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很多人应该并不陌生数据科学这个词，但是很多人跟你有一样的疑惑，都不知道它是做什么的。数据科学所依赖的两个因素是：一是数据的广泛性和多样性；二是数据研究的共性。现在满大街的能听到大数据啊，数据科学这些词。其实数据的类型多种多样，不仅包括传统的结构化数据，也包括网页、文本、图像、视频、语音等非结构化数据。而数据分析本质上都是在解反问题，而且常常是随机模型的反问题。所以对它们的研究有着很多的共性。例如自然语言处理和生物大分子模型都用到隐马尔科夫过程和动态规划方法，其根本的原因是它们处理的都是一维的随机信号。再如图像处理和统计学习中都用到的正则化方法，也是处理反问题的数学模型中常用的一种手段。
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很多人应该并不陌生数据科学这个词，但是很多人跟你有一样的疑惑，都不知道它是做什么的。数据科学所依赖的两个因素是：一是数据的广泛性和多样性；二是数据研究的共性。
现在满大街的能听到大数据啊，数据科学这些词。其实数据的类型多种多样，不仅包括传统的结构化数据，也包括网页、文本、图像、视频、语音等非结构化数据。而数据分析本质上都是在解反问题，而且常常是随机模型的反问题。所以对它们的研究有着很多的共性。例如自然语言处理和生物大分子模型都用到隐马尔科夫过程和动态规划方法，其根本的原因是它们处理的都是一维的随机信号。再如图像处理和统计学习中都用到的正则化方法，也是处理反问题的数学模型中常用的一种手段。