就目前而言，很多技术都是离不开数据科学的，这里提到的数据科学其实也是一个知识面广泛的学科，主要原因就是数据科学的技术存在维度。一般来说，数据科学的维度具体分为五种，分别是数据管理、计算机科学基础理论技术、数据分析、商业理解决策和设计者。下面我们具体给大家介绍一下这五个技术维度的基本内容。
可以说，数据科学是数据分析中最高深的学科，这是因为数据科学有5个技术维度，而这五个技术维度基本涵盖了数据科学的关键支撑技术体系，数据科学从数据管理、计算机科学基础理论技术、数据分析、商业理解决策与设计几个方面进行了数据科学相关技术的梳理，一般来说，数据科学中的计算机科学基础理论方法与数据分析两个板块的学习内容是最多的，也是最重要的。就目前而言，大数据产品和服务多是在数据管理版块，分析板块和业务决策板块的对接是数据科学和大数据产业后续发展的关键突破点。所以说数据科学知识高深。
数据科学的维度具体体现了什么呢？其实数据科学中有一个艺术维度，在数据科学的艺术维度上除了交通沟通和可视化还有很多的内容。这个艺术维度同时也说明了数据科学与传统信息化技术的本质不同，数据科学的核心能力是根据问题提出设想，再把设想转化为学习模型，可以说，这种能力就是艺术的，没有这样的设计艺术，要想让计算机智能化不是一件容易的事情。因此，我们要重视数据科学中的每一个维度。
刚刚我们提到了数据科学中的艺术维度，很多人开始纳闷了，为什么数据科学的技术维度会跟艺术有联系呢？这是因为我们只把现实问题转化为模型，这就没有标准答案，其中的原因就是可选的模型不只一种，技术路线多样，评价指标也有多个维度，而优化方法也有很多种，可以这么说，机器学习的本质就是在处理这门艺术，给定原始数据、限制条件和问题描述，因此没有标准答案，每一种方案的选择就是一种设想假设，需要具备利用精确的测试和实验方法来验证和证伪这些假设的能力，从这个层面讲，未来所有科学问题以及商业、政府管理决策问题都将是数据科学问题，而机器学习是数据科学的核心。所以说我们要重视机器学习，这是一个值得注意的事情。
关于数据科学的维度我们就给大家介绍到这里了，通过这些内容我们不难发现数据科学有很多需要我们学习的地方，比如说机器学习的知识，这些都是能够帮助我们更好地理解和掌握数据科学，同时数据科学也能够帮助我们深化机器学习，这是一个双赢。
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