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这本书中将数据科学定义为:“处理数据的科学,一旦数据与其代表的事物的关系建立起来,将为其他领域与科学提供借鉴。”
彼得·诺尔在这本书的前言部分,首次明确提出了数据科学的感念:“数据科学是一门给予数据处理的科学。”
并提到了数据科学与数据学的区别。
数据科学,是解决数据问题的科学。
数据学,则侧重于数据处理及其在教育领域中的应用。
大卫感兴趣的是前半部分,数据科学。
在未来,这门学科的衍生理论,已经被各个行业领域已经广泛应用起来。
按照大卫的理解,数据科学就是,通过对历史数据的分析、解读、建模和对未来的预测,来帮助人们更好的做决定。
像金融数据学,就包括了数据收集、数据分类、数据分析、数据筛选、数据处理、数据整合等等。
比如,前世的大卫去某个证券公司开户,在办理手续时,工作人员就会让你填写一张客户投资风险评估调查表。
然后,证券公司就会给你做一个投资人类型判定,你是激进型的,还是稳健型的。
那么,填表就是数据收集,评判类型就是数据分类。
有了这些初步的信息之后,证券公司还会根据你填写的个人信息,对你进行一系列的分析、筛选、标注、整合,最后给你制定一份股票投资计划,推送给你。
以上就是一套简单的金融数据学实际应用。
当然了,大卫前世,原来他手机上那些根据他的喜好,推送的短视频和新闻、消息。
大数据时代嘛!
这些都是基于这本书出现之后,被人们广泛重视,并继续研究努力出来的更多实际应用方式。
数据科学的应用与研究,大卫打算现在就开始着手。
大卫拿着这本书,一边想,一边来到了三楼,纳什的老位置。
没想到,纳什教授和一个中年帅哥正坐在那里聊天。
大卫走过去和两人打了一个招呼。
纳斯起身给两人介绍了一下。
原来这位中年帅哥是纳什的老朋友,马丁。
马丁,是普林斯顿大学的一个中层校领导。
两人是大学时期的同学,已经认识了多年,纳什能够安稳的待在图书馆里,也是马丁的帮忙。
他今天来这里,是因为纳什夫妇昨晚的一通电话。
现在,纳什正在和他商量着,来大学教书上课的事情。
大卫听了介绍之后,笑着帮着纳什说了一套好话,打打助攻。
然后就向两人致歉,走到了旁边,看起书来。
马丁扫了一眼大卫手里拿着的书,好奇的向纳什问起了大卫。
纳什没隐瞒什么,如实的把与大卫相识,及之后发生的事情,原原本本讲了一遍。
马丁趴在桌子上,一脸的诧异。
“你就这样就答应了?”
纳什笑着点头:“我和艾莉西亚都同意了!”
啧!
马丁长出了一口气,抱起双臂靠在椅背上,想了一会儿。
“他那个什么研究中心,是要建在哪里?还需要招人吗?”
“招人?你是想?”
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