什么是数据科学平台？ 什么是数据科学平台？

天池：天池大数据大赛是阿里巴巴面向全球新一代势力主办的高端算法大赛。

京东JDat：京东JData是 JD.com 下的智能平台，提供大数据竞赛、一流的数据分析处理工具、数据科学社区。 本平台的问题来自 JD.com 主办的jdata算法大赛，问题方向主要是电商物流和生活应用。

Biendata：是北京数字竞赛科技有限公司创立的人工智能竞赛平台，用户可以通过该平台报名参加人工智能领域的各种竞赛。

Datafountain：是国内领先的数据竞赛服务平台和数据智能协同创新平台，旨在围绕协作、数据、知识、技能为大数据爱好者形成专业成长环节。

黑鲸社区（原名“Kesai.com”）成立于2015年，是国内知名的第三方数据科学社区之一，也是最早专注于大数据算法竞赛的平台之一。

FlyAI：AI开发者提供数据竞赛、支持GPU离线训练的一站式服务平台，每周免费提供项目开源算法样本，支持算法能力和快速迭代算法模型的实现。

数据城堡：数据城堡数据科学学习社区隶属于成都数据城堡科技有限公司，是由电子科技大学周涛打造的数据极客圈，聚集了全球数据精英，领先的数据科学思维和智慧，以及各行业的优质数据资源。 （新人友好）。

PaddlePaddle AI Studio：PaddlePaddle AI Studio是一个基于深度学习平台PaddlePaddle的人工智能学习和培训社区，分为PaddlePaddle Competition、Paddle Regular Season和Newcomer Practice Competition。

华为云：严格来说，华为云更像是一个综合性开发者竞赛平台，只服务于华为集团自身的业务，竞争涵盖机器学习软件开发、硬件开发、系统开发、工业互联网等诸多方向。

AMARS数据科学平台：MARS大数据服务平台是由南方数字运筹研究院（以下简称南方数字研究院）在江苏省清沂大数据联盟的指导下打造的专业竞赛平台和大数据开放服务平台。

还有其他平台：蓝庭、舒瑞思等平台。

DataCastle：Datacastle 是一个数据科学竞赛平台，提供数据竞赛和挑战，使数据科学家和分析师能够展示和提高他们在现实世界问题中的技能。

DataCanvas：DataCanvas是一个企业级数据科学平台，帮助用户从数据中发现洞察和价值，并进行数据挖掘和分析。

墨普科技：墨普科技提供数据分析和挖掘平台及工具，帮助企业实现数据驱动决策。

DataStory：DataStory是一家提供数据智能和可视化产品的公司，其DataStory平台支持数据探索和讲故事。

数亚：数亚是一家提供数据科学和人工智能技术的公司，其数据科学平台涵盖数据挖掘、分析、建模等功能。

深圳数据科学研究院（SSRI）：深圳数据科学研究院是深圳支持的数据科学研究机构，致力于推动深圳数据科学的发展和应用。

这些只是中国数据科学平台中的一小部分。

数据科学是一个跨学科领域，它使用科学的方法、过程、算法和系统从数据中提取价值。

数据科学简介如下：

数据科学与数据挖掘和大数据相关，是一个跨学科领域，通过科学的方法、流程、算法和系统从众多结构化和非结构化数据中提取知识和见解。

数据科学的概念结合了统计学、数据分析、机器学习等相关方法，借助数据促进对现实世界现象的理解和分析。 它使用从数学、统计学、信息科学、计算机科学等许多学科领域获得的技术和理论。

图灵奖得主吉姆·格雷（Jim Gray）将数据科学设想为科学的“四范式”（经验主义，理论研究，计算机辅助和现在的数据驱动），并断言由于信息技术和数据泛滥的影响，科学的一切都在不断变化。

2012年，《哈佛商业评论》称其为“21世纪最迷人的工作”后，“数据科学”成为流行语。 它现在经常与早期的概念（如业务分析、商业智能、建模和统计）互换使用。

2011年，汉斯·罗斯林（Hans Rosling）博士在BBC的一部纪录片中甚至将“统计学是当今世界上最有吸引力的学科”转述为“数据科学令人着迷”。 内特·西尔弗（Nate Silver）[6]将数据科学描述为对统计学家更具吸引力的术语。

在许多情况下，一些早期的解决方案现在被简单地称为“数据科学”，以吸引注意力，这可能会淡化该术语的效用。 虽然许多大学现在提供数据科学学位，但他们对数据科学的定义或适当的课程内容并不一致。

