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Introduction:
Overview

数据科学, 顾名思义即数据相关的科学研究, 它是一门利用数据学习知识的学科, 包含两方面--用数据的方法来研究科学和用科学的方法来研究数据。 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, 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, 数据库, 以及高性能计算。

数据科学的应用覆盖了医学与公共卫生, 工程, 法律, 教育, 设计, 商业, 经济, 政策规划等广泛的领域, 也将为这些领域带来巨大的变革与发展。

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生物统计学

商业分析

计算机科学

数学

统计学

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统计系, 数学学院, 计算机学院, 数据和信息工程学院

History

数据科学在目前还算是一门新兴学科, 追溯其发展历史, 我们可以看到只有短短的40年时间, 而真正快速发展阶段也就10年左右时间。

1974年彼得诺尔 (Peter Naur) 发表文章首次提出“数据学“和“数据科学“的概念。 他认为“数据学“是计算机科学的延伸, 其研究对象是数码化的数据。

1996年在日本神户的一个国际会议上, 第一次正式在会议上使用“数据科学“这一名称。 1997年杰夫-吴 (Jeff Wu, 密西根大学) 在演讲中提出“统计学=数据科学“的命题并建议将统计学改名为数据科学, 统计学家改名为数据科学家。

2001年威廉-克里富兰 (William Cleveland) 第一次将数据科学作为由统计延伸出来的一个独立研究领域。 他认为应将统计学中与数据分析有关的技术层面 (区别于概率理论) 在6个方面扩展后形成一个新的, 独立的学科-“数据科学“。 这6个方面包括: (1) 多学科的联合研究 (Multidisciplinary Investigations) , (2) 数据模式和分析方法 (Models and Methods for Data) , (3) 数据计算 (Computing with Data) , (4) 数据科学教程 (Pedagogy) , (5) 工具评估 (Tool Evaluation) ,(6) 理论 (Theory)。

2002年国际科学委员会 (International Council for Science) 正式使用“数据科学“并创办了“数据科学杂志“ (Data Science Journal) 。 2003年哥伦比亚大学开办了数据科学杂志 (Journal of Data Science) , 为数据工作者建立了一个交流平台。

2007年2月美国北卡罗来纳州立大学 (North Carolina State University) 成立高级数据分析研究院 (IAA, Institute for Advanced Analytics) , 成为美国第一个正式的数据分析硕士研究生学位授予单位, 并开发了著名的决策支持大型集成信息系统SAS (Statistics Analysis System) 。

2012年3月, 时任美国总统奥巴马宣布启动「大数据研究与开发计划」 (Big Data Research and Development Initiative) , 标志着数据科学爆炸式发展时代的到来。

数据科学在我国的发展历史则更为短暂。

随着大数据时代的到来, 以及目前社会对于大数据研究人才的巨大需求, 国内高校也纷纷响应这一潮流。 在2014-2015年期间, 多所国内知名高校首先采取设立「大数据研究院」的形式, 从学校其他优势专业或相关专业选拔研究员和学生, 探索和规划数据科学专业的未来发展。 第一所建立研究院的是清华大学, 其后西南交通大学, 贵州大学, 北京大学, 中国人民大学等7所大学也相继设立。

除了高校自身对于数据科学这一领域的探索外, 各大互联网企业也对数据科学领域人才培养给予了多方面的支持。 2015年6月15日, 国内著名云计算服务商「阿里云」携手慧科教育集团, 启动了「阿里云大学合作项目」 (AUCP, Aliyun university cooperation program) , 联合高校开设云计算与数据科学专业方向。 通过产教融合的方式, 阿里云在AUCP中提供云计算, 大数据, 工程师以及生态圈伙伴等资源, 培养下一代数据科学家。 北京航空航天大学, 浙江大学, 复旦大学, 上海交通大学, 西安交通大学, 南京大学, 武汉大学, 华南理工大学共8所高校, 成为了阿里云大学合作计划的首批试点高校。

经过国内各高校与互联网企业不断地研究与探索, 「数据科学」成为一门独立专业的时机日渐成熟, 社会各行业对这一领域人才的需求也在不断扩大。 继2016年2月, 北京大学, 对外经济贸易大学和中南大学成为首批成功获批设立「数据科学与大数据技术」本科新专业的高校后, 2017年3月, 经教育部批准, 第二批共32所高校成功申请「数据科学与大数据技术」本科专业。

数据科学在目前还算是一门新兴学科, 追溯其发展历史, 我们可以看到只有短短的40年时间, 而真正快速发展阶段也就10年左右时间。

1974年彼得诺尔 (Peter Naur) 发表文章首次提出“数据学“和 ...

