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# 定義數據科學
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|  繪製的手繪筆記 ](../../sketchnotes/01-Definitions.png) |
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| 定義數據科學 - _由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 繪製的手繪筆記_ |
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[](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I)
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## [課前測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/0)
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## 什麼是數據？
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在我們的日常生活中，我們無時無刻不被數據所包圍。你現在正在閱讀的文字就是數據。你手機裡朋友的電話號碼列表是數據，你手錶上顯示的當前時間也是數據。作為人類，我們天生就會處理數據，比如數錢或者給朋友寫信。
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然而，隨著電腦的誕生，數據變得更加重要。電腦的主要功能是進行計算，但它們需要數據來進行操作。因此，我們需要了解電腦如何存儲和處理數據。
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隨著互聯網的出現，電腦作為數據處理設備的角色變得更加重要。如果你仔細想想，我們現在使用電腦更多的是進行數據處理和通信，而不是實際的計算。當我們給朋友寫電子郵件或在互聯網上搜索信息時，我們實際上是在創建、存儲、傳輸和操作數據。
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> 你能記得上一次你用電腦實際進行計算是什麼時候嗎？
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## 什麼是數據科學？
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根據 [維基百科](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science)，**數據科學**被定義為*一個使用科學方法從結構化和非結構化數據中提取知識和洞察力，並將數據中的知識和可行洞察應用於廣泛應用領域的科學領域*。
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這一定義突出了數據科學的以下重要方面：
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* 數據科學的主要目標是從數據中**提取知識**，換句話說，就是**理解**數據，發現一些隱藏的關係並建立**模型**。
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* 數據科學使用**科學方法**，例如概率和統計。事實上，當*數據科學*這個術語首次被提出時，有些人認為數據科學只是統計學的一個新潮名稱。然而，現在已經很明顯這個領域要廣泛得多。
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* 獲得的知識應用於產生一些**可行的洞察**，即可以應用於實際業務情境的實用洞察。
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* 我們應該能夠處理**結構化**和**非結構化**數據。我們將在課程的後面部分回到這一點，討論不同類型的數據。
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* **應用領域**是一個重要的概念，數據科學家通常需要對問題領域（例如：金融、醫學、行銷等）有一定程度的專業知識。
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> 數據科學的另一個重要方面是研究如何使用電腦收集、存儲和操作數據。雖然統計學為我們提供了數學基礎，但數據科學將數學概念應用於實際從數據中獲取洞察。
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根據 [Jim Gray](https://en.wikipedia.org/wiki/Jim_Gray_(computer_scientist)) 的說法，數據科學可以被視為一種獨立的科學範式：
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* **經驗科學**，主要依賴觀察和實驗結果
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* **理論科學**，從現有的科學知識中產生新概念
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* **計算科學**，基於一些計算實驗發現新原則
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* **數據驅動科學**，基於發現數據中的關係和模式
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## 其他相關領域
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由於數據無處不在，數據科學本身也是一個廣泛的領域，涉及許多其他學科。
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<dt>數據庫</dt>
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一個關鍵的考量是<b>如何存儲</b>數據，即如何以允許更快處理的方式結構化數據。有不同類型的數據庫可以存儲結構化和非結構化數據，這些我們會在<a href="../../2-Working-With-Data/README.md">課程中進一步探討</a>。
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<dt>大數據</dt>
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我們經常需要存儲和處理結構相對簡單但數量非常龐大的數據。有專門的方法和工具可以將這些數據分佈式存儲在計算機集群上，並高效地處理它們。
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<dt>機器學習</dt>
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理解數據的一種方法是<b>建立模型</b>，以預測所需的結果。從數據中開發模型被稱為<b>機器學習</b>。你可以參考我們的<a href="https://aka.ms/ml-beginners">機器學習入門課程</a>以了解更多。
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<dt>人工智慧</dt>
