【数据科学】数据科学家与数据科学

仅仅在几年前，数据科学家还不是一个正式确定的职业，然而一眨眼的工夫，这个职业就已经被誉为“今后十年IT行业最重要的人才”了。

一、数据科学家的起源

"数据科学"（DataScience）起初叫"datalogy "。最初在1966年由Peter Naur提出，用来代替"计算机科学"（丹麦人，2005年图灵奖得主，丹麦的计算机学会的正式名称就叫Danish Society of Datalogy，他是这个学会的第一任主席。Algol 60是许多后来的程序设计语言，包括今天那些必不可少的软件工程工具的原型。图灵奖被认为是“计算科学界的诺贝尔奖”。）

1996年，International Federation of Classification Societies (IFCS)国际会议召开。数据科学一词首次出现在会议（Data Science, classification, and related methods）标题里。

1998年，C.F. Jeff Wu做出题为“统计学=数据科学吗？ 的演讲，建议统计改名数据的科学统计数据的科学家。 （吴教授于1987年获得COPSS奖，2000年在中国台湾被选为中研院院士，2004年作为第一位统计学者当选美国国家工程院院士，也是第一位华人统计学者获此殊荣。）

2002年，国际科学理事会：数据委员会科学和技术（CODATA）开始出版数据科学杂志。

2003年，美国哥伦比亚大学开始发布数据科学杂志，主要内容涵盖统计方法和定量研究中的应用。

2005年，美国国家科学委员会发表了"Long-lived Digital Data Collections: Enabling Research and Education in the 21st Century"，其中给出数据科学家的定义：

"the information and computer scientists, database and software and programmers, disciplinary experts, curators and expert annotators, librarians, archivists, and others, who are crucial to the successful management of a digital data collection"

信息科学与计算机科学家，数据库和软件工程师，领域专家，策展人和标注专家，图书管理员，档案员等数字数据管理收集者都以可成为数据科学家。它们主要任务是："进行富有创造性的查询和分析。"

2012年，O'Reilly媒体的创始人 Tim O'Reilly 列出了世界上排名前7位的数据科学家。

• Larry Page，谷歌CEO。
• Jeff Hammerbacher，Cloudera的首席科学家和DJ Patil，Greylock风险投资公司企业家。
• Sebastian Thrun，斯坦福大学教授和Peter Norvig，谷歌数据科学家。
• Elizabeth Warren，Massachusetts州美国参议院候选人。
• Todd Park，人类健康服务部门首席技术官。
• Sandy Pentland，麻省理工学院教授。
• Hod Lipson and Michael Schmidt，康奈尔大学计算机科学家。

具体有时间再补充，感兴趣的朋友可以Google Scholar一下他们的文献。 关于数据科学家的更多讨论： 你能列出十个著名的女性数据科学家吗？Can you name 10 famous data scientist women? 谁是最富有的数据科学家？Who are the wealthiest data scientists? 请列出对大数据最具有影响力的20个人？Who Are The Top 20 Influencers in Big Data?

二、数据科学家的定义

数据科学(Data Science)是从数据中提取知识的研究，关键是科学。数据科学集成了多种领域的不同元素，包括信号处理，数学，概率模型技术和理论，机器学习，计算机编程，统计学，数据工程，模式识别和学习，可视化，不确定性建模，数据仓库，以及从数据中析取规律和产品的高性能计算。数据科学并不局限于大数据，但是数据量的扩大诚然使得数据科学的地位越发重要。

数据科学的从业者被称为数据科学家。数据科学家通过精深的专业知识在某些科学学科解决复杂的数据问题。不远的将来，数据科学家们需要精通一门、两门甚至多门学科，同时使用数学，统计学和计算机科学的生产要素展开工作。所以数据科学家就如同一个team。

曾经投资过Facebook，LinkedIn的格雷洛克风险投资公司把数据科学家描述成“能够管理和洞察数据的人”。在IBM的网站上，数据科学家的角色被形容成“一半分析师，一半艺术家”。他们代表了商业或数据分析这个角色的一个进化。

for example – a data scientist will most likely explore and examine data from multiple disparate sources. The data scientist will sift through all incoming data with the goal of discovering a previously hidden insight, which in turn can provide a competitive advantage or address a pressing business problem. A data scientist does not simply collect and report on data, but also looks at it from many angles, determines what it means, then recommends ways to apply the data.

