數(shù)據(jù)科學(xué)概論

隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)（Big Data）的概念和技術(shù)成為當(dāng)下流行的領(lǐng)域。 數(shù)據(jù)科學(xué)（Data Science）這一體系也隨著大數(shù)據(jù)的崛起成為討論熱點(diǎn)。在各大招聘網(wǎng)站上，“數(shù)據(jù)科學(xué)家”也漸漸成為一個(gè)熱門的工作職位。大專院校也紛紛開設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)人才。哈佛商業(yè)評(píng)論說，數(shù)據(jù)科學(xué)家是二十一世紀(jì)最性感的職業(yè)。
數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)混合了數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及相關(guān)行業(yè)知識(shí)的交叉學(xué)科，主要包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、操作系統(tǒng)、程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)。隨著數(shù)據(jù)量的爆發(fā)，大數(shù)據(jù)可以看做數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)分支。

操作系統(tǒng)

Windows

Microsoft Windows是美國(guó)微軟公司開發(fā)的一套操作系統(tǒng)，它問世于1985年，并逐漸成為家家戶戶人們最喜愛的操作系統(tǒng)。直至今天，Windows操作系統(tǒng)仍然是家用和辦公電腦操作系統(tǒng)的首選。由于病毒和漏洞的層出不窮，Windows的安全性和健壯性一直為人所詬病。

Mac OS X

Mac OS X是一套運(yùn)行于蘋果Macintosh系列電腦上的操作系統(tǒng)。它基于Unix內(nèi)核，以簡(jiǎn)單易用和穩(wěn)定可靠著稱。但曲高和寡，畢竟Mac OS X難以成為主流。

Linux

Linux是一個(gè)基于POSIX和UNIX的多用戶、多任務(wù)、支持多線程和多CPU的操作系統(tǒng)。它能運(yùn)行主要的UNIX工具軟件、應(yīng)用程序和[網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。Linux繼承了Unix以網(wǎng)絡(luò)為核心的設(shè)計(jì)思想，是一個(gè)性能穩(wěn)定的多用戶網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)。
Linux最擅長(zhǎng)的就是服務(wù)器系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)無論是Hadoop還是Spark，最好的搭配就是Linux。
Linux強(qiáng)大而豐富的文本工具如grep、sed、awk等可以在不動(dòng)用編程工具的前提下完成基本的數(shù)據(jù)處理流程。
基于Linux內(nèi)核的發(fā)行版本已經(jīng)有很多了，比較流行的諸如Ubuntu、Redhat、CentOS、Debian等等，目前使用最廣泛的是Ubuntu。

架構(gòu)

大數(shù)據(jù)的概念和技術(shù)流行之后，業(yè)界推出了很多基于大數(shù)據(jù)的軟件架構(gòu)，其中最有名的就是Hadoop和Spark。

Hadoop

Hadoop是一款支持?jǐn)?shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)分布式計(jì)算的軟件平臺(tái)，能夠在廉價(jià)硬件上構(gòu)建大型集群。Hadoop是Yahoo公司根據(jù)谷歌公司發(fā)表的MapReduce和Google文件系統(tǒng)（GFS）的論文開源實(shí)現(xiàn)而成。
簡(jiǎn)單來說，Hadoop架構(gòu)包括兩部分，一是HDFS分布式文件系統(tǒng)，二是MapReduce編程模型。前者負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)分布式并容錯(cuò)地存儲(chǔ)在集群的各個(gè)節(jié)點(diǎn)，后者負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式的分發(fā)、計(jì)算和歸納。
Hadoop上的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序被分區(qū)成許多小部分，而每個(gè)部分都能在集群中的任意節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。
Hadoop一經(jīng)推出，立刻風(fēng)靡大數(shù)據(jù)領(lǐng)域并成為事實(shí)上的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，圍繞Hadoop的技術(shù)生態(tài)圈迅速建立起來，主要包括下面幾項(xiàng)技術(shù)：