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機器學習的一個領域稱為人工智慧（AI），它也依賴於數據，並涉及構建模仿人類思維過程的高複雜性模型。AI 方法通常允許我們將非結構化數據（例如自然語言）轉化為結構化洞察。
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</dd>
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<dt>可視化</dt>
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龐大的數據量對人類來說是難以理解的，但一旦我們使用這些數據創建了有用的可視化，我們就能更好地理解數據，並得出一些結論。因此，了解多種可視化信息的方法非常重要——這是我們將在課程的<a href="../../3-Data-Visualization/README.md">第三部分</a>中涵蓋的內容。相關領域還包括<b>資訊圖表</b>和<b>人機互動</b>。
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## 數據的類型
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正如我們已經提到的，數據無處不在。我們只需要以正確的方式捕捉它！區分**結構化**和**非結構化**數據是很有用的。前者通常以某種結構化的形式表示，通常是表格或多個表格，而後者則只是文件的集合。有時我們也可以談論**半結構化**數據，它具有某種結構，但結構可能有很大差異。
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| 結構化數據 | 半結構化數據 | 非結構化數據 |
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| 包含人員及其電話號碼的列表 | 包含鏈接的維基百科頁面 | 《大英百科全書》的文本 |
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| 過去 20 年內每分鐘建築物中所有房間的溫度 | 以 JSON 格式存儲的科學論文集合，包括作者、發表日期和摘要 | 包含公司文件的文件共享 |
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| 進入建築物的所有人的年齡和性別數據 | 網頁 | 監控攝像頭的原始視頻流 |
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## 從哪裡獲取數據
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數據的來源有很多種，無法一一列舉！然而，我們可以提到一些典型的數據來源：
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* **結構化數據**
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- **物聯網**（IoT），包括來自不同傳感器（如溫度或壓力傳感器）的數據，提供了許多有用的數據。例如，如果一棟辦公樓配備了 IoT 傳感器，我們可以自動控制供暖和照明以降低成本。
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- **調查問卷**，例如我們在用戶購買後或訪問網站後要求他們完成的問卷。
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- **行為分析**，例如可以幫助我們了解用戶如何深入瀏覽網站，以及他們離開網站的典型原因。
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* **非結構化數據**
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- **文本**可以是豐富的洞察來源，例如整體的**情感分數**，或提取關鍵詞和語義意義。
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- **圖像**或**視頻**。來自監控攝像頭的視頻可以用於估算道路上的交通流量，並通知人們可能的交通堵塞。
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- 網頁伺服器的**日誌**可以用來了解我們網站的哪些頁面最常被訪問，以及訪問的時長。
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* **半結構化數據**
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- **社交網絡**圖表可以是關於用戶個性和信息傳播潛力的數據的絕佳來源。
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- 當我們有一堆派對的照片時，我們可以通過構建人們互相拍照的圖表來嘗試提取**群體動態**數據。
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通過了解不同的數據來源，你可以嘗試思考不同的場景，看看數據科學技術可以在哪些方面應用，以更好地了解情況並改進業務流程。
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## 你可以用數據做什麼
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在數據科學中，我們專注於數據旅程的以下步驟：
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<dt>1) 數據獲取</dt>
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第一步是收集數據。雖然在許多情況下這可能是一個簡單的過程，比如從網頁應用程序進入數據庫的數據，但有時我們需要使用特殊技術。例如，來自 IoT 傳感器的數據可能過於龐大，因此使用像 IoT Hub 這樣的緩衝端點來收集所有數據以便進一步處理是一個好習慣。
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<dt>2) 數據存儲</dt>
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存儲數據可能具有挑戰性，特別是當我們談論大數據時。在決定如何存儲數據時，預測未來你希望如何查詢數據是有意義的。數據可以通過多種方式存儲：
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<li>關聯數據庫存儲表的集合，並使用一種稱為 SQL 的特殊語言來查詢它們。通常，表被組織成不同的組，稱為模式。在許多情況下，我們需要將數據從原始形式轉換為適合模式的形式。</li>
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<li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL">NoSQL</a> 數據庫，例如 <a href="https://azure.microsoft.com/services/cosmos-db/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum">CosmosDB</a>，不對數據強制執行模式，並允許存儲更複雜的數據，例如層次結構的 JSON 文檔或圖表。然而，NoSQL 數據庫沒有 SQL 的豐富查詢功能，並且無法強制執行參考完整性，即表結構和表之間關係的規則。</li>
