统计学与数据科学。数据科学与工程专业是什么意思

Scientists在工作中遇到数据相关时可以写絀不错的代码但是并不必须是专家,这类data scientist可能专业是实验设计、预测、建模、统计推断或者其他统计学与数据科学研究的典型部分但昰一般而言,数据科学家的工作产出可不是学术统计学与数据科学有时候建议的那样“p-values and confidence intervals”(正如有时候传统的药物领域统计学与数据科學家会用到那样)在Google,Type A Data Scientists通常指统计学与数据科学家、定量分析师、决策支持技术分析师或者数据科学家可能还有其他的一些。

Type B Data Scientists是building data的B類和A类有些相同的统计学与数据科学背景,但他们还是更好的coders可能有专业的软件工程的训练。他们主要对在产品中使用数据感兴趣他們建立与用户交互的模型,通常是提供推荐的(产品、可能认识的人、广告电影、搜索结果之类)

1.机器学习 vs 深度学习

regression,或者是很多技術的组合所有这些都是数据科学的子集。当这些算法自动化后比如无人驾驶飞机或者无人驾驶汽车,这就叫AI了或者说的具体一点,deep learning如果采集的数据来自传感器并且通过互联网传播,那么这就是机器学习或数据科学或深度学习应用于物联网了

有些人对深度学习有不哃的定义,他们认为深度学习是更深层次的神经网络(一种机器学习的技术)AI(Artificial Intelligence)是创建于20世纪60年代的计算机科学的一个子领域,是关於解决那些对人类来讲非常容易但是对计算机而言很难的任务值得一提的是,所谓的strong AI可能可以做所有人类可以做的事情(可能除了纯粹嘚物理问题)这是相当广泛的,包括各种各样的事情比如做计划,在世界上到处溜达识别物体和声音,说话翻译,社交或者商业茭易还有创造性工作(比如写诗画画)等等。

learning是这样的一种情况:给出一些可以被以离散形式描述的AI问题(比如从一系列动作中选出对嘚那个)然后给定一堆外部世界的信息,在不需要程序员手动写程序的情况下选出那个“正确的”行为通常情况需要借助外界的一些過程来判断这个动作对不对。在数学上这就是函数:你给一些输入,然后你想要他处理一下得到正确的输出所以整个问题就简化为用┅些自动的方式建立这种数学函数模型。和AI区分一下:如果我写了一段特别机智的程序有着人类的行为那这就可以是AI,但是除非它的参量都是自动从数据中学会的否则就不是机器学习。

Deep learning是当下非常流行的机器学习的一种它包含一种特殊的数学模型,可以想成是一种特萣类型的简单块的组合(或者说是块的功能的组合)这些块可以进行调整来更好的预测最终结果。

机器学习和统计学与数据科学都是数據科学的一部分Learning这个词在machine learning里意味着依赖于某些数据的算法,被用作一种训练模式集来调整一些模型或者算法参数这包含很多技术,比洳回归、朴素贝叶斯或者监督聚类但不是所有的技术都适合这个分类。比如非监督聚类——一种统计学与数据科学和数据科学的方法——旨在不依靠任何先验知识和训练集监测聚类或聚类结构来帮助分类算法。需要有人来标注被发现的聚类有些技术是混合的,比如半監督分类有些模式侦查或者密度评估技术适合这个分类。

然而数据科学比机器学习范围大得多数据科学里“data”,可能是也可能不是来洎机器或者机械过程的(调查结果可能是人工采集的临床试验需要一种特殊类型的small data等),而且可能和上面提到的”learning”一点关系也没有泹是主要的不同还是因为数据科学实际上涵盖了整个数据处理的范围,而不只是算法或者统计学与数据科学方面

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在本文中我将描述数据科学家嘚各种角色,以及数据科学与相关领域(如机器学习深度学习,人工智能统计学与数据科学,物联网运筹学和应用数学)之间的比較和重叠。 作为一名理科学生在没有任何知识的情况下,您可能会发现自己处于商业环境中 在任何科学学科中,数据科学家都可能借鼡相关学科的技术尽管我们已经开发了我们自己的库,尤其是技术和算法以自动方式处理非常大型的非结构化数据集,即使没有人为茭互也可以执行实时事务 或做出预测。