• Anjul Bhambhri，IBM的大数据产品副总裁。

数据科学家是一个好奇的，不断质疑现有假设，能盯着数据就能指出趋势的人。这就好像在文艺复兴时期，一个非常想为组织带来挑战并从挑战中学习的人一样。

• Jonathan Goldman，LinkedIn数据科学家。

2006年的6月份进入商务社交网站LinkedIn，当时LinkedIn只有不到800万用户。高德曼在之后的研究中创造出新的模型，利用数据预测注册用户的人际网络。具体来讲，他以用户在LinkedIn的个人资料，来找到和这些信息最匹配的三个人，并以推荐的形式显示在用户的使用页面上——这也就是我们熟悉的"你可能认识的人（People you may know）"。这个小小的功能让LinkedIn增加了数百万的新的页面点击量(数据挖掘的应用典型之一推荐系统）。

• John Rauser, 亚马逊大数据科学家。

数据科学家是工程师和统计学家的结合体。从事这个职位要求极强的驾驭和管理海量数据的能力；同时也需要有像统计学家一样萃取、分析数据价值的本事，二者缺一不可。

• Steven Hillion, EMC Greenplum数据分析副总裁。

数据科学家是具有极强分析能力和对统计和数学有很深研究的数据工程师。他们能从商业信息等其他复杂且海量的数据库中洞察新趋势。

• Monica Rogati, LinkedIn资深数据科学家。

所有的科学家都是数据学家，因为他们整天都在和海量数据打交道。在我眼中，数据学家是一半黑客加一半分析师。他们通过数据建立看待事物的新维度。数据学家必须能够用一只眼睛发现新世界，用另一只眼睛质疑自己的发现。

• Daniel Tunkelang，LinkedIn首席数据科学家。

我是bitly 首席科学家Hilary Mason的忠实崇拜者。关于这个新概念的定义我也想引用她的说法：数据科学家是能够利用各种信息获取方式、统计学原理和机器的学习能力对其掌握的数据进行收集、去噪、分析并解读的角色。

• Michael Rappa，北卡罗莱纳州立大学教授。

尽管数据科学家这个名称最近才开始在硅谷出现，但这个新职业的产生却是基于人类上百年对数据分析的不断积累和衍生。和数据科学家最接近的职业应该是统计学家，只不过统计学家是一个成熟的定义且服务领域基本局限于政府和学界。数据科学家把统计学的精髓带到了更多的行业和领域。

• 林仕鼎，百度大数据首席架构师。

如果从广义的角度讲，从事数据处理、加工、分析等工作的数据科学家、数据架构师和数据工程师都可以笼统地称为数据科学家；而从狭义的角度讲，那些具有数据分析能力，精通各类算法，直接处理数据的人员才可以称为数据科学家。

最后引用Thomas H. Davenport（埃森哲战略变革研究院主任） 和 D.J. Patil（美国科学促进会科学与技术政策研究员，为美国国防部服务）的话来总结数据科学家需要具备的能力：

• 数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。（好奇心）
• 把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集。（问题分体整理能力）
• 新的竞争环境中，挑战不断地变化，新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析。（快速学习能力）
• 数据科学家会遇到技术瓶颈，但他们能够找到新颖的解决方案。（问题转化能力）
• 当他们有所发现，便交流他们的发现，建议新的业务方向。（业务精通）
• 他们很有创造力的展示视觉化的信息，也让找到的模式清晰而有说服力。（表现沟通能力）
• 他们会把蕴含在数据中的规律建议给Boss，从而影响产品，流程和决策。（决策力）