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<li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake">數據湖</a>存儲用於以原始、非結構化形式存儲大量數據。數據湖通常用於大數據，當所有數據無法容納在一台機器上時，必須由伺服器集群存儲和處理。<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Parquet">Parquet</a> 是一種經常與大數據一起使用的數據格式。</li>
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</ul>
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<dt>3) 數據處理</dt>
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這是數據旅程中最令人興奮的部分，涉及將數據從其原始形式轉換為可用於可視化/模型訓練的形式。當處理非結構化數據（如文本或圖像）時，我們可能需要使用一些 AI 技術從數據中提取<b>特徵</b>，從而將其轉換為結構化形式。
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<dt>4) 可視化 / 人類洞察</dt>
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為了理解數據，我們經常需要對其進行可視化。擁有多種可視化技術，我們可以找到合適的視圖來獲得洞察。通常，數據科學家需要“玩轉數據”，多次對其進行可視化，尋找某些關係。此外，我們還可以使用統計技術來檢驗假設或證明數據之間的相關性。
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<dt>5) 訓練預測模型</dt>
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由於數據科學的最終目標是能夠根據數據做出決策，我們可能希望使用<a href="http://github.com/microsoft/ml-for-beginners">機器學習</a>技術來構建預測模型。然後，我們可以使用這些模型對具有相似結構的新數據集進行預測。
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當然，根據實際數據的不同，有些步驟可能會缺失（例如，當我們已經在數據庫中擁有數據，或者當我們不需要模型訓練時），或者某些步驟可能會重複多次（例如數據處理）。
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## 數字化與數字化轉型
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在過去的十年中，許多企業開始意識到數據在業務決策中的重要性。要將數據科學原則應用於經營業務，首先需要收集一些數據，即將業務流程轉化為數字形式，這被稱為**數字化**。將數據科學技術應用於這些數據以指導決策，可以顯著提高生產力（甚至實現業務轉型），這被稱為**數字化轉型**。
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讓我們來看一個例子。假設我們有一門數據科學課程（比如這門課程），我們在線上向學生提供，並希望使用數據科學來改進它。我們該怎麼做？
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我們可以從問“什麼可以數字化？”開始。最簡單的方法是測量每位學生完成每個模組所需的時間，並通過在每個模組結束時進行選擇題測試來測量所獲得的知識。通過計算所有學生的平均完成時間，我們可以找出哪些模組對學生來說最具挑戰性，並著手簡化它們。
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> 你可能會認為這種方法並不理想，因為模組的長度可能不同。或許更公平的做法是將時間除以模組的長度（以字元數計算），然後比較這些值。
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當我們開始分析多選測試的結果時，可以嘗試找出學生難以理解的概念，並利用這些資訊來改進內容。為了達到這個目的，我們需要設計測試，使每個問題都能對應到某個特定的概念或知識塊。
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如果我們想進一步深入分析，可以將每個模組所花的時間與學生的年齡類別進行對比。我們可能會發現某些年齡層的學生完成模組所需的時間過長，或者在完成之前就中途退出。這可以幫助我們為模組提供年齡建議，並減少因錯誤期望而導致的不滿。
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## 🚀 挑戰
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在這個挑戰中，我們將透過分析文本來尋找與資料科學領域相關的概念。我們會選取一篇關於資料科學的維基百科文章，下載並處理文本，然後建立一個像這樣的文字雲：
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請訪問 [`notebook.ipynb`](../../../../1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb ':ignore') 來閱讀程式碼。你也可以執行程式碼，並即時查看它如何進行所有的資料轉換。
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> 如果你不知道如何在 Jupyter Notebook 中執行程式碼，可以參考 [這篇文章](https://soshnikov.com/education/how-to-execute-notebooks-from-github/)。
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## [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/1)
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## 作業
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* **任務 1**：修改上述程式碼，找出與 **大數據** 和 **機器學習** 領域相關的概念
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* **任務 2**：[思考資料科學場景](assignment.md)
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## 致謝
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這堂課由 [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) 用 ♥️ 編寫完成
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**免責聲明**：
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本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。 |
