21世纪发展最快的数据科学的总结
一、认识
数据科学是一个多学科领域，它使用科学技术和计算算法从结构化和非结构化数据中收集有价值的见解和知识。
它涉及数学、统计学、统计建模、计算机科学、数据库技术、编程、预测分析、信号处理、人工智能、机器学习、神经网络、信号处理和许多更高级的过程。
数据科学研究的好处是不可估量的。
个人深入挖掘并找出数据科学最常见的一些应用。
二、应用领域排行的个人总结
排行第11名： 运营管理领域
数据科学应用方案：评估不同航线的乘客需求并增加每个座位的利润。
1.认识航空公司已将运营挑战转化为成功的数据科学用例。
将数据科学纳入航空业的最终好处包括准确响应当前和未来的市场需求、改进航线规划、更好的收入管理以及实施可盈利的营销策略，例如客户忠诚度计划。
借助数据科学，航空公司可以改进定价策略并管理库存。许多成功地将每个座位的利润提高了 20% 以上。一些航空公司每年还会分析其网站上的数十亿次搜索，以确定最佳路线和飞行时间。
排行第10名：公司或媒体的战略决策和意图分析
数据科学应用方案：意图分析系统将机器学习与各种分析功能相结合，从低级标记化和语法分析到高级情绪分析，让企业更加以客户为中心 。
您可能熟悉术语“情绪分析”。这是一种分析消息并确定潜在情绪是消极、积极还是中性的方法。意图分析通过分析消息背后的用户意图并确定它是否与投诉、建议、查询、意见或新闻有关，从而加快了过程。
制造智能电饭锅的社交帖子示例。
“它有OLED屏幕吗？“ - 一个问题
“它是否可以使用电池而不是直流，还可以使用天然气 的，有温度显示吗”——一个建议
“不能远程监控电饭锅质量不好”——反馈
数据科学可以识别意图的模式。它使企业能够更加以客户为中心，尤其是在销售和客户支持等领域。从获取反馈到处理大量查询并提供个性化服务，意图分析可以成为关键工具。它还可以用于检测垃圾邮件，例如无效的电子邮件、消息和电话。
排行第9名： 检测金融欺诈
数据科学应用方案：发现交易不一致 ，解决并发处理的999与1000的时间精度关系
涉及信用卡交易、所得税申报表索赔、保险索赔等的欺诈是人们关注的主要问题。没有特定的软件或算法适用于所有行业的各种欺诈行为。问题的特征在每种情况下都不同。
检测不同类型欺诈的不同方法：
神经网络用于检测财务报表欺诈。
贝叶斯学习神经网络可以有效地检测医疗保险欺诈、电信欺诈和信用卡欺诈交易。
链接分析技术利用记录链接和社交网络方法来查找已知欺诈者与其他个人之间的关系。
无监督机器学习算法用于识别新型欺诈。
排行第8名： 实时路线优化
数据科学应用方案：尽量减少距离和旅行成本 。
利用数据科学和应用工程的力量，我们可以准确预测两个地点之间的旅行时间。
假设一家快递公司有 1,000 条销售路线、50 家商店和 50,000 名强大的客户群。目的是在缩短距离的同时，以最快的速度向所有客户交付包裹。这是一个NP-hard问题。
该公司可以使用三维方法和复杂的路线图算法来非常精确地解决这一挑战。这些数据科学算法映射附近的位置，并为彼此更接近的交付点创建子集。
大多数公司使用分支定界或动态编程和遗传算法来获得最先进的解决方案。它通过在不延误包裹的情况下减少送货车辆的数量来帮助他们节省大量运营费用。
排行第7名：优化广告目标
数据科学应用方案：向合适的受众展示广告以降低获客成本
良好的广告一直是公司成功的主要原因之一。但这不仅仅是用一句朗朗上口的短语来宣传产品；它还涉及在正确的时间和正确的上下文中将信息传递给正确的人。
数据科学对于广告商和营销商来说变得至关重要，他们需要实时分析数以千计的信号并在合适的时间向合适的受众投放广告。机器学习对于分析用户过去的行为（网站访问、搜索、购买）也必不可少。
您拥有的数据越多，您将获得更好的定位结果。以下是目标广告的用例。
视觉营销：是零售行业的一种营销实践，涉及优化产品和服务的展示。它涉及灯光、颜色组合、创意视觉展示和其他吸引客户注意力的元素。
程序化广告：定义为在线广告空间的自动购买和销售。它允许品牌或代理商通过复杂的生态系统在几毫秒内购买发布商网站或应用程序上的广告展示。
智能出价：是自动出价策略的一个子集，每次出价过程发生时，它都会使用机器学习来优化广告以获得更高的转化价值。大数据杀熟问题需要重点关注！！！
排行第6名：高级图像识别
数据科学应用方案：识别模式并区分多个图像集
现代数据科学软件可以准确识别人脸，并将其与其数据库中可用的所有图片进行匹配。它足够聪明，可以识别任何特殊模式，无论是面部表情还是纹理。一些程序旨在从复杂的图表中收集数据和/或识别手写文本。
除了面部识别之外，数据科学工具还可以利用机器学习方法来检测相机帧中捕获的物体。它们可以实时检测形状、颜色，甚至测量所有物体的尺寸，为用户提供对图像内容的详细洞察。
