数据科学 Data Science
数据科学 (Data Science, 简称 DS) 旨在从大规模数据中提取有价值的信息、洞见和知识。这是一种多学科的方法，可以将数学、统计数据、人工智能以及计算机工程等领域的原则和实践结合起来，进而分析大量数据。这些分析可以帮助数据科学家提出和回答如下问题：发生了什么、为什么发生、将发生什么以及结果可以做什么。
数据科学的历史
虽然数据科学这一术语并不新鲜，但是其含义和内涵已随着时间的推移而发生了变化。这个词首次出现在 60 年代，用作统计数据的替代名称。直到 90 年后期，计算机科学专家才正式确定了这一术语，并将其视为独立的领域，其中包括三个方面：数据设计、数据收集和数据分析。又过了十年之后，数据科学这一词才得以在学术界之外使用。
数据科学的未来
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的创新使得数据处理更快速且更高效。行业需求在数据科学领域内催生了课程、学位以及工作岗位的生态系统。由于跨职能技能和经验的需求，数据科学呈现出预计将在未来几十年继续强劲增长的趋势。虽然数据科学的许多部分不属于 HPC 范围，但许多其他部分依赖 HPC 的强大计算能力来完成各种不同的数据分析任务。可以是 MPI，也可以是高度并行，具体取决于正在检查的数据科学中的工作负载。