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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包圍著。你現在正在閱讀的文字就是數據。你智能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進一步增強。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，而不是純粹的計算。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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> 你能記得上一次真正用電腦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，並將這些知識和可行的洞察力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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* 數據科學的主要目的是從數據中**提取知識**，換句話說，就是**理解**數據，發現隱藏的關係並構建**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，現在已經明顯看出這個領域要廣泛得多。
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* 獲得的知識應該被應用於產生一些**可行的洞察力**，即可以應用於實際商業情境的實用洞察。
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* 我們應該能夠處理**結構化**和**非結構化**數據。我們稍後會在課程中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、營銷等）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)) 的觀點，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**，通過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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## 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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## 數據的類型
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正如我們之前提到的，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。有時我們還可以談到**半結構化**數據，它具有某種結構，但可能差異很大。
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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 年內每分鐘建築物內所有房間的溫度 | 以 JSON 格式存儲的科學論文集合，包含作者、發表日期和摘要 | 包含公司文件的文件共享 |
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| 記錄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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## 數據的來源
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數據的來源有很多，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，提供了大量有用的數據。例如，如果辦公樓配備了物聯網傳感器，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在網站上的瀏覽深度，以及用戶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**，或者提取關鍵詞和語義含義。
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- **圖像**或**視頻**。監控攝像頭的視頻可以用來估算道路上的交通流量，並通知人們潛在的交通擁堵。
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- 網絡服務器的**日誌**可以用來了解我們網站上哪些頁面最常被訪問，以及訪問時長。
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* **半結構化數據**
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- **社交網絡**圖譜可以是關於用戶個性和信息傳播潛在效果的極佳數據來源。
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- 當我們擁有一堆派對照片時，我們可以通過構建人們互相拍照的圖譜來提取**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，看看數據科學技術如何應用於更好地了解情況並改進業務流程。
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## 數據可以做什麼
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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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當然，根據實際數據的情況，有些步驟可能會缺失（例如，當我們已經擁有數據庫中的數據，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商業決策中的重要性。要將數據科學原則應用於企業運營，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，可能會帶來生產力的顯著提升（甚至是業務轉型），這被稱為**數字化轉型**。
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讓我們考慮一個例子。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，並希望利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「什麼可以被數字化？」開始。最簡單的方法是測量每位學生完成每個模塊所需的時間，並通過在每個模塊結束時進行選擇題測試來測量獲得的知識。通過計算所有學生的平均完成時間，我們可以找出哪些模塊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各不相同。或許更公平的做法是根據模組的長度（以字元數計算）來分配時間，然後比較這些數值。
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當我們開始分析多項選擇題的結果時，可以嘗試找出學生在哪些概念上有困難，並利用這些資訊改進內容。為了做到這一點，我們需要設計測試，使每個問題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，可以將每個模組所需的時間與學生的年齡類別進行對比。我們可能會發現，某些年齡類別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意。
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## 🚀 挑戰
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在這個挑戰中，我們將嘗試通過分析文本來找出與數據科學領域相關的概念。我們將選取一篇關於數據科學的維基百科文章，下載並處理文本，然後生成一個像這樣的文字雲：
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訪問 [`notebook.ipynb`](../../../../1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb ':ignore') 查看代碼。你也可以運行代碼，並即時觀察它如何執行所有數據轉換。
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> 如果你不知道如何在 Jupyter Notebook 中運行代碼，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**：修改上述代碼，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**：[思考數據科學場景](assignment.md)
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## 鳴謝
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這節課由 [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) 用 ♥️ 編寫。
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**免責聲明**：
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此文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解讀概不負責。 |