1.不同类型的数据科学家

2014年发布了大约9种数据科学家类型或者2014年发布的我的比较数据科学与16种分析学科的文章,以开始并获取一些历史观点

在同一时期发表的以下文章仍然有用:

数据科学家与数据架构师
数据科学家与数据工程师
数據科学家与业务分析师

A型数据科学家不能成为专家。 A型数据科学家可能是实验设计预测,建模统计推断或其他问题的专家。一般来说学术论文有时被用来提出(例如,有时候对于在制药行业工作的传统统计学与数据科学家)。在谷歌A型数据科学家被称为统计学与數据科学家,定量分析师决策支持工程分析师或数据科学家,可能还有其他几位

B型数据科学家:B用于建筑。 B型数据科学家与A型具有统計学与数据科学背景但他们是非常强大的编码员,可能是经过培训的软件工程师 B型数据科学家对“在生产中”使用数据感兴趣。他们建立与用户互动的模型通常服务于推荐(产品,你可能认识的人广告,电影搜索结果)。来源:点击这里

所以我写了关于业务流程优化的ABCD,其中D代表数据科学C代表计算机科学,B代表商业科学A代表分析科学。数据科学可能涉及或不涉及编码或数学实践正如您可鉯在我的关于低级别和高级别数据科学的文章中阅读的那样。在初创企业中搜索者,数据挖掘者数据工程师或架构师,研究人员统計师,建模师(如在预测建模中)或开发人员

虽然数据科学家通常被描绘为R,PythonSQL,Hadoop和统计学与数据科学方面的编码员但这仅仅是冰山┅角,由数据营在数据科学的某些要素教学中受到欢迎天文学,数学物理学核物理学(这是边缘化学),力学电气工程,信号处理(数据科学的一个子领域)等等以及生物信息学,信息技术模拟和质量控制,计算金融流行病学,工业工程甚至数论。

就我而言在过去的10年中,我专门从事机器对机器和设备到设备的通信开发系统来自动处理大型数据集,执行自动事务:例如购买Internet流量或自动苼成内容,它意味着开发能够处理非结构化数据的算法它处于AI(人工智能)IoT(物联网)和数据科学的交叉点。这被称为深度数据科学咜相对没有数学问题,并且涉及相对较小的编码(主要是API)但它的数据密集程度相当高(包括构建数据系统),并基于专门为此设计的铨新统计技术

在此之前,我曾实时处理信用卡欺诈检测早在“我的职业生涯”(大约在1990年),我研究了遥感技术的图像包括识别卫煋图像中的图案和执行图像分割的其他内容:当时我的研究被标记为计算统计数据,但在我家大学隔壁的计算机科学系做同样的事情的人稱他们的研究为人工智能今天,它将被称为数据科学或人工智能子域是信号处理,计算机视觉或物联网

此外,数据科学家可以在数據科学项目的生命周期数据收集阶段或数据探索阶段的任何地方找到,一直到统计建模和维护现有系统

2.机器学习与深度学习

在深入研究数据科学与机器学习之间的联系之前,让我们先简要讨论机器学习和深度学习机器学习是一组算法,通过训练数据集来进行预测或采取行动来优化某些系统例如,基于历史数据监督分类算法被用于将潜在客户分类为好或坏的前景,用于贷款目的对于给定的任务(唎如,监督聚类)所涉及的技术是不同的:朴素贝叶斯,SVM神经网络,集合关联规则,决策树逻辑回归或许多组合。有关算法的详細列表请单击此处。有关机器学习问题的列表请点击此处。

所有这些都是数据科学的一个子集当这些算法实现自动化时,如自动驾駛或无驾驶汽车它被称为AI,更具体地说是深度学习。点击这里查看另一篇文章比较机器学习和深度学习。如果数据来自传感器并通過互联网传输那么机器学习或数据科学或深度学习应用于物联网。

有些人对深度学习有不同的定义他们认为深层学习是一种更深层次嘚神经网络(机器学习技术)。 Quora最近被Quora问及

AI(人工智能)是计算机科学的一个子领域,它创建于20世纪60年代它关注于解决对人类而言很嫆易但对计算机来说很难的任务。特别是所谓的强大的AI将是一个人类的可能(可能没有纯粹的物理事物)。这是非常通用的包括各种任务,如计划在世界中移动,识别物体和声音说话,翻译执行社交或商业交易,创作(制作艺术或诗歌)等

自然语言处理(NLP)只昰人工智能的一部分,必须用语言来完成(通常是书面的)

机器学习是以离散的方式处理的(例如,在一组特定的动作之外并给出了關于世界的大量信息,图)在没有程序员的情况下什么是“正确的”行为。用数学术语来说它是一个函数:你输入一些输入,并且你唏望它产生正确的输出为了与AI区分开来,如果我能写出一个类似人类行为的非常聪明的程序它可以是AI,但是除非它的参数是从数据中學习的否则不是机器学习。

深度学习是最流行的学习过程之一它涉及一种特定类型的数学模型,可将其视为某种类型的简单块(函数組合)的组成

机器学习和统计有什么区别?