三、数据科学家所需硬件技能

《数据之美 Beautiful Data》的作者Jeff Hammerbacher在书中提到，对于 Facebook 的数据科学家“我们发现传统的头衔如商业分析师、统计学家、工程师和研究科学家都不能确切地定义我们团队的角色。该角色的工作是变化多样的：

在任意给定的一天，团队的一个成员可以用 Python 实现一个多阶段的处理管道流、设计假设检验、用工具R在数据样本上执行回归测试、在 Hadoop 上为数据密集型产品或服务设计和实现算法，或者把我们分析的结果以清晰简洁的方式展示给企业的其他成员。为了掌握完成这多方面任务需要的技术，我们创造了数据科学家这个角色。”

(1) 计算机科学

一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。

• 零基础学习 Hadoop 该如何下手？
• 想从事大数据、海量数据处理相关的工作，如何自学打基础？

(2) 数学、统计、数据挖掘等

除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，个人建议从python入手，拥有丰富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。

• 如何系统地学习数据挖掘？
• 做数据分析不得不看的书有哪些？
• 怎么学习用R语言进行数据挖掘？

(3) 数据可视化（Visualization）

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，开发Web原型，使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。

• 有哪些值得推荐的数据可视化工具？

(4) 跨界为王

麦肯锡认为未来需要更多的“translators”，能够在IT技术，数据分析和商业决策之间架起一座桥梁的复合型人才是最被人需要的。”translators“可以驱动整个数据分析战略的设计和执行，同时连接的IT ，数据分析和业务部门的团队。如果缺少“translators“，即使拥有高端的数据分析策略和工具方法也是于事无补的。

The data strategists’combination of IT knowledge and experience making business decisions makes them well suited to define the data requirements for high-value business analytics. Data scientists combine deep analytics expertise with IT know-how to develop sophisticated models and algorithms. Analytic consultants combine practical business knowledge with analytics experience to zero in on high-impact opportunities for analytics.

天才的”translators“非常罕见。但是大家可以各敬其职（三个臭皮匠臭死诸葛亮），数据战略家可以使用IT知识和经验来制定商业决策，数据科学家可以结合对专业知识的深入理解使用IT技术开发复杂的模型和算法，分析顾问可以结合实际的业务知识与分析经验聚焦下一个行业爆点。

推荐关注：https://www.facebook.com/data

四、数据科学家的培养

位于伊利诺伊州芝加哥郊外埃文斯顿市的美国名牌私立大学——西北大学（Northwestern University），就是其中之一。西北大学决定从2012年9月起在其工程学院下成立一个主攻大数据分析课程的分析学研究生院，并开始了招生工作。西北大学对于成立该研究生院是这样解释的：“虽然只要具备一些Hadoop和Cassandra的基本知识就很容易找到工作，但拥有深入知识的人才却是十分缺乏的。”

此外，该研究生院的课程计划以“传授和指导将业务引向成功的技能，培养能够领导项目团队的优秀分析师”为目标，授课内容在数学、统计学的基础上，融合了尖端计算机工程学和数据分析。课程预计将涵盖分析领域中主要的三种数据分析方法：预测分析、描述分析（商业智能和数据挖掘）和规范分析（优化和模拟），具体内容如下。

(1) 秋学期 * 数据挖掘相关的统计方法（多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等） * 定量方法（时间轴分析、概率模型、优化） * 决策分析（多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析） * 树立竞争优势的分析（通过项目和成功案例学习基本的分析理念）

(2) 冬学期 * 数据库入门（数据模型、数据库设计） * 预测分析（时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制） * 数据管理（ETL（Extract、Transform、Load）、数据治理、管理责任、元数据） * 优化与启发（整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发（模拟退火、遗传算法））

