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→数据科学负责见解
===数据科学负责见解===
===数据科学负责见解===
数据科学与其他两个领域不同，因为它的目标跟人类的目标尤其接近：获得洞察力和理解力。'''杰夫·利克（Jeff Leek）''' 对数据科学所能达到的见解类型有一个很好的定义，包括描述性，探索性和因果关系。
数据科学与其他两个领域不同，因为它的目标跟人类的目标尤其接近：获得洞察力和理解力。'''杰夫·利克 Jeff Leek''' 对数据科学所能达到的见解类型有一个很好的定义，包括描述性，探索性和因果关系。
同样，并不是所有产生见解的东西都有资格成为数据科学(数据科学的经典定义是它包含了统计、软件工程和领域专家的结合)。但是我们可以用这个定义把数据科学同机器学习和人工智能区别出来。它们之间的主要区别在于，在数据科学中，总是有一个人在循环当中：某人理解这个观点，看到数字，或者从结论中获益。说“下棋算法使用数据科学来选择下一步行动”，或者“谷歌地图使用数据科学来推荐驾驶方向”都是毫无意义的。
同样，并不是所有产生见解的东西都有资格成为数据科学(数据科学的经典定义是它包含了统计、软件工程和领域专家的结合)。但是我们可以用这个定义把数据科学同机器学习和人工智能区别出来。它们之间的主要区别在于，在数据科学中，总是有一个人在循环当中：某人理解这个观点，看到数字，或者从结论中获益。说“下棋算法使用数据科学来选择下一步行动”，或者“谷歌地图使用数据科学来推荐驾驶方向”都是毫无意义的。
因此，数据科学的定义强调：
因此，数据科学的定义强调：
#领域知识
#领域知识
#沟通
#沟通
数据科学家可能使用一些简单的工具：可以报告百分比，并根据SQL查询绘制线形图。还可以使用非常复杂的方法:可能与分布数据商店合作，分析数以万亿计的记录，开发前沿的统计技术，建立交互式可视化。不管使用什么，目的是为了更好地理解数据。
数据科学家可能使用一些简单的工具：可以报告百分比，并根据SQL查询绘制线形图。还可以使用非常复杂的方法:可能与分布数据商店合作，分析数以万亿计的记录，开发前沿的统计技术，建立交互式可视化。不管使用什么，目的是为了更好地理解数据。