數據科學、大數據特征的發展歷程

今天小編分享的是數據科學、大數據特征的發展歷程，可能大家對數據科學、大數據并不陌生，或者從來沒有了解過數據科學、大數據。但是不用擔心，今天小編會以最簡單的描述來講解聚類算法的原理。一起來看看吧。

1、數據挖掘的廣泛應用

提到數據科學的發展歷程，我們就不得不來談談數據科學的基礎技術——數據挖掘。電子數據處理的初期，人們就試圖通過某些方法來實現自動決策支持。由于數據挖掘技術從一開始就是面向應用的，它不僅是面向特定數據庫的簡單檢索查詢調用，而且要對這些數據進行微觀、中觀乃至宏觀的統計、分析、綜合和推理，以指導實際問題的求解，企圖發現事件間的相互關聯，甚至利用已有的數據對未來的活動進行預測。因此，數據挖掘前景非常廣闊，目前已被證明有著廣泛驚人的應用。

2、Hadoop項目的實現

隨著抓取網頁數量的增加，數據科學領域遇到了嚴重的可擴展性問題——如何解決數十億網頁的存儲和索引問題。Hadoop得以在大數據處理應用中廣泛應用得益于其自身在數據提取、變形和加載方面上的天然優勢。Hadoop的分布式架構，將大數據處理引擎盡可能的靠近存儲。例如Hadoop的MapReduce功能實現了將單個任務打碎，并將碎片任務發送到多個節點上，之后再以單個數據集的形式加載到數據倉庫里。

3、深度學習的初步發展

數據科學的發展歷程最早可以追溯到21世紀00年代中期。這個時期就已經就奠定了統計學習的理論基礎和框架。而深度學習作為機器學習的分支，自2006年以來受到持續性關注。雖然深度學習的理論研究還基本處于起步階段，但在應用領域已顯現出巨大能量。目前深度學習在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域取得了巨大的成功，也造就了一批新興的公司。

4、神經網絡技術落地

在2010年，Google X部門就構造了一個模擬人類的大腦神經網絡，無需接受人類的任何培訓和指令，就可以利用內在算法從海量數據中自動提取信息，學會如何識別貓咪。目前，Google正在將該虛擬人腦用于提升語音識別的準確率。這項應用也是不容小覷的，在未來我們可以預測，這項機器學習技術還可以用于實用型計算機視覺、攔截垃圾郵件，甚至自動駕駛汽車等領域。

5、數據可視化推向深入

我們現在已經進入了一個數據驅動的數據科學發展階段，掌握數據就能掌握發展方向，因此人們對于數據可視化技術的依賴程度也不斷加深。大數據時代的到來對數據可視化的發展有著沖擊性的影響，試圖繼續以傳統展現形式來表達龐大的數據量中的信息是不可能的，大規模的動態化數據要依靠更有效的處理算法和表達形式才能夠傳達出有價值的信息，因此大數據可視化的研究成為新的時代命題。

6、強化學習引起重視

強化學習是一種人工智能方法，能使計算機在沒有明確指導的情況下像人一樣自主學習。如今，強化學習正在迅速發展，并逐步將人工智能滲透到除了游戲之外的各個領域。除了能夠提升自動駕駛汽車性能，該技術還能讓機器人領會并掌握以前從未訓練過的技能。近幾年來，深度學習技術被證明是一種用來識別數據模式的極其高效的方式。在國內，以科大訊飛為例，這家公司已經針對強化學習在多個方向展開了研究和應用，包括人機對話系統、智能客服系統、機器輔助駕駛、機器人控制等方向，都已有了應用研究。

7、云計算的基礎奠定

多年以來，數據科學已經從一個小眾市場發展成為完整的領域，可用于分析的數據也呈爆炸式增長，組織和企業正在收集和存儲比以往更多的數據。所以，云計算進入了數據科學領域。云計算使任何地方的任何人都可以訪問幾乎無限的處理能力。除了計算之外，云計算公司還為數據分析提供了完善的平臺。我們有理由相信，隨著數據科學的成熟和數據量更加巨大，我們最終可能會完全在云上完成數據科學。

8、自然語言處理獲得突破

自然語言處理在深度學習研究領域取得重大突破之后，自然語言處理已牢固地進入數據科學領域。目前，NLP已成為數據科學中的強大工具。巨大的文本數據存儲，不僅可以是一個單詞的答案，還可以包含完整的段落，可以轉換為數值數據以進行標準分析。現在我們可以探索更為復雜的數據集。

回顧數據科學的整個發展歷程，我們可以看到數據科學是一個技術迭代迅速、核心技術不斷突破的領域。未來數據科學會向什么方向急速發展，我們可能還難以準確的預測，但是有一點是可以肯定的，數據科學領的相關技術和應用將深刻且廣泛的影響大眾生活的方方面面。讓我們拭目以待，數據科學的技術如何創造一個又一個的奇跡吧！