(3) 春学期 * 大数据分析（非结构化数据概念的学习、MapReduce技术、大数据分析方法） * 数据挖掘（聚类（k-means法、分割法）、关联性规则、因子分析、存活时间分析） * 其他，以下任选两门（社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型）

(4) 秋学期 * 风险分析与运营分析的计算机模拟 * 软件层面的分析学（组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法）

（EMC的在线课程：Data Science and Big Data Analytics Training，收费T_T，大家可以了解下学习路径）

(5)分享一些免费的课程 以下课程免费，讲师都是领域的专家，需要提前报名，请注意开班的时间。

• Coursera.org：统计学。
• Coursera.org：机器学习。
• Coursera.org：数据分析的计算方法。
• Coursera.org：大数据。
• Coursera.org：数据科学导论。
• Coursera.org：数据分析。

名校课程，需要一定的英语基础和计算机基础：

• Statistical Thinking and Data Analysis：麻省理工学院的统计思维与数据分析课。概率抽样，回归，常见分布等。
• Data Mining | Sloan School of Management：麻省理工学院的数据挖掘课程，数据挖掘的知识以及机器学习算法。
• Rice University Data Visualization：莱斯大学的数据可视化，从统计学的角度分析信息可视化。
• Harvard University Introduction to Computing, Modeling, and Visualization: 哈佛大学，如何在数学计算与数据交互可视化之间架起桥梁。
• UC Berkeley Visualization：加州大学伯克利分校数据可视化。
• Data Literacy Course -- IAP：两个MIT的数据研究生，如何分析处理可视化数据。
• Columbia University Applied Data Science：哥伦比亚大学，数据分析方法。需要一定的数据基础。
• SML: Systems：加州大学伯克利分校，可扩展的机器学习方法。从硬件系统，并行化范式到MapReduce+Hadoop+BigTable，非常全面系统。

五、数据科学家的前景

（EMC - Leading Cloud Computing, Big Data, and Trusted IT Solutions，关于数据科学家的研究）

Like the physical universe, the digital universe is large – by 2020 containing nearly as many digital bits as there are stars in the universe. It is doubling in size every two years, and by 2020 the digital universe – the data we create and copy annually – will reach 44 zettabytes, or 44 trillion gigabytes.

EMC预测，按照目前的情况数字宇宙以每两年一番的速度倍增，在2020年将到达44ZB（1ZB=1.1805916207174113e+21B）。EMC做出了5点比较大胆的预测。

• In 2013, while about 40% of the information in the digital universe required some type of data protection, less than 20% of the digital universe actually had these protections.
• Data from embedded systems, the signals from which are a major component of the Internet of Things, will grow from 2% of the digital universe in 2013 to 10% in 2020.
• In 2013, less than 20% of the data in the digital universe is “touched” by the cloud, either stored, perhaps temporarily, or processed in some way. By 2020, that percentage will double to 40%.
• Most of the digital universe is transient – unsaved Netflix or Hulu movie streams, or Xbox One gamer interactions, temporary routing information in networks, sensor signals discarded when no alarms go off, etc. – and it is getting more so. This is a good thing, because the world’s amount of available storage capacity (i.e., unused bytes) across all media types is growing slower than the digital universe. In 2013, the available storage capacity could hold just 33% of the digital universe. By 2020, it will be able to store less than 15%.
• In 2014, the digital universe will equal 1.7 megabytes a minute for every person on Earth.

Between 2013 and 2020 the division of the digital universe between mature and emerging markets (e.g., China) will switch – from 60% accounted for by mature markets to 60% of the data in the digital universe coming from emerging markets.

EMC预测在2017年左右新兴的市场将超越成熟市场，东亚国家是最具潜力的引爆点。（大家是不是有点小激动，前景一片光明）

六、结束语 推荐网站： Data Science Central （数据科学中心，大牛云集，资源丰富，讨论者热情，各种课程）