数据科学是一个融合了概率论、统计学、编程、分析、云计算等多个领域的学科，它用于从提供的数据中提取价值。这是一个广阔的领域，正处于蓬勃发展之中，越来越多的人正在学习这些技能，以期成为该领域的专业人士。在数据科学的所有上述子领域中都精通的人被称为数据科学家，他们是在数据科学各个领域都非常熟练的专家。
数据科学家的主要角色包括数据工程师、数据分析师等，这意味着有大量的选择和机会。数据科学家是一个负责收集、分析和解释大量数据的专业人员。这个角色与传统的技术角色，如数学家、科学家、统计学家和计算机专业人员完全不同。这项工作需要使用高级分析技术，包括机器学习和预测建模。
数据科学家需要大量的数据来发展假设、进行推断以及分析客户和市场趋势。基本职责包括收集和分析数据，使用各种类型的分析和报告工具来检测数据集中的模式、趋势和关系。在商业领域，数据科学家通常在团队中工作，挖掘可以用来预测客户行为和识别新的收入机会的信息。在许多组织中，数据科学家还负责为收集数据、使用分析工具和解释数据设定最佳实践。
随着企业寻求从大数据中提取有用信息，对数据科学技能的需求在过去几年中显著增长。大数据指的是大型企业或物联网产生的和收集的大量结构化、非结构化和半结构化数据。
了解一些编程知识的人可能已经知道数据类型。但是数据类型与数据类型不同，因为数据类型涉及编程，而后者涉及数据科学。数据有两种类型：结构化数据和非结构化数据。
结构化数据以表格格式或其他容易区分的形式呈现，可以从中检索数据，并且它是高度排序的。它可能或可能没有异常值。
非结构化数据没有排序，非常随机，分析数据比较困难。它将有很多异常值。在最近的十年中，大多数数据都是非结构化的，从图表中可以清楚地看出这一点。因此，了解结构化和非结构化数据之间的区别是非常重要的。
机器学习在数据科学中的作用：如上所述，数据科学是一个广泛的领域，与许多领域都有关联，其中一个领域就是机器学习。让看看机器学习在数据科学中的影响。
拥有的数据的最终目标是预测模式和用户的选择，然后对可用的特定数据模型给出结论。公司主要关注模式发现，因为这有助于找到用户在特定时期的喜好，公司主要关注那些受客户喜欢的产品的类型，并提供优惠以改善和增加他们的业务。
需要从给定的数据集中找到期望的输出，如未来趋势，因此可以利用机器学习算法，因为它们最适合。这基于监督学习的概念。正如人类从错误中学习一样，在机器的情况下也是如此。因此，借助已经可用的数据模型，将训练机器执行特定任务，这将帮助机器学习，并通过重复执行相同任务来完成任务。
许多人通常对数据科学和数据分析师感到困惑。通过给定的表格，可以很容易地区分。
从数据分析师必须具备的技能中，遇到了BI这个术语。因此，BI是一组将原始数据转换为有意义的信息以驱动有利可图的商业行动的过程、架构和技术。它是一套将数据转换为可操作的智能和知识的软件和服务。它主要涉及以最佳方式推动业务的意图。许多科技巨头都在使用这项技术来推动他们的业务。
如前所述，数据科学是一个广泛的领域，与许多其他领域都有关联，如果是一个真正熟练的人，那么就有很多机会。
1 -> 发现：在开始项目之前，了解需求、优先级、预算、规范等是必要的。还必须准备一个初始假设，了解问题，并在项目开始之前对项目有一个清晰的认识，以便不会在项目中间陷入困境。
2 -> 数据准备：在这个阶段，需要获取所需的数据模型和数据集，以执行整个项目的数据分析。需要对可用数据执行ETLT（提取、转换、加载和转换），以使数据为下一阶段做好准备。
3 -> 模型规划：将开发模型和技术，以绘制与可用数据的关系。这些关系将是后续阶段有用的构建块。
4 -> 模型构建：这一阶段使用一组算法应用于先前获取的结果，并尝试解释模式并预测未来趋势。这为整个业务奠定了基础，因为它帮助公司描绘了未来几年的增长。借助现有的数据集，将训练机器并预测模型。在这个阶段，将学习关联、分类和聚类等。
5 -> 沟通结果：在倒数第二阶段，需要解释与初始阶段所做的所需结果相匹配的结果。如果结果匹配，那么就在正确的轨道上，目标已经实现了90%。