在数据空间的世界中，当组织处理 PB 和 EB 的数据时，大数据时代就出现了。直到2010年，行业对于数据的存储变得非常艰难。现在，当Hadoop等流行框架解决存储问题时，重点是处理数据。在这里，数据科学发挥着重要作用。如今，数据科学的发展以各种方式增长，因此人们应该通过了解数据科学是什么以及我们如何为其增加价值来为未来做好准备。
数据科学对不同的人意味着不同的东西，但从本质上讲，数据科学是使用数据来回答问题。这个定义是一个中等宽泛的定义，那是因为必须说数据科学是一个中等宽泛的领域！
Data science is the science of analyzing raw data using statistics and machine learning techniques with the purpose of drawing conclusions about that information.
数据科学的支柱
通常，数据科学家来自不同的教育和工作经验背景，大多数应该精通，或者在理想情况下是四个关键领域的大师。
- 领域知识
- 数学技能
- 计算机科学
- 交流技能
领域知识
大多数人认为领域知识在数据科学中并不重要，但它非常重要。数据科学的首要目标是从该数据中提取有用的见解，以便它可以为公司的业务带来利润。如果您不了解公司的业务方面，即公司的商业模式如何运作以及您如何无法更好地构建它，那么您对这家公司毫无用处。您需要知道如何向正确的人提出正确的问题，以便您能够感知到获得所需信息所需的适当信息。在业务端使用了一些可视化工具，例如Tableau ，可帮助您以适当的非技术格式（例如业务人员可以理解的图形或饼图）显示您的宝贵结果或见解。
数学技能
如果您要进入数据科学世界，数学技能非常重要。如果您打算在开始时跳过这一部分，那么可以保证您将在学习过程中返回到这一部分。因为当您要应用复杂的 ML 算法来构建模型时，您必须了解该复杂算法背后的数学原理。在深入研究数据科学之前，您必须了解以下内容。将其视为数据科学最重要的先决条件部分。
- 线性代数、多元微积分和优化技术：这三件事非常重要，因为它们有助于我们理解在数据科学中发挥重要作用的各种机器学习算法。
- 统计与概率：了解统计非常重要，因为这是数据分析的一部分。概率对于统计学也很重要，它被认为是掌握机器学习的先决条件。
计算机科学
计算机科学在数据科学中扮演着重要的角色。无论是绘制复杂的图表还是实现那些复杂的机器学习算法，都离不开Python和 R 等编程语言。要处理大量数据，您必须具备关系数据库、SQL 编程语言、MongoDB等方面的知识。以下是您必须具备的计算机科学知识列表。
- 编程知识：需要掌握数据结构、算法等编程概念。使用的编程语言是Python、 R 、 Java、 Scala 。 C++在一些性能非常重要的地方也很有用。
- 关系数据库：需要了解SQL 或 Oracle等数据库，以便他/她可以在需要时从中检索必要的数据。
- 非关系型数据库：非关系型数据库有很多种，但最常用的类型是Cassandra、HBase、MongoDB、CouchDB、Redis、Dynamo。
- 机器学习：它是数据科学中最重要的部分之一，也是研究人员最热门的研究课题，因此每年都会在这方面取得新的进展。至少需要了解监督学习和无监督学习的基本算法。 Python和 R 中有多个库可用于实现这些算法。
- 分布式计算：处理大量数据也是最重要的技能之一，因为在单个系统上无法处理这么多数据。最常用的工具是Apache Hadoop 和 Spark 。这些收费的两个主要部分是HDFS（Hadoop 分布式文件系统） ，用于通过分布式文件系统收集数据。另一部分是map-reduce ，我们通过它来操作数据。可以在Java或Python程序中编写 map-reduce。还有各种其他工具，如PIG、HIVE等。
交流技能
它包括书面和口头交流。在数据科学项目中发生的事情是在从分析中得出结论之后，该项目必须传达给其他人。有时，这可能是您发送给工作中的老板或团队的报告。其他时候它可能是一篇博客文章。通常，它可能是向一群同事进行的演示。无论如何，数据科学项目总是涉及项目发现的某种形式的交流。因此，成为数据科学家必须具备沟通技巧。