Data and Science has stood out in the generation of results, whether in the projects of the scientific domain or business domain. CERN Project, Scientific Institutes, companies like Walmart, Google, Apple, among others, need data to present their results and make predictions in the competitive data world. Data and Science are words that together culminated in a globally recognized term called Data Science. Data Science is in its initial phase, possibly being part of formal sciences and also being presented as part of applied sciences, capable of generating value and supporting decision making. Data Science considers science and, consequently, the scientific method to promote decision making through data intelligence. In many cases, the application of the method (or part of it) is considered in Data Science projects in scientific domain (social sciences, bioinformatics, geospatial projects) or business domain (finance, logistic, retail), among others. In this sense, this article addresses the perspectives of Data Science as a multidisciplinary area, considering science and the scientific method, and its formal structure which integrate Statistics, Computer Science, and Business Science, also taking into account Artificial Intelligence, emphasizing Machine Learning, among others. The article also deals with the perspective of applied Data Science, since Data Science is used for generating value through scientific and business projects. Data Science persona is also discussed in the article, concerning the education of Data Science professionals and its corresponding profiles, since its projection changes the field of data in the world.


翻译:无论是科学领域还是商业领域的项目,在产生结果方面,数据和科学都是突出的。CERN项目、科学研究所、沃尔玛、谷歌、苹果公司等公司需要数据来展示其结果,并在竞争性数据世界中作出预测。数据和科学是一个全球公认的术语,即数据科学。数据科学处于初始阶段,可能是正规科学的一部分,同时也是应用科学的一部分,能够产生价值并支持决策。数据科学考虑科学,从而通过数据情报促进决策的科学方法。在许多情况下,在科学领域(社会科学、生物信息学、地理空间项目)的数据科学项目或商业领域(金融、物流、零售)中,需要数据科学应用方法(或部分部分方法)来介绍其结果和预测。从这个意义上讲,数据科学作为一个多学科领域的观点,考虑到科学和科学方法,以及将统计、计算机科学和商业科学纳入其中的正式结构,同时也考虑到人工智能,强调机器学习等等。文章还涉及科学领域的应用方法(或部分)在科学领域(社会科学、生物学、地理项目)或商业领域(金融、物流、零售)领域(科学)中,还涉及科学领域数据应用数据应用中的数据价值。

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