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[https://www.kdnuggets.com/2018/05/data-science-4-reasons-failing-deliver.html "Data Science: 4 Reasons Why Most Are Failing to Deliver"]. ''www.kdnuggets.com''. Retrieved 2018-05-26.
[https://www.kdnuggets.com/2018/05/data-science-4-reasons-failing-deliver.html "Data Science: 4 Reasons Why Most Are Failing to Deliver"]. ''www.kdnuggets.com''. Retrieved 2018-05-26.
</ref>
</ref>
== 背景 ==
== 背景 ==
{{Cite web|url=https://flowingdata.com/2009/06/04/rise-of-the-data-scientist/|title=Rise of the Data Scientist|last=Yau|first=Nathan|date=2009-06-04|website=FlowingData|language=en|access-date=2020-04-03}}</ref><ref>{{Cite web|url=https://benfry.com/phd/dissertation/2.html|title=Basic Example|last=|first=|date=|website=benfry.com|url-status=live|archive-url=|archive-date=|access-date=2020-04-03}}
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</ref> 2015年，美国统计协会 American Statistical Association将数据库管理、统计和机器学习，以及分布式和并行系统确定为三个新兴的基础专业领域。<ref>{{Cite web|url=https://magazine.amstat.org/blog/2015/10/01/asa-statement-on-the-role-of-statistics-in-data-science/|title=ASA Statement on the Role of Statistics in Data Science|date=2015-10-01|website=AMSTATNEWS|publisher=American Statistical Association|access-date=2019-05-29|archive-url=https://web.archive.org/web/20190620184935/https://magazine.amstat.org/blog/2015/10/01/asa-statement-on-the-role-of-statistics-in-data-science/|archive-date=20 June 2019|url-status=live}}</ref>
</ref> 2015年，美国统计协会 American Statistical Association将数据库管理、统计和机器学习，以及分布式和并行系统确定为三个新兴的基础专业领域。<ref>{{Cite web|url=https://magazine.amstat.org/blog/2015/10/01/asa-statement-on-the-role-of-statistics-in-data-science/|title=ASA Statement on the Role of Statistics in Data Science|date=2015-10-01|website=AMSTATNEWS|publisher=American Statistical Association|access-date=2019-05-29|archive-url=https://web.archive.org/web/20190620184935/https://magazine.amstat.org/blog/2015/10/01/asa-statement-on-the-role-of-statistics-in-data-science/|archive-date=20 June 2019|url-status=live}}</ref>
== 术语词义衍变==
== 术语词义衍变==
在20世纪90年代，描述在越来越大的数据集中寻找模式的流行术语包括“知识发现”和“数据挖掘”<ref name=":01">{{Cite web|url=https://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/28/a-very-short-history-of-data-science/|title=A Very Short History Of Data Science|last=Press|first=Gil|website=Forbes|language=en|access-date=2020-04-03}}</ref><ref name=":00" />
在20世纪90年代，描述在越来越大的数据集中寻找模式的流行术语包括“知识发现”和“数据挖掘”<ref name=":01">{{Cite web|url=https://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/28/a-very-short-history-of-data-science/|title=A Very Short History Of Data Science|last=Press|first=Gil|website=Forbes|language=en|access-date=2020-04-03}}</ref><ref name=":00" />
=== 现代用法 ===
=== 现代用法 ===
目前，对于数据科学的定义依旧没有达成共识，有些人认为这是一个流行词。<ref>{{Cite web|url=https://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/08/19/data-science-whats-the-half-life-of-a-buzzword/|title=Data Science: What's The Half-Life Of A Buzzword?|last=Press|first=Gil|website=Forbes|language=en|access-date=2020-04-03}}</ref>
目前，对于数据科学的定义依旧没有达成共识，有些人认为这是一个流行词。<ref>{{Cite web|url=https://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/08/19/data-science-whats-the-half-life-of-a-buzzword/|title=Data Science: What's The Half-Life Of A Buzzword?|last=Press|first=Gil|website=Forbes|language=en|access-date=2020-04-03}}</ref>
==研究内容==
==研究内容==
===数据管理===
===数据管理===
在完成"数据预处理"(或"数据计算")之后，我们需要对数据进行管理，以便进行(再次进行)"数据处理"以及数据的再利用和长久保管。在数据科学中，数据管理方法与技术发生了根本性的改变--不仅包括传统关系型数据库，而且还出现了一些新兴数据管理技术，例如NoSQL、NewSQL技术和关系云等。
在完成"数据预处理"(或"数据计算")之后，我们需要对数据进行管理，以便进行(再次进行)"数据处理"以及数据的再利用和长久保管。在数据科学中，数据管理方法与技术发生了根本性的改变--不仅包括传统关系型数据库，而且还出现了一些新兴数据管理技术，例如NoSQL、NewSQL技术和关系云等。
==数据科学的相关职业==
==数据科学的相关职业==
* 应用程序架构师: 应用程序架构师跟踪应用程序在整个业务中的使用情况，以及其与用户和其他应用程序的交互情况.<ref name=":4" />
* 应用程序架构师: 应用程序架构师跟踪应用程序在整个业务中的使用情况，以及其与用户和其他应用程序的交互情况.<ref name=":4" />
==数据科学的影响 ==
==数据科学的影响 ==
这种冲击至少表现在两个方面。一是关于数据的模型将会跳出传统的统计模型的框架。更一般的数学概念，如拓扑、几何和随机场的概念将会在数据分析中扮演重要的角色。二是算法和分布式计算将成为研究的中心课题之一。
这种冲击至少表现在两个方面。一是关于数据的模型将会跳出传统的统计模型的框架。更一般的数学概念，如拓扑、几何和随机场的概念将会在数据分析中扮演重要的角色。二是算法和分布式计算将成为研究的中心课题之一。
== 所涉及的科技和技术==
== 所涉及的科技和技术==
根据应用的不同，数据科学采用了多种不同的科技和技术。
根据应用的不同，数据科学采用了多种不同的科技和技术。
=== 技术 ===
=== 技术 ===
来源：https://blog.csdn.net/dev_csdn/article/details/79127658 翻译原文http://varianceexplained.org/r/ds-ml-ai/ 原文作者：David Robinson
来源：https://blog.csdn.net/dev_csdn/article/details/79127658 翻译原文http://varianceexplained.org/r/ds-ml-ai/ 原文作者：David Robinson
==与统计学的关系==
==与统计学的关系==
{{Reflist|35em}}
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==编者推荐==
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