也可能失败，这里的关键在于对数据的解释是否正确，即：是否正确地运用知识对数据做出解释，以得到准确的信息。

‘陆’ 简单介绍数据科学的五个技术维度

就目前而言，很多技术都是离不开数据科学的，这里提到的数据科学其实也是一个知识面广泛的学科，主要原因就是数据科学的技术存在维度。一般来说，数据科学的维度具体分为五种，分别是数据管理、计算机科学基础理论技术、数据分析、商业理解决策和设计者。下面我们具体给大家介绍一下这五个技术维度的基本内容。
可以说，数据科学是数据分析中最高深的学科，这是因为数据科学有5个技术维度，而这五个技术维度基本涵盖了数据科学的关键支撑技术体系，数据科学从数据管理、计算机科学基础理论技术、数据分析、商业理解决策与设计几个方面进行了数据科学相关技术的梳理，一般来说，数据科学中的计算机科学基础理论方法与数据分析两个板块的学习内容是最多的，也是最重要的。就目前而言，大数据产品和服务多是在数据管理版块，分析板块和业务决策板块的对接是数据科学和大数据产业后续发展的关键突破点。所以说数据科学知识高深。
数据科学的维度具体体现了什么呢？其实数据科学中有一个艺术维度，在数据科学的艺术维度上除了交通沟通和可视化还有很多的内容。这个艺术维度同时也说明了数据科学与传统信息化技术的本质不同，数据科学的核心能力是根据问题提出设想，再把设想转化为学习模型，可以说，这种能力就是艺术的，没有这样的设计艺术，要想让计算机智能化不是一件容易的事情。因此，我们要重视数据科学中的每一个维度。
刚刚我们提到了数据科学中的艺术维度，很多人开始纳闷了，为什么数据科学的技术维度会跟艺术有联系呢？这是因为我们只把现实问题转化为模型，这就没有标准答案，其中的原因就是可选的模型不只一种，技术路线多样，评价指标也有多个维度，而优化方法也有很多种，可以这么说，机器学习的本质就是在处理这门艺术，给定原始数据、限制条件和问题描述，因此没有标准答案，每一种方案的选择就是一种设想假设，需要具备利用精确的测试和实验方法来验证和证伪这些假设的能力，从这个层面讲，未来所有科学问题以及商业、政府管理决策问题都将是数据科学问题，而机器学习是数据科学的核心。所以说我们要重视机器学习，这是一个值得注意的事情。
关于数据科学的维度我们就给大家介绍到这里了，通过这些内容我们不难发现数据科学有很多需要我们学习的地方，比如说机器学习的知识，这些都是能够帮助我们更好地理解和掌握数据科学，同时数据科学也能够帮助我们深化机器学习，这是一个双赢。