資料科學是一門將資料變得有用的學科。它包含三個重要概念：
統計機器學習
資料探勘/分析
資料科學的定義
如果你回顧一下資料科學這個術語的[早期歷史]()，會發現有兩個主題密切相連：
大資料意味著計算機的使用頻率增加。
統計學家很難將紙張上所寫演算法用計算機實現。
由此，資料科學得以出現。早先，人們將資料科學家視作會編碼的統計學家。如今看來，這種說法並不準確，首先讓我們回到資料科學本身。
推特給出的定義circa 2014
之後，對資料科學的定義便層出不窮，例如conway的維恩圖，以及mason和wiggins的經典觀點。
drew conway對資料科學的定義
維基百科上對資料科學的定義更接近於我給學生講授的內容：
資料科學僅是一種概念，它結合了統計學、資料分析、機器學習及其相關方法，旨在利用資料對實際現象進行「理解和分析」。
簡單來講：資料科學是一門將資料變得有用的學科。
現在你也許不禁會問，「這會不會太簡單了，『有用』怎麼就能包含所有的術語呢？」
先看下圖，該圖內容與維基百科給出的定義十分契合：
這些都是什麼，我們又如何知道處於圖中所描述的哪個階段呢？
統計學家和機器學習工程師的區別不在於前者使用r，而後者使用python。由於眾多原因，按照sql、r、python進行分類是不合理的，其中最重要的原因是軟體會更新。目前，已經可以用sql來處理機器學習問題。
我建議可按如下方式進行區分：
這究竟指的是什麼呢？沒錯，就是決定！當所有你需要的事實對你可見時，你可以通過描述性分析做出盡可能多的決定。
我們的行動和決定會影響到我們周圍的世界。
接下來我們將繼續**如何讓資料變得有用。對我來說，有用的概念與影響世界的行動緊密相連。舉個形象的例子：如果我們相信聖誕老人的存在，那聖誕老人這個概念就不重要了，除非它可能會以某種方式影響我的行為。然後，取決於這種行為的潛在後果，它可能開始變得非常重要。
下圖是決策導向圖，您可以通過以下三步讓資料變得有用。
資料探勘
如果你不知道你要作何決定，最好的辦法就是去尋找靈感。這就是所謂的資料探勘、資料分析、描述性分析、探索性資料分析或知識發現。
分析的**準則：只對你所見的下結論。
除非你知道如何制定你的決策，否則就從尋找靈感開始吧。做法很簡單，只需要你將資料集想象為你在黑暗的房間中發現的一堆底片。資料探勘就是讓裝置盡可能快地公開所有的，這樣你就能看到這些上是否有什麼鼓舞人心的東西。和**一樣，不要把你看到的東西想得太嚴肅。你沒有拍這些**，所以你對螢幕之外的東西了解不多。資料探勘的**法則是:只對你能看到的做出結論，不對你看不到的做出結論，因為你需要統計資料和更多的專業知識。
除此之外，你還應盡力做到最好。資料探勘的專業知識是通過檢查資料的速度來判斷的，不要迷戀那些看似有趣的東西。
暗房一開始很嚇人，但其實也沒什麼大不了的。只要學會操作裝置就行。這是r語言的教程，這是python語言的教程。當你開始玩得開心時，你可以稱自己為資料分析師，當你能夠以閃電般的速度****以及所有其他型別的資料集時，你就可以稱為專家分析師。
統計推斷
靈感很容易獲取，但嚴謹卻很難做到，如果你想掌握資料，則需要專業課程的學習。作為一名統計學專業的本科生和研究生，我認為統計學推論（簡稱統計學）是這三個領域中最難且最具哲學思想的。想要做好它需要花費不少的時間。
如果你打算做出高質量且風險可控的決策，由於決策不僅僅依賴你所得到的資料，此時你需要在你的分析團隊中加入統計技能。
在情況不確定的時候，或許統計學能夠改變你的想法。
機器學習
機器學習從本質上來講，是使用示例而非指令來實現操作的。我也曾寫過一些關於機器學習的文章，包括機器學習與人工智慧有何不同、如何入門機器學習、企業運用機器學習的經驗教訓以及向孩子介紹監督學習等。
資料工程
資料工程指的是將資料傳遞給資料科學團隊的工作。它本身就是乙個複雜的領域，通常而言，它更接近於軟體工程，而不是統計學。
資料工程與資料科學的差異是前後的區別。
獲取資料之前的大部分技術工作都可以被稱為「資料工程」，而獲取到資料後我們所做的一切都是「資料科學」。
決策智慧型
決策智慧型是關於決策的，包括基於資料的大規模決策，這使得它變成了一門工程學科。利用社會和管理學科的觀點，增強資料科學的應用。
決策只能是社會和管理學科的組成部分。換句話說，它是這些資料科學的超集，而不涉及為通用用途建立基本方法之類的研究工作。
以上為譯文
本文由北郵@愛可可-愛生活 老師推薦，阿里云云棲社群組織翻譯。
文章為簡譯，更為詳細的內容，請檢視原文
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