图像识别和物体检测都用于各个领域，从智能照片库和定向广告到视障人士的可访问性和增强的研究能力。微软和谷歌等科技巨头正在大力投资图像识别研究和相关应用。肖像权问题、隐私问题也越来越凸显！！
排行第5名：游戏开发
数据科学应用方案：改善玩家体验、参与策略和收入
游戏成功的两大要素：故事情节和画面。他们让玩家保持参与和对游戏的兴趣。
在游戏中收集的数据可以以多种不同的方式使用。例如，许多公司使用游戏分析来获取有关玩家想要什么、他们在每个阶段花费多少时间以及他们最喜欢哪个部分的特定知识。
数据科学用于创建模型、授权机器学习算法，并确定优化点和趋势以改善游戏体验。它使开发人员能够使用先前获得的数据提出新的游戏概念、故事情节并构建交互式场景。
排行第4名： 制造
数据科学应用方案：促进预防性维护和故障预测
数据科学在制造业中的使用方式在某些方面是独一无二的。这是因为有许多不同类型的制造单位，每个单位都有不同的要求。
数据科学主要用于从制造过程中提取有价值的信息。这些信息可以帮助企业实现利润最大化、风险最小化和生产力分析。
例如1：某汽ERP使用称为制造执行系统的软件解决方案来收集和评估工厂车间数据。通过分析他们的数据，该公司发现其中一个模块中的螺丝必须旋转 13 次。如果它只转动 10 或 12 次，系统会闪烁错误并停止安装。
如果分析得当，这些信息可用于
估计机器故障率
识别低能效组件
简化库存管理
优化工厂占地面积
例如2：某金属公司采集的数据包括所有内部和外部来源，从传感器和处理器到材料质量和性能——以缩短生产时间、最大限度地降低能源成本并最大限度地提高利润。
例如3：某特公司的汽车故障问题，路障识别问题还有待数据科学解决！！！
排行第3名：天文（太空）研究
数据科学应用方案：基因改造和研究、时空和物质本质探索方法，帮助我们更好地了解人类空间和物质。地球是目前唯一的生命宜居星球。
在过去的十年中，天文研究和多国大规模深空合作发展迅速。因此，每年都会产生大量的数据（10,000 到 80,000 PB）。
数据科学使星空信息学家能够从如此庞大而复杂的数据集中提取实用的见解，以便他们了解 星球 的差异如何影响人类居住、物质特异性探索。
排行第2名：教育
数据科学应用方案：提高学生的表现和教学方法
数据科学有能力彻底改变教育部门。它可以帮助教师采用适应性学习技术，旨在提供有效和定制的学习路径来吸引每个学生。
一些机器学习算法，例如决策树、逻辑回归和随机森林，已经用于此目的。
数据科学还允许管理员分析教师的活动和教学方法。它提供了宝贵的信息，显示了院系的优势和劣势。这可以帮助教师相应地改进并确定最有效的教学方法。
采用了数据科学方法来分析学生数据并预测他们的表现。使用各种技术来识别模式和趋势，以提供定制的学生体验。
排行第1名：药物发现与开发
数据科学应用方案：数据科学提高整个研发过程的效率 ，2020年最快生产疫苗的解决方案！！
高级分析和计算能力的结合使数据科学成为药物研究、生物医学的关键核心学科。
人工智能和机器学习技术在药物发现中的融合，大大缩短了整个研发过程的时间并提高了效率。
例如 1：DeepPurpose工具 。
例如 2：Cognizant开发的数据科学解决方案 。
例如3：aligners 分析 DNA 序列各个组成部分的位置。该软件程序识别特定人类基因组序列与其他人类基因组序列不同的位置。
三、经常问的问题
数据分析和数据科学有什么区别？
数据分析侧重于在上下文中查看历史记录，而数据科学侧重于创建可以预测或分析接下来发生的事情的预测模型。
例如，数据分析师可能会综合大数据来回答诸如“去年秋天哪些产品产生的利润最多？”之类的问题。另一方面，数据科学家可能会使用机器学习方法来分析反馈和客户行为，并预测今年哪些产品和服务的表现会更好。
根据顶尖的数据科学家排行榜，数据科学家的平均年薪 为 111,000 美元。经验丰富的数据科学家（经理级专业人员）每年的收入高达 250,000 美元。
美国是数据科学家和数学科学职业就业水平最高的国家之一。我们中国有待发展。努力挑战百万年薪的新生代数据科学家！！！
数据科学平台的未来是什么？
数据科学平台的采用正在显着增加。它为开源程序和计算机资源的可扩展性提供了灵活性。此外，它可以轻松地与众多数据架构保持一致。
预计 2025年，全球数据科学平台市场规模将达到 260 亿美元，复合年增长率为 26.9%。人工智能和神经网络的进步将是这种惊人增长背后的关键因素。
而排名前三的领域，在今天都有深刻的事件！！
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