• HBase：Hadoop上的分布式非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)（NoSQL）。
• Hive：構(gòu)建于Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通過一種類SQL語(yǔ)言HiveQL為用戶提供數(shù)據(jù)的歸納、查詢和分析等功能。
• Mahout：機(jī)器學(xué)習(xí)算法軟件包。
• Sqoop：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)與Hadoop之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具。
• ZooKeeper：是一種為Hadoop設(shè)計(jì)的高可用、高性能且一致的開源協(xié)調(diào)服務(wù)，它提供了一項(xiàng)基本服務(wù)：分布式鎖服務(wù)。

Spark

Spark是一個(gè)開源的計(jì)算框架，可以用來替代Hadoop的MapReduce模型。Hadoop的MapReduce在運(yùn)行過程中將中間數(shù)據(jù)存放到磁盤中，而Spark使用了內(nèi)存運(yùn)算技術(shù)，能在數(shù)據(jù)尚未寫入硬盤時(shí)即在內(nèi)存內(nèi)分析運(yùn)算。所以Spark的運(yùn)算速度比Hadoop MapReduce快近100倍，即便是運(yùn)行程序于硬盤時(shí)，Spark也能快上10倍速度。
Spark目前本身不包含分布式文件系統(tǒng)，所以Spark經(jīng)常借用Hadoop的HDFS來實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)，而Spark本身負(fù)責(zé)分布式計(jì)算。
Spark的技術(shù)生態(tài)圈包含下列幾項(xiàng):

• Spark核心和彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDDs）：
  Spark核心是整個(gè)項(xiàng)目的基礎(chǔ)，提供了分布式任務(wù)分配、調(diào)度和基本的I/O功能。而其基礎(chǔ)的程序抽象則稱為彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDDs）和作用其上的算子，RDDs是一個(gè)可以并行操作、有容錯(cuò)機(jī)制的數(shù)據(jù)集合。應(yīng)用程序操縱RDDs的方法類似于操縱本地端的數(shù)據(jù)集合。
• Spark SQL：Spark SQL 是一個(gè)用來處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的Spark組件，可以看作是一個(gè)分布式的SQL查詢引擎。
• Spark Streaming：是Spark實(shí)時(shí)任務(wù)處理模塊。
• MLlib：MLlib是Spark上分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架。Spark分布式內(nèi)存式的架構(gòu)比Hadoop磁盤式的Mahout快很多倍，擴(kuò)充性更好。
  MLlib可使用許多常見的機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)算法，簡(jiǎn)化大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間。
• GraphX：是Spark上的分布式圖形處理框架。

編程語(yǔ)言

Hadoop基于Java語(yǔ)言，而Spark基于Scala語(yǔ)言，同時(shí)Spark通過PySpark支持Python語(yǔ)言。無論是Hadoop還是Spark，在其生態(tài)圈中都少不了SQL的身影，如Hive中的類SQL語(yǔ)言HQL、Spark-SQL等，再加上在統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域如日中天的R語(yǔ)言，構(gòu)成了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的編程語(yǔ)言生態(tài)圈。

Python

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷推進(jìn)，Python已經(jīng)成為當(dāng)之無愧的大數(shù)據(jù)第一編程語(yǔ)言。Python的第三方庫(kù)numpy、scipy、matplotlib、pandas、keras等覆蓋了從科學(xué)計(jì)算到深度學(xué)習(xí)的全棧環(huán)境，構(gòu)成了Python語(yǔ)言數(shù)據(jù)科學(xué)的生態(tài)圈。在IEEE發(fā)布的編程語(yǔ)言流行度排行榜上，Python語(yǔ)言高居第一。

R

R語(yǔ)言是統(tǒng)計(jì)學(xué)家發(fā)明的一種語(yǔ)言，也可以說是一種統(tǒng)計(jì)軟件，主要用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)可視化。R語(yǔ)言強(qiáng)大的第三方軟件包涵蓋了從統(tǒng)計(jì)分析、科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等數(shù)據(jù)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，從而和Python一起成為大數(shù)據(jù)時(shí)代最流行的編程語(yǔ)言。

