数据科学、大数据特征的发展历程

今天小编分享的是数据科学、大数据特征的发展历程，可能大家对数据科学、大数据并不陌生，或者从来没有了解过数据科学、大数据。但是不用担心，今天小编会以最简单的描述来讲解聚类算法的原理。一起来看看吧。

1、数据挖掘的广泛应用

提到数据科学的发展历程，我们就不得不来谈谈数据科学的基础技术——数据挖掘。电子数据处理的初期，人们就试图通过某些方法来实现自动决策支持。由于数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。因此，数据挖掘前景非常广阔，目前已被证明有着广泛惊人的应用。

2、Hadoop项目的实现

随着抓取网页数量的增加，数据科学领域遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储。例如Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载到数据仓库里。

3、深度学习的初步发展

数据科学的发展历程最早可以追溯到21世纪00年代中期。这个时期就已经就奠定了统计学习的理论基础和框架。而深度学习作为机器学习的分支，自2006年以来受到持续性关注。虽然深度学习的理论研究还基本处于起步阶段，但在应用领域已显现出巨大能量。目前深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，也造就了一批新兴的公司。

4、神经网络技术落地

在2010年，Google X部门就构造了一个模拟人类的大脑神经网络，无需接受人类的任何培训和指令，就可以利用内在算法从海量数据中自动提取信息，学会如何识别猫咪。目前，Google正在将该虚拟人脑用于提升语音识别的准确率。这项应用也是不容小觑的，在未来我们可以预测，这项机器学习技术还可以用于实用型计算机视觉、拦截垃圾邮件，甚至自动驾驶汽车等领域。

5、数据可视化推向深入

我们现在已经进入了一个数据驱动的数据科学发展阶段，掌握数据就能掌握发展方向，因此人们对于数据可视化技术的依赖程度也不断加深。大数据时代的到来对数据可视化的发展有着冲击性的影响，试图继续以传统展现形式来表达庞大的数据量中的信息是不可能的，大规模的动态化数据要依靠更有效的处理算法和表达形式才能够传达出有价值的信息，因此大数据可视化的研究成为新的时代命题。

6、强化学习引起重视

强化学习是一种人工智能方法，能使计算机在没有明确指导的情况下像人一样自主学习。如今，强化学习正在迅速发展，并逐步将人工智能渗透到除了游戏之外的各个领域。除了能够提升自动驾驶汽车性能，该技术还能让机器人领会并掌握以前从未训练过的技能。近几年来，深度学习技术被证明是一种用来识别数据模式的极其高效的方式。在国内，以科大讯飞为例，这家公司已经针对强化学习在多个方向展开了研究和应用，包括人机对话系统、智能客服系统、机器辅助驾驶、机器人控制等方向，都已有了应用研究。

7、云计算的基础奠定

多年以来，数据科学已经从一个小众市场发展成为完整的领域，可用于分析的数据也呈爆炸式增长，组织和企业正在收集和存储比以往更多的数据。所以，云计算进入了数据科学领域。云计算使任何地方的任何人都可以访问几乎无限的处理能力。除了计算之外，云计算公司还为数据分析提供了完善的平台。我们有理由相信，随着数据科学的成熟和数据量更加巨大，我们最终可能会完全在云上完成数据科学。

8、自然语言处理获得突破

自然语言处理在深度学习研究领域取得重大突破之后，自然语言处理已牢固地进入数据科学领域。目前，NLP已成为数据科学中的强大工具。巨大的文本数据存储，不仅可以是一个单词的答案，还可以包含完整的段落，可以转换为数值数据以进行标准分析。现在我们可以探索更为复杂的数据集。

回顾数据科学的整个发展历程，我们可以看到数据科学是一个技术迭代迅速、核心技术不断突破的领域。未来数据科学会向什么方向急速发展，我们可能还难以准确的预测，但是有一点是可以肯定的，数据科学领的相关技术和应用将深刻且广泛的影响大众生活的方方面面。让我们拭目以待，数据科学的技术如何创造一个又一个的奇迹吧！