数据科学研究的现状与趋势全解_近三年数据科学领域研究进展-程序员宅基地

技术标签: AI人工智能算法落地与实践  

大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。首先,本文探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等基本问题,并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系;其次,分析现阶段数据科学的研究特点,并分别提出了专业数据科学、专业中的数据科学及大数据生态系统中的相对热门话题;接着,探讨了数据科学研究中的10个争议及挑战:思维模式的转变(知识范式还是数据范式)、对数据的认识(主动属性还是被动属性)、对智能的认识(更好的算法还是更多的数据)、主要瓶颈(数据密集型还是计算密集型)、数据准备(数据预处理还是数据加工)、服务质量(精准度还是用户体验)、数据分析(解释性分析还是预测性分析)、算法评价(复杂度还是扩展性)、研究范式(第三范式还是第四范式)、人才培养(数据工程师还是数据科学家)。再次,提出了数据科学研究的10个发展趋势:预测模型及相关分析的重视、模型集成及元分析的兴起、数据在先,模式在后或无模式的出现、数据一致性及现实主义的回归、多副本技术及靠近数据原则的广泛应用、多样化技术及一体化应用并存、简单计算及实用主义占据主导地位、数据产品开发及数据科学的嵌入式应用、专家余及公众数据科学的兴起、数据科学家与人才培养的探讨。最后,结合本文工作,为数据科学研究者给出了几点建议和注意事项。

大数据正在改变着人们的工作、生活与思维模式,进而对文化、技术和学术研究产生了深远影响。一方面,大数据时代给各学科领域带来了新的机遇——认识论和研究范式的转变,出现了一种区别于传统科学研究中沿用至今的“知识范式”的新研究范式——“数据范式”。“数据范式”的广为应用成为现代科学研究的一个重要转变。另一方面, 大数据带来的挑战在于数据的获得、存储、计算不再是瓶颈或难题&#

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