Java

Hadoop是基于Java語(yǔ)言的，所以在Hadoop下編程就必須學(xué)習(xí)和使用Java。Java語(yǔ)言是目前編程領(lǐng)域市場(chǎng)份額最多的語(yǔ)言，隨著Android的流行和Hadoop的崛起，Java又煥發(fā)出新的活力。

SQL

SQL，指結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言，全稱是 Structured Query Language。SQL是訪問和處理關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。所有的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如Oracle、SQL Server、MySQL等都是使用SQL語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建、查詢、修改等操作。數(shù)據(jù)科學(xué)離不開數(shù)據(jù)庫(kù)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)仍然是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要結(jié)構(gòu)，所以SQL語(yǔ)言也是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域不可或缺的知識(shí)。

數(shù)據(jù)庫(kù)

據(jù)庫(kù)（Database）是按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)。在數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展的歷史上，經(jīng)歷了層次型、網(wǎng)絡(luò)型到關(guān)系型的轉(zhuǎn)變過程。從上世紀(jì)七十年代到現(xiàn)在，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一統(tǒng)江湖。直到大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量涌現(xiàn)，才誕生了非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是建立在關(guān)系模型基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)庫(kù)，借助于集合代數(shù)等數(shù)學(xué)概念和方法來處理數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。關(guān)系模型是由埃IBM公司科學(xué)家Codd于1970年首先提出并發(fā)表論文，隨后大量的商業(yè)性的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)開始出現(xiàn)，例如，Oracle、DB2、SQL Server等。開源技術(shù)興起后，又出現(xiàn)了MySQL、PostgreSQL等開源關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)依賴SQL語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)的管理和操縱。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)仍然占據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的相當(dāng)部分份額。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)，也稱為NoSQL（Not only SQL）。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起和飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付現(xiàn)代網(wǎng)站如Web 2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題。而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合以及多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的應(yīng)用難題。目前流行的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包括Hadoop中的基于列存儲(chǔ)的HBase、文檔類型的MogoDB等。深入學(xué)習(xí)一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代是必不可少的。

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，要想站到更高的層次看問題，必要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是不可少的。因?yàn)樵跀?shù)據(jù)分析中，幾乎所有的數(shù)據(jù)模型都可以用數(shù)學(xué)來描述。而其中最重要的就是線性代數(shù)和概率統(tǒng)計(jì)。

線性代數(shù)

很多的算法中，數(shù)據(jù)在數(shù)學(xué)中的表示就是向量或矩陣，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理很多時(shí)候就是對(duì)矩陣進(jìn)行運(yùn)算。另外，數(shù)據(jù)分析中的各種回歸算法本身就是線性代數(shù)的問題。

概率與統(tǒng)計(jì)

在數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析過程中，需要統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)，例如期望、方差、協(xié)方差、假設(shè)檢驗(yàn)等。很多的數(shù)據(jù)模型最終轉(zhuǎn)化為一個(gè)概率問題，不一定要得到完全確定的結(jié)果，只要滿足一定的概率就可以了。概率論在數(shù)據(jù)科學(xué)中應(yīng)用較多的有貝葉斯統(tǒng)計(jì)、隱馬爾可夫模型等。

凸優(yōu)化

機(jī)器學(xué)習(xí)的算法之所以有效，是因?yàn)閿?shù)據(jù)模型對(duì)數(shù)據(jù)的處理最終都會(huì)轉(zhuǎn)化為一系列的數(shù)學(xué)優(yōu)化問題，而且主要是凸優(yōu)化問題，例如梯度下降算法等。所以除了線性代數(shù)和概率統(tǒng)計(jì)之外，我們可能還需要一點(diǎn)微積分的知識(shí)。

