数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。
数据科学简介如下:
数据科学Data science与数据挖掘和大数据有关,是一个通过科学的方法、过程、算法和系统从众多结构化和非结构化的数据中提取知识和见解的跨学科领域。
数据科学的概念结合了统计学、数据分析、机器学习等相关方法,以便于借助数据理解和分析实际现象。它使用了从数学、统计学、信息科学、计算机科学等许多学科领域获得的技术与理论。
图灵奖得主吉姆·格雷Jim Gray将数据科学设想为一种科学的“第四范式”(经验主义、理论研究、计算机辅助,现在是数据驱动),并且断言由于信息技术和数据洪流的影响,所有关于科学的事物都在不断地发生改变。
在2012年《哈佛商业评论》称其为“21世纪最富有魅力的工作”后,“数据科学”成了一个流行术语。它现在经常与早期概念互换使用,例如商业分析、商业智能、预测模型和统计学。
“数据科学富有魅力”的观点甚至被汉斯·罗斯林 Hans Rosling博士在2011年BBC纪录片中转述为“统计学是当今世界最具吸引力的学科”。内特·西尔弗 Nate Silver?[6]?则将数据科学描述为一种对于统计学家更具吸引力的词语。
在许多场合,为了博人眼球,一些早期的解决方案现在被简单地打上了“数据科学”的旗号,而这可能冲淡这个术语的效用。虽然现在许多大学的项目都提供数据科学学位,然而它们对数据科学的定义或者合适的课程内容都没有达成一致。
data science是数据科学专业。
专业介绍
数据科学是中国普通高等学校本科专业,于2022年被列入普通高等学校本科专业目录的新专业名单。数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。
数据科学揭示趋势并产生见解,企业可以利用这些见解做出更好的决策并推出更多创新产品和服务。数据是创新的基石,但是只有数据科学家从数据中收集信息,然后采取行动,才能实现数据的价值。
一个跨学科领域,它结合了统计学、信息科学和计算机科学的科学方法、系统和过程,通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
培养目标
数据科学专业旨在培养具有扎实的数理知识和系统的数据科学、大数据技术理论知识,能解决数据分析建模和大数据治理等相关领域的复杂工程问题,具备开阔的国际视野、良好的团队合作意识以及组织管理能力和创新创业能力的复合应用型人才。
专业特色
以大数据分析为中心、多学科交叉融合为特色,依托统计学、数学、计算机科学与技术和人工智能等学科。
重点培养学生的数据采集、挖掘、清洗、处理、存储与分析等应用能力,具有扎实的统计学基础、缜密的逻辑推理和数据思维、系统的计算机科学技能,以及能够充分利用各种科学方法从海量数据中提取价值的信息和洞察力,并做出准确的决策。
就业领域
在企业、事业和行政管理等单位从事与数据科学或大数据技术及其交叉领域的研究、设计、开发、管理、维护和教育等方面工作。
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我是鸡脖创新的签约作者“曼青”!
希望本篇文章《什么是数据科学》能对你有所帮助!
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