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数据科学

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的历史 数据科学 它相对较新,但在现有学科的基础上发展迅速。以下是一些重要阶段的历史概述:

根源和关键概念:

  • 统计数据: La 数据科学 从统计数据中得出其基础。回归分析、概率论和统计检验等方法已成为关键基础。
  • 信息学: 信息技术为信息处理和管理提供了工具。 数据。编程语言、算法和结构 数据 它们对于该领域的模型和分析的开发至关重要 数据科学.

第一步(900 年代初):

  • 1962年: John Tukey 在《数据分析的未来》中概述了统计学和计算机共同分析的愿景 数据.
  • 70年代: SAS 和 SPSS 的发布,这是统计分析的基本工具,至今仍在使用 数据科学.

术语的诞生(900 年代末 - 2000 年代初):

  • 九十年代: “数据挖掘”一词开始变得普遍,指的是从大型数据集中提取知识。
  • 1997年: CF Jeff Wu 提出“数据科学” 作为统计学的替代标题,以强调其多学科方面。
  • 2001年: 威廉。 S.克利夫兰概述了定义该领域的能力 数据科学:建模、方法、理论、计算机科学、教育学。
  • 2009年: DJ Patil 和 Jeff Hammerbacher,分别是 LinkedIn e Facebook,普及一下“数据科学家“。

La 数据科学 本身就成为一门学科(2010 年代 – 今天):

  • 2010年: 的出现 大数据 提供了前所未有的挑战和机遇。 Hadoop 和 Spark 等工具的出现就是为了处理这些问题。
  • 扩张: 大学和公司开设专门的硕士和课程 数据科学,这本身就成为一次教育之旅。
  • 机器学习 和人工智能: 技术 机器学习 e 人工智能 (例如深度学习)成为重要组成部分 数据科学,允许预测分析和创建高度自动化的系统。
  • 数据科学 今天: 今天 数据科学 它是一个多学科且不断发展的领域,在商业、科学、学术界和许多其他领域都有应用。

未来的挑战:

  • 道德和隐私: 负责任地使用 数据 带来了重大的道德和隐私挑战。
  • 技术和应用知识之间的差距: 弥合理论与实践之间的差距,以获得具体且有价值的数据驱动解决方案至关重要。
  • 解释: 从模型中提取可解释的知识仍然是从模型中获取可靠信息的关键挑战 数据.
  • 可扩展性: 处理和管理日益庞大的数据集将需要新的高性能工具。

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