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かずすえ科学かがく

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かずすえ科学かがく
科学かがくぶんささえ领域、​學科がっか
うえ级分类科學かがく 编辑
研究けんきゅう對象たいしょうかずすえ 编辑
从业しゃかずよりどころ科學かがく、​data architect 编辑
使用しよう統計とうけいがく、​应用数学すうがく、​計算けいさん科學かがく 编辑
Stack Exchange网站https://datascience.stackexchange.com 编辑

かずすえ科学かがく英語えいごdata scienceまたしょう资料科学かがくいち利用りようかずすえ(资料)がく习知识的學科がっか,其目标是とおる过从すうすえちゅうひさげ取出とりでゆう价值てき部分ぶぶん来生きすぎ产数すえ产品[1]学科がっか范围涵盖りょうかずすえ取得しゅとくかずすえ处理、かずすえ分析ぶんせきとう过程,举凡与すうよりどころゆう关的科学かがくひとしぞくすうすえ科学かがく

かずすえ科学かがく结合りょう诸多领域ちゅうてき论和わざ术,包括ほうかつ应用数学すうがく统计しき识别つくえがくかずすえ视化かずすえ仓库以及高性能こうせいのう计算かずすえ科学かがくとおる过运ようかく种相关的すうすえらい帮助专业人士じんし理解りかい问题。 かずすえ科学かがくわざ术可以帮すけわが们如なんせい确的处理すうすえ并协すけわが们在生物せいぶつがく社会しゃかい科学かがくひと类学とう领域进行研究けんきゅう调研。此外,すうすえ科学かがく也对しょう业竞そうゆう极大てき帮助[2]

美国びくに国家こっか标准わざ研究所けんきゅうじょ于2015ねん发表ななかん大數たいすうよりどころ参考さんこうかまち(NIST Big Data Reference Architecture,NBDRA),于第一卷定义篇中将數據科學定为在科学かがく实验科学かがく计算科学かがくこれきさきてきだいよん科学かがく科学かがく[3][4]

かずすえ科学かがくこれ统计がく识和计算つくえほどしき设计识相结合,并将其用于深度しんど分析ぶんせきすうすえらい获得すうすえ见解てき职业[5]


歷史れきし

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1960年代ねんだいかれとく·だくなんじ就首提議ていぎ要用ようようすうよりどころ科學かがく(data science、Datalogy)」らいがえだい計算けいさん科學かがく(computer science)」,後來こうらいざいうえ世紀せいき九十年代中期為國際分類社團聯盟所用。

1997ねん11月,吴建ぶく 发表りょう题为“统计=かずすえ科学かがく?”てき就任しゅうにんえんじ讲,[6] いん为他任命にんめいみつ歇根大学だいがくてき H. C.卡弗教授きょうじゅ[7] ざい这次えんじ讲中,しょう统计工作こうさく描述为数すえ收集しゅうしゅうかずすえけん分析ぶんせき以及决策制定せいていてきさんきょくざいてき结论ちゅう开创りょうかずすえ科学かがく”(而非“计算つくえ科学かがく”)这个术语てき现代用法ようほう,并提倡将统计がくじゅう命名めいめい为数すえ科学かがく,而统计学则应じゅう命名めいめい为数すえ科学かがく[6] きさきらい发表りょう题为“统计=かずすえ科学かがく?”てきえんじ讲,さく为他1998ねんてきくび个 P. C. 马哈ひしげ诺比斯纪ねんえんじ讲。[8] 这些讲座为了纪念印度いんど科学かがく、统计がく印度いんど统计学院がくいん​(えい创始じんP. C. 马哈ひしげ诺比斯​(えい

2001ねん,William S. Cleveland 提議ていぎはた設立せつりつためいちしんてき學科がっか吸收きゅうしゅう計算けいさんざいすうよりどころ方面ほうめん取得しゅとくてき進展しんてん作為さくい統計とうけいがくてき延伸えんしん。《Data Science Journal》及《The Journal of Data Science》分別ふんべつ於2002ねんあずか2003ねん發行はっこう;2005ねん9がつ美国びくに国家こっか科学かがく基金ききんかい發表はっぴょうりょう《长存てきすう码数すえ收集しゅうしゅう使つかい21せい纪的研究けんきゅうあずか教育きょういくなり可能かのう》,ぶん中將ちゅうじょうすうよりどころ科學かがく定義ていぎためしんいきあずか计算つくえ科学かがくすうすえ库与软件工程こうてい师与ほどじょ员,またが学科がっか专家,保管ほかん员以及专业注释者,图书馆员,档案馆员他人たにん员,这些じん对数码数すえ收集しゅうしゅうてき成功せいこう管理かんりいたり重要じゅうよう。」[9] 2008ねん Jeff Hamerbatcher あずか DJ Patil circa 分別ふんべつざい FacebookLinkedIn りょうみちびけぜんたまだい一支數據科學團隊,いたり此數よりどころ科學かがく越來ごえくえつこう流行りゅうこうなみ應用おうよういた公共こうきょう衛生えいせい市場いちば金融きんゆう社會しゃかいとう各個かっこ領域りょういき

