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数据科学的概念结合了统计学、数据分析、机器学习等相关方法，以便于借助数据理解和分析实际现象。

数据科学的概念结合了统计学、数据分析、机器学习等相关方法，以便于借助数据理解和分析实际现象。

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它使用了从[https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematics 数学]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Statistics 统计学]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Information_science 信息科学]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science 计算机科学]等许多学科领域获得的技术与理论。[https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_award 图灵奖]得主[https://en.wikipedia.org/wiki/Jim_Gray_(computer_scientist) 吉姆·格雷]（Jim Gray）将数据科学设想为一种科学的“第四范式”（[https://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_research 经验主义]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_research 理论研究]、计算机辅助，现在是数据驱动），并且断言由于信息技术和[https://en.wikipedia.org/wiki/Information_explosion 数据洪流]的影响，所有关于科学的事物都在不断地发生改变。

它使用了从[https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematics 数学]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Statistics 统计学]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Information_science 信息科学]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science 计算机科学]等许多学科领域获得的技术与理论。[https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_award 图灵奖]得主[https://en.wikipedia.org/wiki/Jim_Gray_(computer_scientist) 吉姆·格雷] Jim Gray将数据科学设想为一种科学的“第四范式”（[https://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_research 经验主义]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_research 理论研究]、计算机辅助，现在是数据驱动），并且断言由于信息技术和[https://en.wikipedia.org/wiki/Information_explosion 数据洪流]的影响，所有关于科学的事物都在不断地发生改变。

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