什么叫数据科学家

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数据科学家数据data science的由来最初叫datalogy。它最初是由PeterNaur在1966年提出来代替计算机科学的。1996年，国际船级社联合会(IFCS)国际会议召开。数据科学这个词第一次出现在会议的标题中。1998年，C.F.JeffWu作了题为“统计数据科学？

(吴教授于1987年获科普斯奖，2000年当选为台湾省中央研究院院士。2004年当选为第一任统计员，也是第一位获此殊荣的中国统计员。)2002年，国际科学理事会:数据 CODATA发表数据 Science Journal。2003年，哥伦比亚大学开始出版数据 Science Journal，内容主要涉及统计方法的应用和定量研究。

保持开放的心态。如果你是新手，你其实并不知道数据理科是什么，那么完全有可能不是你想要的工作领域。成为数据 科学家，需要花费大量的时间和精力。请充分理解数据理科不好的方面，比如数据分拣与建筑数据生产线。首先要做的是学习Python。尽早在MOOC上选择相关课程。当你熟悉Python的基本用法后，请学习如何使用Jupyter工具，并参加数据科学领域的一些在线开放课程。

1、学科知识:从数据分析所涉及的专业知识点来看，这些主要是:(1)统计学:参数检验、非参数检验、回归分析等。(2)数学:线性代数、微积分等。(3)社会学:主要是一些社会学的定量统计知识，如问卷调查、统计分析等。还有一些社会学知识，对数据从事营销的分析师比较有帮助。(4)经济金融:如果从事这个行业数据分析师，经济金融知识是必须的。这里不多说了(5)计算机:从事数据分析的人一定知道你使用的数据是如何处理的，了解数据库的结构和基本原理。同时，如果条件足够，你也可以有足够的能力从数据数据库中提取出你所需要的-1(比如使用SQL进行查询)。这种提取数据分析原材料的能力是每一个数据从业者所必须的。

数据科学家倾向于通过探索来看待周围的世界数据。将大量分散的数据变成结构化的数据进行分析，找出丰富的数据来源，整合其他可能不完整的来源数据并清理结果-1。在新的竞争环境中，挑战不断变化，新的数据不断流入，-1科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析中，从临时的数据分析到连续的。当他们有所发现时，他们会交换他们的发现，并提出新的商业方向。

信息化是将现实世界中的事物和现象以数据的形式存储在网络空间中，是一个产生数据的过程。这些数据是自然和生命的一种表现形式，这些数据也记录了人类的行为，包括工作、生活和社会发展。今天,数据在网络空间迅速产生和储存。这种现象被称为数据 dataexplosion，数据在网络空间形成的爆炸数据 datanature。

此外，探索数据在网络空间中的规律和现象，是探索宇宙、生命、人类行为和社会发展规律的重要手段。比如我们可以通过学习数据来研究生命(生物信息学)和人类行为(行为信息学)，数据 Dataology和数据 DataScience(以下简称数据薛)是关于数据的科学或研究。定义为:研究和探索网络空间中数据 datanature之谜的理论、方法和技术，研究对象为数据 data nature。