为什么数据科学家要懂统计学习？

　　在大数据技术飞速发展的今天，数据科学家（Data Scientists）在学术与工业界都产生巨大影响，那么，什么是数据科学家？数据科学家都要具备哪些技能呢？

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　　什么是数据科学家？

　　数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂统计分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。

　　数据科学家集技术专家与数据分析师的角色于一身，与传统数据分析师相比：后者通常是利用企业的内部数据进行分析，以支持领导层的决策，而前者更多的是通过关注面向用户的数据来创造不同特性的产品和流程，为客户提供有意义的增值服务。

　　为什么要学习统计学？

　　统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

　　几十年来，统计学和计算机科学是互相平行的，互相造出了对方造出的一系列工具、算法。但是直到最近人们开始注意到，计算机科学家所谓的机器学习其实就是统计里面的prediction而已。因此这两个学科又开始重新融合。

　　纯粹的机器学习讲究算法预测能力，而统计一直就强调“可解释性”。而作为一个数据科学家，80%的时间你是需要跟客户、团队或者上司解释为什么A可行B不可行。如果你告诉他们，“我现在的神经网络就是能有那么好的预测力可是我根本就没法解释上来”，那么，没有人会愿意相信你。

　　所有，学习统计学对数据科学家非常重要！

　　这就如同作家为什么要先学会认字写字一样啊！不学会统计怎么去处理好不容易收集来的数据？不处理数据，怎么用这些数据去分析这些数据所代表的某件人事物的意义？！就好像你先统计你班级人数，再分别找出男女的人数，再找出男女各自的学习成绩，最后统计分析出男女学习好坏所各自占有的比例，最后得出男生学习好的多还是女生多？差生中男生多还是女生多？类似的。当然事物面越广，计算复杂性也就越大！

　　数据科学家需要具备三项基本技能：数学与统计学、计算机科学、业务知识。数学与统计学是科学研究的基础，计算机科学则提供存储与计算工具。