かずすえ科学かがく

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かずよりどころ科學かがく這個職位しょくいてきあたま銜則1997ねん吴建ぶくてき报告 "Statistics = Data Science?"ちゅうくびつつみ[らいみなもと請求せいきゅう]てきみとめためかずよりどころ科學かがく是能これよし夠從大型おおがたかずすえしゅうちゅう析取すうよりどころなみ进行统计推断すいだんてき统计がく

2009 ねん 1 がつすうすうよりどころまたが機構きこう工作こうさくぐみ發表はっぴょうりょういち份名ため科學かがくあずか社會しゃかい數字すうじすうよりどころちからてき報告ほうこく,Sadkowsky したがえちゅう了解りょうかいいたすうよりどころ科學かがく」這個みとめため該詞自己じこしょ從事じゅうじ工作こうさくてきさいこう描述。

2012ねんかずすえ科学かがく哈佛商業しょうぎょう評論ひょうろんしょう为《じゅう一世纪最性感的职业》[10]かずよりどころ科學かがく逐漸なりためいちどき髦術Buzzword)。

2017ねんゆかり資料しりょう科學かがく活動かつどう而衍せいてき資料しりょう經濟けいざい,也開始かいしせきちゅうあずか經濟けいざい不同ふどうてき經濟けいざいよしへんやくてき資料しりょう而產せい經濟けいざい值,而資料しりょう經濟けいざいてき資料しりょう值則げん資料しりょう本身ほんみ,它可以不斷ふだんてきへんやく而產せい多樣たようてきあたい值。

かずすえ科学かがくざいおうてき需求巨大きょだいむぎ肯錫公司こうし宣布せんぷぜん世界せかいじょう此职业人才じんさいたんかけちょうじゅうまんこうじん[11]

参考さんこう文献ぶんけん

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  1. ^ Dhar, Vasant. Data Science and Prediction. [2014-07-14]. (原始げんし内容ないようそん于2014-11-09). 
  2. ^ AOL staff. Data Scientist: The Hottest Job You Haven't Heard Of. [2014-07-14]. (原始げんし内容ないようそん档于2014-07-17). 
  3. ^ そん副本ふくほん (PDF). [2022-06-07]. (原始げんし内容ないようそん (PDF)于2022-06-09). 
  4. ^ 大数たいすうすえ, 2017, 3(4): 11-19 doi: 10.11959/j.issn.2096-0271.2017037
  5. ^ Davenport, Thomas H.; Patil, D. J. Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century. Harvard Business Review. 2012-10-01 [2017-06-17]. ISSN 0017-8012. (原始げんし内容ないようそん于2017-06-14). 
  6. ^ 6.0 6.1 Wu, C. F. J. (1997). Statistics = Data Science? (PDF). [9 October 2014]. (原始げんし内容ないようそん (PDF)于2014-10-14). 
  7. ^ Identity of statistics in science examined. The University Records, 9 November 1997, The University of Michigan. [12 August 2013]. (原始げんし内容ないようそん档于2013-10-29). 
  8. ^ P.C. Mahalanobis Memorial Lectures, 7th series. P.C. Mahalanobis Memorial Lectures, Indian Statistical Institute. [18 Jul 2017]. (原始げんし内容ないようそん档于29 October 2013). 
  9. ^ Long-Lived Digital Data Collections: Enabling Research and Education in the 21st Century. (PDF). National Science Board, September 2005, National Science Foundation. [19 January 2020]. (原始げんし内容ないようそん (PDF)于2017-05-05). 
  10. ^ Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century. [2017-06-17]. (原始げんし内容ないようそん于2017-06-14). 
  11. ^ Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. [2017-06-17]. (原始げんし内容ないようそん于2017-06-19).