1. 简单介绍数据科学的五个技术维度
1. 数据管理
数据管理是数据科学的基础，它涉及数据的收集、存储、维护和处理。这一维度确保数据的质量和可用性，为后续的分析提供可靠的数据基础。
2. 计算机科学基础理论技术
计算机科学理论为数据科学提供算法和模型。这包括编程语言、数据结构、算法设计、计算复杂性理论以及软件工程原则。
3. 数据分析
数据分析专注于从数据中提取有价值的信息和洞察。这包括统计学、机器学习、模式识别和数据挖掘等技术，用于探索数据之间的关系和模式。
4. 商业理解决策
将数据分析的洞察转化为商业策略和决策。这需要理解业务流程、市场动态和消费者行为，并将数据分析结果应用于优化业务决策和提高效率。
5. 设计思维
设计思维是数据科学的创造性维度，它强调以用户为中心的问题解决方法。这包括用户研究、交互设计、可视化和故事讲述，以确保数据产品的易用性和有效性。
数据科学的艺术维度体现了其与传统信息化技术的根本区别。它不仅仅是关于技术，还涉及创新和设计思维，这是实现计算机智能化的关键。通过艺术维度，数据科学家能够将现实问题转化为模型，虽然这些问题没有标准答案，但多样的技术和方法提供了广泛的解决方案空间。因此，理解并掌握这五个技术维度对于深入数据科学领域至关重要。
2. 数据科学是一门什么样的学科
数据科学（Data Science）是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。作为新兴的交叉学科，数据科学结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库、以及高性能计算等。数据科学现在之所以这么火爆，主要是因为它可以帮助我们如何正确高效地处理数据，并协助我们在商业竞争、医疗、社会科学、人类学等领域进行研究调研。
MS in Data Science = 30% Statistics + 50% Computer Science + 20% Application