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数据科学在大数据技术中的作用。

作者:张老师 浏览次数: 2019-09-18 15:04
数据科学可以理解为一个跨多学科领域的,从数据中获取知识的科学方法,技术和系统集合,其目标是从数据中提取出有价值的信息,它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学,统计,模式识别,机器学习,人工智能,深度学习,数据可视化,数据挖掘,数据仓库,以及高性能计算等。

图灵奖得主Jim Gray把数据科学喻为科学的“第四范式”(经验、理论、计算和数据驱动),并断言因为信息技术的影响和数据的泛滥增长,未来不管什么领域的科学问题都将由数据所驱动。
 
传统信息化技术多是在结构化和小规模数据上进行计算处理,大数据时代呢,数据变大了,数据多源异构了,需要智能预测和分析支持了,所以核心技术离不开机器学习、数据挖掘、人工智能等,另外还需考虑海量数据的分布式存储管理和机器学习算法并行处理。

成都加米谷学院大数据科学技术发展

所以数据的大规模增长客观上促进了DT(Data Technology)技术生态的繁荣与发展,包括大数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。
 
可见DT这种新技术泛型生态下的大数据版图十分庞杂,当然也有泡沫的成分存在,这个版图也会时刻处于变化之中,就像PC时代的应用程序,互联网上的网站,移动互联网的APP,大数据时代的技术和产品也正处于优胜劣汰的过程。


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