在本文中，我闡述了數(shù)據(jù)科學家的各種角色，以及數(shù)據(jù)科學如何與機器學習，深度學習，人工智能，統(tǒng)計學，物聯(lián)網(wǎng)，運籌學和應(yīng)用數(shù)學等相關(guān)領(lǐng)域進行比較和重疊。 由于數(shù)據(jù)科學是一門廣泛的學科，我首先描述在任何商業(yè)環(huán)境中可能遇到的不同類型的數(shù)據(jù)科學家：您甚至可能發(fā)現(xiàn)自己是一名數(shù)據(jù)科學家，而不知道它。 與任何科學學科一樣，數(shù)據(jù)科學家可以借用相關(guān)學科的技術(shù)，盡管我們已經(jīng)開發(fā)了自己的工具庫，特別是技術(shù)和算法，以自動方式處理非常大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，即使沒有人工交互，也可以實時執(zhí)行交易 或者做出預測。

要開始并獲得一些歷史觀點，您可以閱讀我在2014年發(fā)表的關(guān)于9種數(shù)據(jù)科學家的文章，或者我的文章，其中我將數(shù)據(jù)科學與16個分析學科進行了比較，也發(fā)表于2014年。

在同一時期發(fā)布的以下文章仍然有用：

數(shù)據(jù)科學家與數(shù)據(jù)架構(gòu)師

數(shù)據(jù)科學家與數(shù)據(jù)工程師

數(shù)據(jù)科學家與統(tǒng)計學家

數(shù)據(jù)科學家與業(yè)務(wù)分析師

最近（2016年8月）Ajit Jaokar討論了Type A（Analytics）與B類（Builder）數(shù)據(jù)科學家：

A型數(shù)據(jù)科學家可以很好地編碼以處理數(shù)據(jù)，但不一定是專家。 A型數(shù)據(jù)科學家可能是實驗設(shè)計，預測，建模，統(tǒng)計推斷或統(tǒng)計部門通常教授的其他事項的專家。一般而言，數(shù)據(jù)科學家的工作產(chǎn)品不是“p值和置信區(qū)間”，因為學術(shù)統(tǒng)計有時似乎表明（例如，有時對于在制藥行業(yè)工作的傳統(tǒng)統(tǒng)計學家而言）。在谷歌，A型數(shù)據(jù)科學家被稱為統(tǒng)計學家，定量分析師，決策支持工程分析師或數(shù)據(jù)科學家，可能還有一些。

B型數(shù)據(jù)科學家：B代表建筑。 B類數(shù)據(jù)科學家與A類有一些統(tǒng)計背景，但他們也是非常強大的編碼員，可能是訓練有素的軟件工程師。 B類數(shù)據(jù)科學家主要關(guān)注“在生產(chǎn)中”使用數(shù)據(jù)。他們構(gòu)建與用戶互動的模型，通常提供推薦（產(chǎn)品，您可能知道的人，廣告，電影，搜索結(jié)果）。來源：點擊這里。

我還寫了關(guān)于業(yè)務(wù)流程優(yōu)化的ABCD，其中D代表數(shù)據(jù)科學，C代表計算機科學，B代表商業(yè)科學，A代表分析科學。數(shù)據(jù)科學可能涉及也可能不涉及編碼或數(shù)學實踐，您可以在我的關(guān)于低級別數(shù)據(jù)科學與高級數(shù)據(jù)科學的文章中閱讀。在創(chuàng)業(yè)公司中，數(shù)據(jù)科學家通常會戴上幾個帽子，如執(zhí)行，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)工程師或架構(gòu)師，研究員，統(tǒng)計學家，建模師（如預測建模）或開發(fā)人員。

雖然數(shù)據(jù)科學家通常被描述為在R，Python，SQL，Hadoop和統(tǒng)計數(shù)據(jù)方面經(jīng)驗豐富的編碼器，但這只是冰山一角，受數(shù)據(jù)營的歡迎，專注于教授數(shù)據(jù)科學的某些元素。但就像實驗室技術(shù)人員可以稱自己為物理學家一樣，真正的物理學家遠不止于此，她的專業(yè)領(lǐng)域也各不相同：天文學，數(shù)學物理學，核物理學（邊緣化學），力學，電氣工程，信號處理（也是數(shù)據(jù)科學的一個子領(lǐng)域）等等。關(guān)于數(shù)據(jù)科學家也可以這樣說：生物信息學，信息技術(shù)，模擬和質(zhì)量控制，計算金融，流行病學，工業(yè)工程，甚至數(shù)論都是各種各樣的領(lǐng)域。

就我而言，在過去的十年中，我專注于機器對機器和設(shè)備到設(shè)備的通信，開發(fā)系統(tǒng)來自動處理大型數(shù)據(jù)集，執(zhí)行自動交易：例如，購買互聯(lián)網(wǎng)流量或自動生成內(nèi)容。它意味著開發(fā)適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的算法，它處于AI（人工智能）IoT（物聯(lián)網(wǎng)）和數(shù)據(jù)科學的交叉點。這被稱為深度數(shù)據(jù)科學。它是相對無數(shù)學的，它涉及相對較少的編碼（主要是API），但它是相當數(shù)據(jù)密集型（包括構(gòu)建數(shù)據(jù)系統(tǒng)）并基于專門為此上下文設(shè)計的全新統(tǒng)計技術(shù)。

在此之前，我實時進行了信用卡欺詐檢測。在我的職業(yè)生涯早期（大約1990年），我從事圖像遙感技術(shù)，除了其他方面，以確定衛(wèi)星圖像中的圖案（或形狀或特征，例如湖泊）和執(zhí)行圖像分割：當時我的研究被標記為計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但人們在我家大學隔壁的計算機科學系做同樣的事情，稱他們研究人工智能。今天，它被稱為數(shù)據(jù)科學或人工智能，子域是信號處理，計算機視覺或物聯(lián)網(wǎng)。

