数据科学只是趋势还是长期概念？ [关闭

Question

在过去的两年中，我看到了许多数据科学课程。即使是斯坦福大学和哥伦比亚等大型大学，也专门提供数据科学的MS。但是，只要我看到，数据科学似乎只是计算机科学和统计技术的混合。所以我总是考虑一下。如果这只是一个趋势，如果从现在开始的10年后，仍然有人会提到数据科学作为整个领域，或者只是CS或统计信息中的主题/主题。你怎么看？

Answer 1

您可以肯定地说的一件事是：没有人可以肯定地这么说。在某种程度上，这确实可能是基于意见的。引入某些人认为是“炒作”或“流行语”之类的术语，并不能使在这里充实一个适当的答案变得更加容易。但是我会尝试的。

一般而言，跨学科领域似乎通常存在一个问题，即他们所涵盖的任何一个领域都不会严重。但是，将研究投入到一个特定领域的越多，将该领域分为几个子主题的冲动就越大。为了防止过度专业化，必须以新的方式重新结合这些后来的子主题儿子，并提高和扩大由不同领域（超过？）专业专家开发的技术的适用性。

我认为“数据科学”是一种结合不同领域的专业知识和发现的方法。你将其描述为

...计算机科学和统计技术的混合

确实，这里的几个问题旨在差异化数据科学和统计数据。但是，纯粹的统计学家很可能无法在交互式HTML5仪表板上设置Hadoop群集，并显示其分析结果。而且可以实现不错的HTML5仪表板的人可能对卡方测试的数学背景不太熟悉。

可以合理地假设给学生足够的知识 申请 来自数据科学涵盖的不同领域的最重要技术将导致这些技术的新应用，并有益于这些领域的“纯粹主义者”。在许多情况下，这些技术的结合并不是一件直接的，可以证明自己的研究分支是合理的。

您还询问10年后，数据科学将被视为“仅仅是计算机科学内部的话题”。再次：没人能确定。但是我想知道人们在哪个时候停止问一个问题，“计算机科学”是否只能仅被视为电气工程和数学的混合...