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R语言 :

R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本,在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。

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机器学习 :

机器学习是人工智能的一个分支,是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法,即从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。

机器学习是人工智能的一个分支,是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动 ...

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Apache Hadoop :

Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用程序并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据谷歌公司发表的MapReduce和Google文件系统的论文自行实现而成。Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。它实现了名为MapReduce的编程范式:应用程序被分区成许多小部分,而每个部分都能在集群中的任意节点上运行或重新运行。


TensorFlow :

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。

Misconceptions
Analysis of Similar Majors
数据科学与机器学习有什么区别? 首先要说明:机器学习和统计学都是数据科学的一部分。 机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据(被用作训练集),来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术,比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。 例如有一种统...
数据科学与数据挖掘的区别? 数据挖掘就是对观测到的数据集(经常是很庞大的)进行分析,目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。 数据科学是处理数据的科学,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。 它的主...
Common Misconceptions
数据科学到底是做什么的? 很多人应该并不陌生数据科学这个词,但是很多人跟你有一样的疑惑,都不知道它是做什么的。其实它是一门新兴的学科,数据科学所依赖的两个因素是:一是数据的广泛性和多样性;二是数据研究的共性。 现在满大街的能听到大数据啊,数据科学这些词。其实数...
Reviews and Comments
Interviews and Talks
数据科学界有哪些中国大牛们,他们分享过什么? 杨滔:桃树科技(TaoData)创始人、CEO,专注于下一代人工智能产品的研发、应用与商业化。拥有超过十年机器学习研究与应用经验。奥克兰大学机器学习博士,悉尼科技大学博士后。曾任阿里巴巴集团数据科学家,建立淘宝网数据科学团队,首创聚划...
Comments
什么样的人比较适合做数据分析? 专业内的要求基本就是对数据的意识和一些技能的掌握。下面具体说说从一些非专业内要求的方面出发,有哪些方面能表现这个人更适合数据分析。 首先是看到数据有兴奋感的人。有兴奋感说明你有兴趣,那说明很会有意愿把数据分析好。 其次是愿意学习的人。...
学习数据科学的就业方向有哪些? 就目前来说,数据科学很热门!!!很多人也想转到这个方向,所以以下几个工作岗位和就业方向还是很火爆的。 数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理。 首先来说说数据科学家,他的主...
Featured Celebrities I want to know Featured Professors
List of Celebrities Who Studied this Major

吴甘沙

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驭势科技(北京)有限公司(简称驭势科技)联合创始人、董事长、CEO。


闵万里

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人工智能科学家,产业智能专家,北高峰资本及坤湛科技创始人兼CEO 。曾任阿里云机器智能首席科学家。2017年被《福布斯》杂志评选为中国人工智能领军人物,同年当选科技部新一代人工智能战略咨询委员会委员。


李笛

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前微软(亚洲)互联网工程院副院长 ,现任小冰公司首席执行官,毕业于清华大学 。他领导一支分布在多个国家的全球团队,负责人工智能小冰框架系统的技术研发、产品革新及商业落地,主持公司的日常经营、行政和业务活动。


Larry Page

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美国密歇根大学安娜堡分校的荣誉毕业生,拥有密歇根大学理工科学士学位和斯坦福大学计算机科学博士学位。佩奇是Google公司的创始人之一,2011年4月4日正式出任谷歌CEO 。2013年,Larry Page获选2013美国40岁以下最有影响力CEO。


Andrew Ng

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中文名为吴恩达,1997年毕业于卡内基梅隆大学(CMU)的计算机科学专业,现为斯坦福大学的计算机科学系与电子工程系的副教授,人工智能实验室主任。他和Daphne Koller共同创建Coursera,2014年5月16日加盟百度,成为百度首席科学家,于2017年3月22日宣布离职。


Owen Zhang

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毕业于多伦多大学,Data Robot的首席产品官,也是目前Kaggle竞赛的世界排名第一。之前担任美国国际集团(AIG)副主席。


陆奇

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陆奇毕业于复旦大学,获计算机科学硕士学位,此后就读于卡耐基梅隆大学,获计算机科学博士学位。陆奇除了在学术界发表过一系列高质量的研究论文,还持有40多项美国专利。其于2013年出任微软集团全球执行副总裁,2017年1月加入百度,担任百度集团总裁兼首席运营官、百度董事及董事会副主席。2018年5月,卸任百度集团总裁兼首席运营官。

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