数据科学或数据科学是一个跨学科领域，涉及科学方法、流程和系统，以提取知识或更好地理解不同形式的数据。
它还被定义为统一统计学、数据分析、机器学习及其相关方法的概念，使用数学、统计学、计算机科学信息和计算背景下的许多领域的技术和理论来理解和分析真实现象。 。
更简单地理解，我们可以说它是一门将数据转化为有用知识并掌握数据生命周期整个范围的学科。
数据科学研究什么？
正如我们刚才所说，数据科学结合了统计学、科学方法、人工智能和数据分析等众多领域，以从数据中提取价值。
此类信息是通过网页、智能手机、客户端、传感器和其他来源收集的，以获得有用的信息。
出于所有这些原因，数据科学对于公司来说是一个非 德国电报手机号码列表 常有用的工具，因为数据科学的大量用途可以用来提高销售，正如我们稍后将看到的。
在一般情况下，数据科学的用途是什么？以下是一些示例：
数据科学用于从搜索引擎和社交网络中提取信息，从而可以根据用户的个人资料向用户推荐产品。
在技术创新领域，数据科学利用其收集的数据能够在决策中实时使用。一个例子是自动驾驶汽车。
在科学界，在农业或天气预报等领域，可以通过卫星、雷达、船舶和飞机收集数据，从而准确预测某些自然现象，以采取适当的措施并尽可能避免造成损失。
在所有这些情况下，数据科学的主要好处在于，它使我们能够获得足够的信息来了解发生了什么、为什么会发生、未来会发生什么以及我们如何使特定结果在未来发生。
数据科学与人工智能的关系
通过数据科学提取和分析的数据的价值在于它可以提供供以后利用的信息。
为了更好地理解数据科学以及如何利用数据，了解其他可能与数据科学混淆但又不完全相同的相关概念非常重要。让我们看看其中的细微差别是什么。