数据科学已经成为市场上的一个热门话题，并且在职业需求列表中名列前茅。学习数据科学的人和对这一领域的需求已经达到了顶峰。是什么让这个职业变得如此吸引人，又是如何达到如此高需求的阶段呢？
随着公司不断推出新事物，数据量也急剧增加，人们渴望了解这些数据背后的含义。一个人或一个小组无法完成这项工作，它需要大量的工作和数据处理，以从数据中获取洞察力，这已成为公司发展的终极目标，以便他们能够推出更多创新产品。所有的公司、行业、领域、研究人员都在尝试从数据中提取信息，以期带来新的时代、新的变革和发展。
数据科学是处理各个领域、行业和领域中不断增长的数据的科学。它是一个从结构化和非结构化数据中提取数据的过程，使用数据挖掘技术（从原始数据中获取信息）。它涉及大量的科学工作，从无数的产品、服务及其数据中提取必要的信息，以制造更好的产品、发展等等。数据是无穷无尽的，同样，数据科学技术和相关事物也是如此。
那么，数据科学中使用的技术有哪些？数据科学由哪些部分组成？上述图片提供了需要了解的基本科目。那么，在更广泛的画面中，有哪些新技术需要学习和熟悉？下图展示了数据科学如何处理新技术以从数据中获取信息。成为新技术的一部分令人兴奋，同时也可以看到前方有一座大山需要跨越，进入下一个阶段。
除了所有这些技术，一点点领域知识/业务知识将有助于更好地洞察数据。没有什么是不可能的，勇气是关键。小事情能产生大差异。
机器学习是一种处理数据和自动化任务的方法，通过训练它，以便在提供类似类型的数据时给出新的建议。它属于人工智能范畴，能够识别数据并快速做出决策，节省时间和人力，减少对人工干预的需求。
有人对自动化和机器学习有疑问吗？
人工智能和RPA是不同的。RPA是一个模仿人类行为的软件机器人，而人工智能是机器模拟人类智能的过程。RPA是一个基于规则的软件，没有智能，自动化重复性任务。RPA只是执行分配给它的任务，减少人类所需的时间，而人工智能则带来新事物并不断进化，是的，RPA也是人工智能的一部分，但它不用于数据科学。
机器学习了解数据，而RPA只是执行重复性任务。许多人可能已经接触过机器人，并且知道它们的作用。它们只是执行给定的任务，RPA开发者仍在帮助数据科学家简化工作。机器学习从训练的数据中提供新的洞察力，在RPA中并非如此。
机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。前两者在数据科学行业中扮演着主要角色，其他类型也属于数据科学。监督算法处理标记数据，无监督算法处理未标记数据，半监督结合了两种类型的数据（标记和未标记），强化学习或算法类似于试错方法，当任务以正确的方式完成时，它会得到奖励，否则会受到惩罚或惩罚。
监督学习进一步分为分类和回归问题，无监督分为聚类和降维问题。在监督中使用的算法有线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、随机森林、SVM、提升技术等。在聚类中使用的算法有K均值、市场篮分析、DBSCAN（基于密度的噪声空间聚类应用）、层次聚类等，降维可以使用PCA、SVD、LDA、t-SNE等。
下图描述了将这些算法应用于数据的用途和好处，并解释了在解决问题时需要使用哪种类型的算法或技术，这取决于其要求。
深度学习是机器学习的延伸，有时也被称为高级机器学习算法。尽管与机器学习有很多不同，深度学习基于神经网络，就像人脑一样工作。深度学习中有很多网络。一些深度学习算法包括CNN、RNN、LSTM、GAN、RBFN、MLP、SOM、DBN、RBM、自动编码器和解码器等。
自然语言处理（NLP）主要用于文本提取和理解。所有这些技术结合了机器学习、深度学习和NLP，属于人工智能（AI）范畴。
许多编程语言可以用于数据科学。目前最流行的数据科学语言是Python和R。尽管所有其他编程语言也可用于数据科学，但由于其内置的数据科学库，Python已成为最流行的数据科学语言。
数据科学包含许多主题，并且可以应用于任何地方，因此它在任何地方都产生了巨大的影响，使数据更容易理解和使用，从而促进了新的发展，并与国家的增长成正比。