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度可分為描述性數(shù)據(jù)分析、驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析和探索性數(shù)據(jù)分析，其中探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的特征，這和機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘形成重疊。其實(shí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)本來就是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。
數(shù)據(jù)分析流程一般可分為數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化等幾個(gè)主要步驟。

數(shù)據(jù)獲取

近年來流行的網(wǎng)絡(luò)爬蟲就是數(shù)據(jù)獲取的一個(gè)重要方式，Python是編寫爬蟲程序的最佳選擇。當(dāng)然除了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)之外，物聯(lián)網(wǎng)下大量傳感器也是數(shù)據(jù)獲取的主要來源之一。

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗主要對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和加工，包括對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的修正、對(duì)缺失數(shù)據(jù)的處理、異常值的檢測(cè)和處理以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等等，最終形成可以應(yīng)用數(shù)據(jù)模型的干凈有效的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)建模和模型評(píng)估

這是數(shù)據(jù)分析過程中最重要的一步。按照業(yè)務(wù)需求建立不同模型，例如客戶流失預(yù)警、欺詐檢測(cè)等等。其中會(huì)應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)的一些算法。最后，由業(yè)務(wù)專家進(jìn)行業(yè)務(wù)解釋和結(jié)果評(píng)價(jià)并最終將模型推廣應(yīng)用。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)分析的結(jié)果最好的展示形式是圖表，特別是統(tǒng)計(jì)圖形，能事半功倍地說明數(shù)據(jù)分析結(jié)果的各個(gè)方面，正所謂一圖勝千言。Python中的matplotlib庫(kù)和R中的ggplot2軟件包是數(shù)據(jù)可視化編程領(lǐng)域的翹楚。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘

機(jī)器學(xué)習(xí)本身就是一門交叉學(xué)科，它匯集了統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)、微積分、凸優(yōu)化等數(shù)學(xué)知識(shí)以及數(shù)據(jù)庫(kù)、算法、編程等計(jì)算機(jī)知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘的概念在很多場(chǎng)合和機(jī)器學(xué)習(xí)并不加以區(qū)分。嚴(yán)格來說，機(jī)器學(xué)習(xí)注重的是算法，而數(shù)據(jù)挖掘是利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息。Python的sckit-learn、Hadoop的Mahout、Spark的MLlib都集成了流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以直接使用。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法主要包括回歸、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。

行業(yè)知識(shí)

一個(gè)好的數(shù)據(jù)分析師需要一定的行業(yè)知識(shí)。例如，如果做電商的銷售數(shù)據(jù)分析，就必須對(duì)銷售指標(biāo)的意義了如指掌；如果做銀行的信用卡客戶分析，就必須對(duì)銀行基本的業(yè)務(wù)有所了解。如果無法理解數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)，也就無法更好地利用數(shù)據(jù)，也無法解讀數(shù)據(jù)分析最后的結(jié)論。

結(jié)論

綜上所述，作為大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)科學(xué)的從業(yè)者、大專院校大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，需要學(xué)習(xí)的知識(shí)包括以線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)為主的數(shù)學(xué)知識(shí)，打下良好的理論基礎(chǔ)。進(jìn)而學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)架構(gòu)平臺(tái)Hadoop和Spark，事實(shí)上業(yè)界兩大Hadoop發(fā)行公司Cloudera和Hortonworks都在其Hadoop發(fā)行版本中內(nèi)置了Spark。作為大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如MySQL和一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如HBase或MogoDB是必不可少的。而對(duì)于編程人員和數(shù)據(jù)分析師來說，學(xué)習(xí)Python和R語(yǔ)言能專注于數(shù)據(jù)分析的邏輯，達(dá)到事半功倍的效果。最后，作為進(jìn)階，學(xué)習(xí)和掌握機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)的各種流行算法，以達(dá)到數(shù)據(jù)科學(xué)的高層境界。

總結(jié)

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