数据科学是关于数据的科学，或者说是对数据的研究。 它被定义为：对探索网络空间数据世界奥秘的理论、方法和技术的研究，研究对象是数据世界中的数据。

与自然科学和社会科学不同，数据科学和数据科学是研究网络空间数据的新科学。

数据科学有两个主要内涵：回到桶。

1、研究数据本身，研究数据的各种类型、状态、属性、变化形式、变化规律;

2.为自然科学和社会科学研究提供一种新的方法，称为科学研究的数据方法，其目的是揭示自然界和人类行为的现象和规律。

数据科学有两个主要方面：使用基于数据的方法研究科学用科学的方法研究数据。前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域; 后者包括统计、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。

使用数据方法研究科学的最典型例子是开普勒的行星运动三定律; 使用科学方法研究数据主要包括数据收集、数据存储和数据分析。

数据科学依赖于两个因素：第一，数据的广度和多样性; 二是数据研究的共性。

数据科学是关于数据的科学，是探索数据世界奥秘以进行研究的理论、方法和技术。

数据科学早在20世纪60年代就被提出来，但并没有得到当时学术界的关注和认可，彼得在1974年。 Knoll的《计算机方法简明调查》将数据科学定义为：“处理数据的科学，一旦数据与其所代表的内容之间的关系，就可以用作其他领域和科学的参考”。

1996年在日本召开的“数据科学、分类及相关方法”会议将数据科学作为会议的主讲词。 2001年，美国统计学教授威廉。 s.

克利夫兰出版了《数据科学：拓展统计学技术领域的行动计划》，所以有人认为，这是克利夫兰第一次将数据科学作为一门独立的学科，将数据科学定义为统计学领域的一部分，扩展为将数据作为现金对象的结合，为数据科学奠定了理论基础。

什么是真正的数据科学？ 来自数据科学家的解释。

2020年高考自愿填报，大数据专业解读。

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大数据信息是大量高速的，且多变的借助大数据工具和相关技术可以针对不同行为特征的用户进行有针对性的营销。 目前，排名前十的主流权威大数据分析平台主要包括阿里巴巴、腾讯、高德开放平台、鲁宝作大数据研究院、友盟、华为云服务、浪潮、神舟荣、海康威视等。

1. 数据库与数据平台，星环科技。 一家专注于Hadoop生态的大数据平台公司。 Hadoop是开源的，星环科技对Hadoop的不稳定部分进行优化，对功能进行细化，为所有企业提供Hadoop大数据引擎和数据库工具。

2.大数据存储硬件，浪潮。 浪潮是一家非常老牌的IT公司，一直在稳步研究和存储大数据，在国内大数据存储方面处于领先地位。 3.云大数据，阿里巴巴。

更不用说，明星产品——阿里云，与亚马逊AWS竞争，做公有云、私有云、混合云。

4.在数据应用方面，Finesoft和海云数据。

数据科学是一门通过系统研究获得与数据相关的知识体系的学科。 数据科学一方面研究数据本身的特征和变化，另一方面通过对数据的研究，为自然科学和社会科学提供了一种新的方法，从而揭示自然现象和规律以及人类行为。

对于金融公司来说，数据是最重要的资产。 因此，高效的数据管理是企业成功的关键。 今天，我们拥有大量多样的财务数据：

从社交**活动数据和移动连接数据到市场交易数据和交易细节。 金融专业人士经常需要处理各种结构化和非结构化数据，而手动处理这些数据是一个巨大的挑战。

然而，大多数公司集成了机器学习技术和管理流程，以从数据中提取有价值的信息。 一些人工智能技术，如自然语言处理、数据挖掘、文本分析技术等，可以将数据转化为有价值的信息，进而获得更智能的数据治理方法和更好的业务解决方案，从而提高公司的盈利能力。 例如，机器学习算法可以通过从客户过去的财务数据中学习来分析特定金融趋势和市场发展的影响。

最后，这些技术还可用于自动生成报告。

**分析。 分析是当今金融服务的核心。 特别令人感兴趣的是分析，它揭示了数据中的特定模式，并能够在未来事件发生之前采取行动。 通过掌握社交、新闻趋势和其他数据源，这些复杂的分析技术已成功应用于各种场景，例如客户价值、未来生活事件、预期流失率和趋势。

最重要的是，这种技术可以向我们展示人为干预如何达到最佳效果。

数据科学意味着使用数据作为事实来验证可行性！