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數據科學家將成為最性感職業

來源: 我要調查網 發布時間:2015-05-14 瀏覽:

  如今是數據的時代,數據處理技術也在不斷革新,然而真正利用大數據技術解決的問題則并不多。公司運營、政府管理、社會服務等問題的認知和決策仍以來傳統的營銷、行政數據及抽樣調查,這表明大數據處理技術并非萬能,它是一種新現象、認知新手段。它不能取代傳統的數據分析和決策支持,但能極大地拓展認識世界和智能決策的能力。不論是大數據還是小數據,都是用數據判斷實際及未來并進行決策。

  數據科學
  數據科學是研究如何讓數據變成信息進而產生知識以支持判斷和決策的科學,是信息科學、計算機、統計學,與其他自然科學和社會科學專業的結合。它包括大數據、小數據、有結構數據、半結構數據、無結構數據。它的核心是智能決策,不僅是商業智能,還是數據智能。因此,計算機、信息、統計、自然科學、社會科學的學生,都能成為數據科學家。重要的是,信息技術、統計分析、專業知識三者兼有。
  周有光先生將人類思維和認知的發展歸納為神學、玄學、科學三階段,這三者是人類對宇宙世界萬物的理解而采用的不同思維方式和認知手段。神學尋求的是絕對結論,玄學尋求的是邏輯結論,科學尋求的是可以被實證的結論。神學靠維護被認可的絕對結論(信仰)而生存,受派別分歧和爭斗影響而演變發展;玄學靠推論和分析方法的改變而發展;科學則是靠不斷在新的證據面前修改和推翻原有結論中發展。神學、玄學、科學可以并存,但在不同的社會階段誰占主導地位則有所不同。
  神學、玄學、科學有沖突,也互有影響。神學的想象能給科學帶來靈感,玄學的推論能幫助科學拓展理論模式和分析方法。世界上還有很多問題是科學無法實證的,而這些人類需要靠神學和玄學的幫助來解釋。在現代社會,科學占領主導地位。因而,數據為依據的智能決策發揮的作用越來越大。
  數據科學內容
  由于是新興的學科,其內容界定眾說紛紜。筆者根據個人近年來對大數據理念的研究,以及多年從事知識應用、數據采集分析和決策支持的實踐經驗,將數據科學包含的內容總結如下。
  數據科學要從原材料開始,數據的基本概念,包括“什么是數據?”、“什么是數據科學?”、“數據分類”、“數據形態 ”、“數據獲得手段 ”、“數據獲得渠道”、“數據質量 ”、“數據數量”。其次是數據處理,包括“數據清理”、“數據確認”、“數據轉換”、“數據組織和存儲”、“確值處理”、“互操作性 ”、“數據安全”。再接下來是根據數據的性質和特點選擇正確的分析方法,這包括大數據和小數據。具體內容有“什么是大數據?”、“什么是小數據?”、“統計1.0 和統計2.0”、“大數據技術及其重要意義”。最后是數據分析,包括“傳統統計分析”、“大數據分析:數據挖掘”、“人工智能”、“智能層次”、“動態可視化分析”等。
  形成一個完整的學科,還需要實際的案例。所以數據科學的應用也是一個重要內容,這包括數據科學家的角色和職責,以及數據科學應用案例--商業應用、醫療衛生信息、政府管理和決策等。
  數據科學的未來
  不久的將來,新一輪的數據處理分析技術可能會替代大數據成為新聞焦點,數據科學仍可以把新出現的技術納入其中。不論技術如何發展,以科學實證為主導的認知和決策理念會長期繼續下去。
  哈佛大學商業綜述月刊曾載文預測,數據科學家將是21世紀最性感的職業。在美國,數據科學家的年收入已超過律師和醫生。然而許多大公司對目前就職的數據科學家并不太滿意,因為他們只是單項專長——計算機專家只懂人工智能,統計專家擅長分析,領域專家注重要解決的問題。三者皆能的數據科學家是最受歡迎,但不非是樣樣都是專家。因此,對于未來數據科學家的培養,將要從這方面入手。

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