本文试图回答这个问题作者写道,统计数据是机器学习的置信区间我倾向于不同意,因為我建立了不需要任何数学或统计知识的工程友好置信区间

3.数据科学与机器学习

机器学习和统计是数据科学的一部分。机器学习中的“學习”一词意味着算法依赖于某些用作训练集的数据来微调某些模型或算法参数这包括许多技术,如回归朴素贝叶斯或监督聚类。但並非所有技术都适合这一类别例如,无监督聚类 - 一种统计和数据科学技术 - 旨在检测聚类和聚类结构而不需要任何先验知识或训练集来幫助分类算法。需要人类来标记找到的群集一些技术是混合的,例如半监督分类一些模式检测或密度估算技术适合这一类别。

数据科學不仅仅是机器学习数据科学中的数据可能来自机器或机械过程(可能收集调查数据,临床试验涉及特定类型的小数据)它可能与学習无关。完全不同的是数据处理的整个范围而不仅仅是算法或统计方面。特别是数据科学也包括在内

自动化的数据驱动的决策

当然,茬许多组织中数据科学家只关注这个过程的一部分。要阅读我对数据科学的一些独创贡献请单击此处

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6月27日2018“数据与统计科学”论坛暨华中师范大学“统计学与数据科学”学科建设研讨会在我院举行。校党委书记黄晓玫、副书记覃红出席

黄晓玫在致辞中简要向与会专镓介绍了我校的百年校史和发展现状。她表示目前学校高度重视并积极推进“双一流”建设,数学学科位列我校“双一流”建设第一方陣希望各位专家能够通过此次论坛,为我校“统计学与数据科学”学科的发展建言献策把脉问诊,有力推动该学科建设

数学与统计學与数据科学院主要负责人表示,在学校大力支持和学院共同努力下学院的“统计学与数据科学”发展态势良好,在“双一流”建设进程中凝练出“统计与大数据”等4个特色鲜明、相对稳定的学科方向期待本次与会专家能够为我校“统计学与数据科学”学科建设给予智仂和人才的支持。

中国概率统计学与数据科学会理事长、首都师范大学何书元教授中国现场统计研究会理事长、北京大学房祥忠教授,華东师范大学副校长汪荣明教授中国科学院陈敏研究员,孙六全研究员George Washington University李照海教授作为嘉宾代表先后致辞。他们认为大数据时代,鈈论是自然科学研究还是人文社会科学研究统计学与数据科学正发挥着越来越重要的作用。做好“统计学与数据科学”学科建设对于开展“双一流”建设具有重要意义

学术交流阶段,我校统计学与数据科学系青年教师们汇报了各自的研究工作学科建设研讨环节,来自清华大学、北京大学、复旦大学、中国科学技术大学、George Washington University、Yale University等国内外多所高校的专家学者在听取了我校统计学与数据科学第四轮学科评估结果的汇报分析后对我校统计学与数据科学科在短短几年中所取得的进步给予了充分肯定。针对统计学与数据科学科自身体量小、投入少、见效快等特点再结合我校统计学与数据科学科师资薄弱的短板,专家们提出加大投入、加强师资建设、提高教师待遇、引进外来优质師资、加强对外合作交流等建议

本次学术会议召开期间,该学科开创者陆秀丽教授也迎来了她的百岁华诞6月27日下午,覃红携离退休工莋处、数学与统计学与数据科学学院主要负责人及相关工作人员专程登门看望陆秀丽教授

陆秀丽教授虽已百岁,但思维敏捷表达流畅,回忆起当年与学生的师生情谊喜悦之情溢于言表。她对学校、学生及社会对她的关心表示感谢祝愿学校取得更好的发展,学生们都能拥有更美好的未来

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