数据科学与你！

数据科学是推断、数学、算法和技术的结合，旨在解决各类分析问题。这些问题存在于各个领域。

例如，考虑一个在线销售各类鞋子的网站。它拥有大量客户，并且服务得很好。现在，假设他们推出了20款新产品。并非所有客户都对每款产品感兴趣。有些客户只对特定产品感兴趣，因此从企业利益出发，强烈建议为客户提供个性化的产品推荐。

那么，企业如何知道每位客户的需求呢？难道要逐一打电话询问客户的偏好吗？这在客户基数较大的情况下既不现实也不可扩展。这时，数据科学便发挥了作用。通过使用数据科学中的推荐算法，我们可以为每位客户生成个性化的商品建议。

数据科学是一种从数据中挖掘洞察力的实践。数据科学家运用其技术揭示数据背后的真相。讲述数据故事没有固定模式，我们必须花时间先理解数据本身。随后，可以通过基础操作发现洞察，使用高级或自定义算法获取复杂洞察，并以所有人都能理解的方式（尤其是非数据科学背景的人）呈现结果。

数据科学的常见应用场景

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为什么数据科学越来越受欢迎？

数据科学自数据出现以来就已存在。想象一位本地商人卖东西给你。当你重复购买习惯时，他会逐渐认识你，并在你进店时立即为你准备好商品。他了解你的期望与需求。

如今，企业纷纷转向线上运营，组织面对数百万客户，过去适用于小规模场景的简单工具已不再适用，也无法提供最优推荐。借助每秒处理海量数据的能力，我们可以构建更智能的系统，从而显著提升企业的响应能力。

最初，大部分数据都是结构化的。我们使用 SQL 存储数据，或将数据保存为格式正确的文件。如今我们意识到，预测性算法同样可以基于非结构化数据运行。非结构化数据形式多样，包括文本日志、机器日志、多媒体数据、传感器数据、视频流等。

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数据科学相关职位

数据分析师

数据分析师处理原始数据。他们主要负责查询数据并将其转换为所需格式。例如，如果数据来自传感器的时间序列，他们的任务就是将数据存储为后续可快速访问的形式。他们还进行数据清洗、合并以及探索性数据分析（EDA）。探索性数据分析是一种用于从数据中提取可视化或可解释洞察的方法。

业务分析师

业务分析师具备扎实的商业知识，并懂得如何获取与其需求相关的数据。他们通常专注于特定领域。例如，一位银行的业务分析师可能从客户评分数量、客户满意度、新开账户数、员工可用性等多个维度分析城市各分行的表现。另一位医药公司的分析师则可能研究药品随时间的需求变化，帮助生产部门提前做好准备。

数据工程师

数据工程师负责构建数据输入与输出系统。他们具备将数据导入大数据存储服务的能力，能够执行必要的操作，以确保数据以所需格式接收，并在调用时准确返回。他们熟悉 Hadoop、Spark、MapReduce、Pig、Hive 等数据处理软件，擅长分析和处理大规模数据。此外，他们掌握编程技能，对数据结构和算法有深入理解。

数据科学家

数据科学家负责打通系统中的各个环节。他们首先理解企业的价值与需求，然后从小规模数据入手，在他人协助下接入大规模数据。他们分析数据，提炼初步洞察，并向管理层传达业务改进的方向。同时，他们开发预测模型以满足业务需求。他们还需为股东准备成果报告，并设计算法供工程师实现可扩展、高效的系统。

机器学习工程师

机器学习工程师的任务是将数据科学家的成果转化为实际产品。他们需要扎实的数据结构与算法功底。必须理解现有系统的架构，并明确预测模块如何融入其中。他们通常搭建数据科学流程管道，确保系统能稳定应对高并发请求。数据科学家常用 R、SAS 或 Python 编写算法，而机器学习工程师则需高效地在目标语言中实现这些算法（优化内存、存储等资源使用）。

统计学家

统计学家运用统计学方法分析数据，获得洞察。他们会提出假设，并通过数据分析来验证或推翻这些假设。例如，统计学家可能会问：某一家门店的顾客行为是否与全体顾客的行为相似？他们的主要工具是 R 和 SAS，利用这些工具提供的图形界面插件来呈现分析结果。

数据架构师

数据架构师制定数据管理的整体策略：定义数据在系统中的流动方式，如何访问数据，安全参数设置，数据存储位置，系统内部的可访问性等。通常，数据架构师都是具有丰富大规模数据处理经验的专业人士。

面试问题

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