数据科学和统计学领域的主要差异

数据科学和统计学领域的主要差异

数据科学和统计学有什么区别

关于数据科学和统计学之间的差异,科学界存在许多相互矛盾的观点。从远处看,这些领域通常看起来是可以互换的,其共同目标是利用数据解决问题。FiveThirtyEight 创始人 Nate Silver 是统计学中最受认可的声音之一,他断言数据科学只是统计学的一种重塑。然而,包括纽约大学的 Vasant Dhar、哥伦比亚大学的 Andrew Gelman 和斯坦福大学的 David Donoho 在内的领先学者将数据科学描述为计算机科学出现的统计学应用分支。虽然数据科学和统计学确实有一些共同点,但如果你仔细观察每个专业领域,就会发现根本的区别。

什么是统计?

统计学是一个扎根于数学的研究领域,提供程序化工具和方法(例如方差分析、均值、中位数和频率分析)来收集数据、设计实验并对给定的一组数字进行分析以测量属性或确定特定问题的值。统计方法用于所有需要决策的领域。

什么是数据科学

著名科学家 Jim Gray说,“由于信息技术的影响,科学的一切都在发生变化”,并将数据科学称为科学的“第四范式”。数据科学领域可以说是机器学习、传统研究和软件开发相遇的十字路口。作为一个更广泛的多学科领域,数据科学超越了探索性分析,它使用科学方法、算法和数学公式来提取、评估和可视化结构化和非结构化数据。数据科学可以进一步细分为数据挖掘、机器学习和大数据。

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