此外，數(shù)據(jù)科學家可以在數(shù)據(jù)科學項目的生命周期，數(shù)據(jù)收集階段或數(shù)據(jù)探索階段的任何地方找到，一直到統(tǒng)計建模和維護現(xiàn)有系統(tǒng)。

在深入研究數(shù)據(jù)科學與機器學習之間的聯(lián)系之前，讓我們簡要討論機器學習和深度學習。機器學習是一組算法，它們訓練數(shù)據(jù)集以進行預測或采取行動以優(yōu)化某些系統(tǒng)。例如，基于歷史數(shù)據(jù)，監(jiān)督分類算法用于根據(jù)貸款目的將潛在客戶分類為好的或壞的潛在客戶。對于給定任務(wù)（例如，監(jiān)督聚類）所涉及的技術(shù)是變化的：樸素貝葉斯，SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，集合，關(guān)聯(lián)規(guī)則，決策樹，邏輯回歸或許多的組合。有關(guān)算法的詳細列表，請單擊此處。有關(guān)機器學習問題的列表，請單擊此處。

所有這些都是數(shù)據(jù)科學的一個子集。當這些算法自動化時，如自動駕駛或無駕駛汽車，它被稱為AI，更具體地說，深度學習。點擊此處查看另一篇文章，將機器學習與深度學習進如果收集的數(shù)據(jù)來自傳感器，并且如果它是通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)?，那么機器學習或數(shù)據(jù)科學或深度學習應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)。

有些人對深度學習有不同的定義。他們認為深度學習是具有更深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（機器學習技術(shù)）。最近在Quora上提出了這個問題，下面是一個更詳細的解釋（來源：Quora）

AI（人工智能）是計算機科學的一個子領(lǐng)域，創(chuàng)建于20世紀60年代，它關(guān)注的是解決對人類而言容易但對計算機來說很難的任務(wù)。特別是，所謂的強人工智能將是一個可以做任何事情的系統(tǒng)（也許沒有純粹的物理事物）。這是非常通用的，包括各種任務(wù)，例如計劃，在世界各地移動，識別對象和聲音，說話，翻譯，進行社交或商業(yè)交易，創(chuàng)造性工作（制作藝術(shù)或詩歌）等。

NLP（自然語言處理）只是人工智能的一部分，與語言（通常是書面的）有關(guān)。

機器學習關(guān)注的一個方面是：給定一些可以用離散術(shù)語描述的AI問題（例如，從一組特定的動作中，哪一個是正確的動作），并給出關(guān)于世界的大量信息，圖什么是“正確”的行動，沒有程序員編程。通常需要一些外部過程來判斷行動是否正確。在數(shù)學術(shù)語中，它是一個函數(shù)：你輸入一些輸入，并且你希望它產(chǎn)生正確的輸出，所以整個問題只是以某種自動的方式建立這個數(shù)學函數(shù)的模型。為了區(qū)分AI，如果我能編寫一個非常聰明的程序，它具有類似人類的行為，它可以是AI，但除非它的參數(shù)是從數(shù)據(jù)中自動學習的，否則它不是機器學習。

深度學習是一種現(xiàn)在非常流行的機器學習。它涉及一種特定類型的數(shù)學模型，可以被認為是某種類型的簡單塊（函數(shù)組合）的組合，并且其中一些塊可以被調(diào)整以更好地預測最終結(jié)果。

機器學習和統(tǒng)計學有什么區(qū)別？

本文試圖回答這個問題。作者寫道，統(tǒng)計數(shù)據(jù)是機器學習，其中包含預測或估計量的置信區(qū)間。我傾向于不同意，因為我建立了工程友好的置信區(qū)間，不需要任何數(shù)學或統(tǒng)計知識。

機器學習和統(tǒng)計是數(shù)據(jù)科學的一部分。機器學習中的單詞學習意味著算法依賴于一些數(shù)據(jù)，用作訓練集，以微調(diào)一些模型或算法參數(shù)。這包括許多技術(shù)，例如回歸，樸素貝葉斯或監(jiān)督聚類。但并非所有技術(shù)都適用于此類別。例如，無監(jiān)督聚類 - 統(tǒng)計和數(shù)據(jù)科學技術(shù) - 旨在檢測聚類和聚類結(jié)構(gòu)，而無需任何先驗知識或訓練集來幫助分類算法。需要人來標記發(fā)現(xiàn)的聚類。一些技術(shù)是混合的，例如半監(jiān)督分類。一些模式檢測或密度估計技術(shù)適合此類別。

數(shù)據(jù)科學不僅僅是機器學習。數(shù)據(jù)科學中的數(shù)據(jù)可能來自也可能不來自機器或機械過程（調(diào)查數(shù)據(jù)可以手動收集，臨床試驗涉及特定類型的小數(shù)據(jù)），它可能與我剛剛討論過的學習無關(guān)。但主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)科學涵蓋了整個數(shù)據(jù)處理范圍，而不僅僅是算法或統(tǒng)計方面。特別是，數(shù)據(jù)科學也包括在內(nèi)

數(shù)據(jù)集成

分布式架構(gòu)

自動化機器學習

數(shù)據(jù)可視化

儀表板和BI

數(shù)據(jù)工程

在生產(chǎn)模式下部署

自動化，數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策

當然，在許多組織中，數(shù)據(jù)科學家只關(guān)注這一過程的一部分