第1个回答 2017-12-11
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
1原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；
2我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。 R programming 如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：R in action：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料，如官方发布的R basics，stackoverflow上有tag-R的问题集（Newest 'r' Questions），遇到复杂的问题可在上面搜索，总会找到解决方案的。
第2个回答 2019-11-13
都来源与信息，信息是基础
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