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데이터 과학

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Puglia 지역 : 바리 , 브린 디시 , 포자, 레체 , 타란 토

Sardegna : 칼리아리 , Carbonia , 이글레시아스 , 누오로 , Ogliastra, 올 비아 (Olbia) , 신전 , 오리 스타 노 , 사사

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의 역사 데이터 과학 비교적 최근의 것이지만 기존 학문으로부터 빠르게 발전해 왔습니다. 다음은 몇 가지 중요한 단계에 대한 역사적 개요입니다.

뿌리와 주요 개념:

  • 통계: La 데이터 과학 통계를 기초로 삼습니다. 회귀 분석, 확률 이론, 통계 테스트 등의 방법이 핵심 기반이 되었습니다.
  • 인포매티카: 정보 기술은 정보 처리 및 관리를 위한 도구를 제공했습니다. 주기. 프로그래밍 언어, 알고리즘 및 구조 주기 현장에서 모델 및 분석을 개발하는 데 필수적입니다. 데이터 과학.

첫 번째 단계(900년대 초반):

  • 1962 : John Tukey는 "데이터 분석의 미래"에서 통계와 컴퓨터가 함께 작동하여 분석하는 비전을 설명합니다. 주기.
  • 70년대: 통계 분석을 위한 기본 도구인 SAS 및 SPSS 출시는 오늘날에도 여전히 다음 목적으로 사용됩니다. 데이터 과학.

용어 탄생(900년대 후반~2000년대 초반):

  • 90년대: 대규모 데이터세트에서 지식을 추출하는 것을 일컫는 '데이터 마이닝'이라는 용어가 널리 퍼지기 시작했습니다.
  • 1997 : CF 제프 우(Jeff Wu)가 제안합니다.데이터 과학”라는 제목을 통계학의 다학제적 측면을 강조하기 위한 대체 제목으로 사용했습니다.
  • 2001 : 윌리엄. S. Cleveland는 다음 영역을 정의하는 역량을 간략하게 설명합니다. 데이터 과학: 모델링, 방법, 이론, 컴퓨터 과학, 교육학.
  • 2009 : DJ Patil과 Jeff Hammerbacher, 당시 각각 링크드인 e 페이스북, "라는 용어를 대중화하십시오.데이터 과학자".

La 데이터 과학 그 자체로 학문이 됨(2010년대 – 현재):

  • 2010 : 출현 빅 데이터 전례 없는 도전과 기회를 제공합니다. 이를 처리하기 위해 Hadoop 및 Spark와 같은 도구가 등장합니다.
  • 확장: 대학과 기업에서는 다음과 같은 분야에 전념하는 석사 과정과 과정을 개설합니다. 데이터 과학, 그 자체가 교육 여행이 됩니다.
  • 기계 학습 AI: 테크니체 디 기계 학습 e 인공 지능 (딥러닝 등)이 핵심적인 부분이 됩니다. 데이터 과학, 예측 분석과 고도로 자동화된 시스템 생성이 가능합니다.
  • 데이터 과학 오기: 오늘 데이터 과학 이는 비즈니스, 과학, 학계 및 기타 여러 분야에 적용되는 다학문적이며 지속적으로 발전하는 분야입니다.

미래를 위한 과제:

  • 윤리 및 개인정보 보호: 책임있는 사용 주기 심각한 윤리적, 개인정보 보호 문제를 야기합니다.
  • 기술 지식과 응용 지식 간의 격차: 구체적이고 가치 있는 데이터 기반 솔루션을 위해서는 이론과 실제 사이의 격차를 해소하는 것이 필수적입니다.
  • 해석: 모델에서 해석 가능한 지식을 추출하는 것은 모델로부터 신뢰할 수 있는 정보를 얻기 위한 중요한 과제로 남아 있습니다. 주기.
  • 확장성: 점점 더 큰 데이터 세트를 처리하고 관리하려면 새로운 고성능 도구가 필요합니다.

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캐나다: 토론토, 몬트리올, 캘거리, 오타와, 에도먼턴, 미시사가, 위니펙, 밴쿠버;

연합 왕국 : 런던, 글래스고, 셰필드, 리버풀, Manchester, Bristol, 리즈, 버밍엄;

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작성자 아바타
관리자 대표이사
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