Атрибуты: четко, по делу, уже излагает основы и основы науки о данных, а также книгу в формате pdf. Это должно положить конец всем путаницам, которые у нас возникают, когда мы не хотим принимать это как дисциплину и сталкиваемся с вековыми отрицаниями. (Не сильно изменилось по сравнению с моим сообщением в LinkedIn, за исключением правок Grammarly) Источник оригинального сообщения здесь.

Ниже приведены выводы, которые я повторяю:

  1. Его основу составляют математика, статистика и информатика. Он не всегда линеаризуется или структурирован, но находится в векторах, которые являются отправной точкой/наборами инструкций для любого решения проблемы или наборами данных для проблемы в запросе.
  2. Теперь, какие дисциплины и какие конкретные проблемы он решает, является предметной заботой.
  3. Для меня это дисциплина, которая служит горизонталью для многих вертикалей промышленности или академических дисциплин, чтобы предлагать решения, основанные на концепциях, основанных на знаниях и данных. Моя текущая область биоинформатики, помогающая идентифицировать мишени или новые биомаркеры в фармацевтической промышленности, не является исключением. Я также использую эту горизонталь науки о данных.
  4. Это не магия, это математика и статистика!

Ссылка на книгу: Основы науки о данных

Ссылка на видео: Microsoft Research Video

Отказ от ответственности: я еще не прочитал книгу полностью. Хотя попробовать не вредно.