数据科学的Top9个定义及其解读01Data science is an interdisciplinary

 

数据科学的Top9个定义及其解读01Data science is an interdisciplinary academic field that uses statistics, scientific computing, scientific methods, processes, algorithms and systems to extract or extrapolate knowledge and insights from noisy, structured, and unstructured data.（数据科学是一个跨学科的学术领域，它使用统计学、科学计算、科学方法、过程、算法和系统，从嘈杂的、结构化的和非结构化的数据中提取或推断知识和见解。

）———Wikipedia【解读】该定义来自维基百科对数据科学的定义，是一种比较通用和常见的定义方式维基百科作为一个自由、开放的在线百科全书，其定义相对客观、全面、权威，因此其定义受到广泛关注和使用02

Data science is a blend of three key elements: technology hacking, math and statistics, and substantive expertise.

（数据科学是三个关键元素的融合：技术黑客、数学和统计学以及实质性专业知识）—DJ Patil, Former US Chief Data Scientist【解读】该定义来自美国前首席数据科学家 DJ Patil，是强调数据科学所需要的技术、数学和领域专业知识三个方面的综合性定义。

DJ Patil 是数据科学领域的知名人士，因此该定义具有一定的权威性和影响力03Data Science is an interdisciplinary field that involves the extraction, analysis, and interpretation of data, using techniques from statistics, machine learning, and other fields, to inform decision-making in a range of domains.

（数据科学是一门跨学科的领域，涉及使用统计学、机器学习和其他领域的技术，从数据中提取、分析和解释数据，以在各种领域中支持决策）———Rachel Schutt and Cathy ONeil【解读】该定义最初出现在数据科学领域早期经典教材《Doing Data Science》（2013）中，由哥伦比亚大学Rachel Schutt 和 Cathy ONeil 提出。

这两位作者分别在媒体和金融领域拥有丰富的数据科学经验，这种定义因为跨学科性质和实用性而广受欢迎04Data science is an interdisciplinary field that deals with the extraction, management, analysis, visualization, and interpretation of large and complex datasets, using techniques from statistics, mathematics, computer science, and other related fields.（数据科学是一门跨学科的领域，涉及管理、分析、可视化和解释大规模和复杂的数据集，使用统计学、数学、计算机科学和其他相关领域的技术。

）————D. Donoho，斯坦福大学教授，论文《50 Years of Data Science》的作者【解读】该定义强调了数据科学的跨学科性质和数据处理的复杂性，以及使用统计学、数学、计算机科学和其他相关领域的技术进行数据分析和解释的重要性。

同时，这个定义也包含了数据可视化和管理方面的内容这个定义在数据科学领域被广泛引用和讨论，被认为是数据科学领域的一个重要里程碑它将数据科学定义为一个跨学科的领域，并提出了数据科学所需要的技术和方法，包括统计学、数学、计算机科学等。

同时，它强调了数据可视化和管理的重要性，突出了数据科学在现代数据驱动的决策制定中的作用05Data science is a relatively recent yet fast-growing and multifaceted field.  It uses various advanced analytics techniques and predictive modeling algorithms to extract meaningful insights from data to help answer strategic business or scientific questions.（数据科学是一个相对较新的，但快速增长和多方面的研究领域。

它使用各种先进的分析技术和预测建模算法，从数据中提取有意义的见解，以帮助回答战略业务或科学问题）———DataCamp【解读】该定义来自DataCamp，是一家在线数据科学和机器学习学习平台该定义简明扼要地概括了数据科学的主要特点和作用。

数据科学是一个涉及多个领域的跨学科领域，它利用各种高级技术和算法来处理和分析数据，以揭示有用的信息和知识这些信息可以帮助组织或科学家回答重要的问题和做出决策，从而推动业务增长和科学进步06Data Science is the field of study that combines domain expertise, programming skills, and knowledge of mathematics and statistics to extract meaningful insights from data.

（数据科学是一门研究如何使用科学方法、过程、算法和系统从数据中提取有意义的见解的学科，需要结合领域专业知识、编程技能以及数学和统计学知识）—Mike Loukides【解读】该定义最初出现在 2010 年的 OReilly Media 报告《What is Data Science?》中，由 Mike Loukides 提出。

OReilly Media 是一家知名的技术出版社，该报告因为深入浅出、易于理解而广受欢迎07Data science combines math and statistics, specialized programming, advanced analytics, artificial intelligence (AI), and machine learning with specific subject matter expertise to uncover actionable insights hidden in an organization’s data. These insights can be used to guide decision making and strategic planning.（数据科学将数学和统计学、专业编程、高级分析、人工智能和机器学习与特定主题的专业知识相结合，以揭示隐藏在组织数据中的可操作的见解。

这些见解可用于指导决策制定和战略规划）—IBM【解读】该定义来自 IBM，强调数据科学是一种跨学科的领域，需要结合多个技术和领域知识，以从数据中提取有价值的信息和见解，可以用于指导组织的决策和规划，帮助其实现商业目标和增强竞争力。

08Data science is a multidisciplinary field that broadly describes the use of data to generate insight.（数据科学是一个多学科领域，广泛描述了使用数据来产生洞察力）

—SAS【解读】该定义来自SAS，是全球领先的商业智能和数据分析软件提供商之一该定义简洁明了地概括了数据科学的本质数据科学是一个涉及多个领域的跨学科领域，它利用各种数据处理和分析技术来挖掘数据中潜在的知识和见解。

09数据科学是一门以数据，尤其是大数据为研究对象，并以机器学习、统计学和数据可视化等学科为主要理论基础，重点研究数据的加工、计算、管理、分析以及数据产品开发等关键活动的交叉性学科 —学习强国【解读】该定义来自《学习强国》，由全国科学技术名词委员会审定和发布。

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