今天小編分享的是數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)特征的發(fā)展歷程，可能大家對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)并不陌生，或者從來(lái)沒有了解過數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)。但是不用擔(dān)心，今天小編會(huì)以最簡(jiǎn)單的描述來(lái)講解聚類算法的原理。一起來(lái)看看吧。

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1、數(shù)據(jù)挖掘的廣泛應(yīng)用

提到數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展歷程，我們就不得不來(lái)談?wù)剶?shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)技術(shù)——數(shù)據(jù)挖掘。電子數(shù)據(jù)處理的初期，人們就試圖通過某些方法來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)決策支持。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的，它不僅是面向特定數(shù)據(jù)庫(kù)的簡(jiǎn)單檢索查詢調(diào)用，而且要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行微觀、中觀乃至宏觀的統(tǒng)計(jì)、分析、綜合和推理，以指導(dǎo)實(shí)際問題的求解，企圖發(fā)現(xiàn)事件間的相互關(guān)聯(lián)，甚至利用已有的數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此，數(shù)據(jù)挖掘前景非常廣闊，目前已被證明有著廣泛驚人的應(yīng)用。

2、Hadoop項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)

隨著抓取網(wǎng)頁(yè)數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域遇到了嚴(yán)重的可擴(kuò)展性問題——如何解決數(shù)十億網(wǎng)頁(yè)的存儲(chǔ)和索引問題。Hadoop得以在大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用中廣泛應(yīng)用得益于其自身在數(shù)據(jù)提取、變形和加載方面上的天然優(yōu)勢(shì)。Hadoop的分布式架構(gòu)，將大數(shù)據(jù)處理引擎盡可能的靠近存儲(chǔ)。例如Hadoop的MapReduce功能實(shí)現(xiàn)了將單個(gè)任務(wù)打碎，并將碎片任務(wù)發(fā)送到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，之后再以單個(gè)數(shù)據(jù)集的形式加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里。

3、深度學(xué)習(xí)的初步發(fā)展

數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展歷程最早可以追溯到21世紀(jì)00年代中期。這個(gè)時(shí)期就已經(jīng)就奠定了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)和框架。而深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，自2006年以來(lái)受到持續(xù)性關(guān)注。雖然深度學(xué)習(xí)的理論研究還基本處于起步階段，但在應(yīng)用領(lǐng)域已顯現(xiàn)出巨大能量。目前深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了巨大的成功，也造就了一批新興的公司。

4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)落地

在2010年，Google X部門就構(gòu)造了一個(gè)模擬人類的大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無(wú)需接受人類的任何培訓(xùn)和指令，就可以利用內(nèi)在算法從海量數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取信息，學(xué)會(huì)如何識(shí)別貓咪。目前，Google正在將該虛擬人腦用于提升語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率。這項(xiàng)應(yīng)用也是不容小覷的，在未來(lái)我們可以預(yù)測(cè)，這項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)還可以用于實(shí)用型計(jì)算機(jī)視覺、攔截垃圾郵件，甚至自動(dòng)駕駛汽車等領(lǐng)域。

5、數(shù)據(jù)可視化推向深入

我們現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)展階段，掌握數(shù)據(jù)就能掌握發(fā)展方向，因此人們對(duì)于數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的依賴程度也不斷加深。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展有著沖擊性的影響，試圖繼續(xù)以傳統(tǒng)展現(xiàn)形式來(lái)表達(dá)龐大的數(shù)據(jù)量中的信息是不可能的，大規(guī)模的動(dòng)態(tài)化數(shù)據(jù)要依靠更有效的處理算法和表達(dá)形式才能夠傳達(dá)出有價(jià)值的信息，因此大數(shù)據(jù)可視化的研究成為新的時(shí)代命題。

6、強(qiáng)化學(xué)習(xí)引起重視

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種人工智能方法，能使計(jì)算機(jī)在沒有明確指導(dǎo)的情況下像人一樣自主學(xué)習(xí)。如今，強(qiáng)化學(xué)習(xí)正在迅速發(fā)展，并逐步將人工智能滲透到除了游戲之外的各個(gè)領(lǐng)域。除了能夠提升自動(dòng)駕駛汽車性能，該技術(shù)還能讓機(jī)器人領(lǐng)會(huì)并掌握以前從未訓(xùn)練過的技能。近幾年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)被證明是一種用來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)模式的極其高效的方式。在國(guó)內(nèi)，以科大訊飛為例，這家公司已經(jīng)針對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在多個(gè)方向展開了研究和應(yīng)用，包括人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)、智能客服系統(tǒng)、機(jī)器輔助駕駛、機(jī)器人控制等方向，都已有了應(yīng)用研究。

7、云計(jì)算的基礎(chǔ)奠定

多年以來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)從一個(gè)小眾市場(chǎng)發(fā)展成為完整的領(lǐng)域，可用于分析的數(shù)據(jù)也呈爆炸式增長(zhǎng)，組織和企業(yè)正在收集和存儲(chǔ)比以往更多的數(shù)據(jù)。所以，云計(jì)算進(jìn)入了數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。云計(jì)算使任何地方的任何人都可以訪問幾乎無(wú)限的處理能力。除了計(jì)算之外，云計(jì)算公司還為數(shù)據(jù)分析提供了完善的平臺(tái)。我們有理由相信，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的成熟和數(shù)據(jù)量更加巨大，我們最終可能會(huì)完全在云上完成數(shù)據(jù)科學(xué)。

8、自然語(yǔ)言處理獲得突破

自然語(yǔ)言處理在深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域取得重大突破之后，自然語(yǔ)言處理已牢固地進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。目前，NLP已成為數(shù)據(jù)科學(xué)中的強(qiáng)大工具。巨大的文本數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，不僅可以是一個(gè)單詞的答案，還可以包含完整的段落，可以轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)以進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)分析?，F(xiàn)在我們可以探索更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。

回顧數(shù)據(jù)科學(xué)的整個(gè)發(fā)展歷程，我們可以看到數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)技術(shù)迭代迅速、核心技術(shù)不斷突破的領(lǐng)域。未來(lái)數(shù)據(jù)科學(xué)會(huì)向什么方向急速發(fā)展，我們可能還難以準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，但是有一點(diǎn)是可以肯定的，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)的相關(guān)技術(shù)和應(yīng)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(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)如何創(chuàng)造一個(gè)又一個(gè)的奇跡吧！