如果說資料（data）和石油一樣是最有價值的資源，那麼Data Science就同等於從原油提煉出石油的技術。

上篇([01]開篇)了解了整個系列的內容之後，這篇來了解一下 Data Science 到底是什麼？需要什麼技能/技術？和到底怎麼把data提煉出來變成可以用來做使用的資訊（變成石油）。

Data為什麼可以變成和石油一樣有價值的資源？

在介紹Data Science之前，要先了解的是最後的成果是什麼？像原油變成石油一樣，最後石油是最主要能源之一，因此非常有價值，那麼Data最後到底變成什麼可以和石油一樣價值？

依我的理解，Data提煉出來搭配Machine Learning最後的結果是建立出一個預測模型（Predict Model）。想象一下，我們常常說，世上沒有後悔藥，為什麼需要後悔藥，因為你看不到未來會發生什麼事情。

如果你可以看到呢？或者說不需要很明確只需要把你的選擇正確的幾率提升幾個百分比，那優勢已經是無法估計。

所以，決策者可以依照Predict Model制定自己的策略，把優勢抓在自己這邊，打敗不確定性（Uncertainty）。

Data Science 為什麼會夯起來？

其實從Data提煉可用的資訊出來並不是一個新的概念，一直以來都有相關研究在這方面。例如 統計，data mining等等，都是想要用現用資料來了解情況或者預測未來。

那既然已經有了，為什麼現在會多出那麼一個詞呢？

其實一切會夯起來，完全是因為Big Data （大數據）。

舉個簡單例子，大家都知道瞎子摸象的故事，一些人看不到，加上大象太大，所以他們依據自己摸到的部分來推論大象是什麼。

摸到身體的說，它是一面墻壁，有些人摸到耳朵，然後說它是像一面扇子等等。但是沒有一個人摸到全部，所以沒有一個人對大象的描述是對的。

如果停一下，想想這個故事，因為大家沒辦法看到整個大象，因此大家的解讀都有偏差，如果反過來說，假設大家可以看到整個大象，那麼是否解讀就會正確（至少從相對的角度來說）呢？

學過統計的知道，有個概念叫做sampling（隨機抽樣），為什麼要做sampling呢？因為整個母體（全部的資料=整個大象）太過於大量無法處理（瞎子無法摸到），所以多多少少都有失偏頗（就像有些人覺得大象是面墻一樣）。

因為現在技術有辦法處理大量資料（就像如果瞎子突然看得到了），那麼對於整個預估是否會更準確呢？

所以，Data Science 會夯起來，完全是因為 一直有需求，而直到現在才有技術有辦法支持達到效果。

推動Data Science的幾個技術？

既然知道為什麼Data Science會夯起來，來看看整個為什麼會夯起來。

首先，在中間的部分是資料分析的部分，也是實際的核心，因為我們要用資料分析來了解資料。

如上面提到，當數據大起來的時候，越能夠看到整個全貌，因此Big Data非常重要。

能夠處理大數據之後，可以把大數據清理乾淨，搭配Machine Learning可以建立出準確的predict model。這些Predict Model可以放在Internet Of Things（IoT）讓這些IoT的機器做出更好決策，也由於有這些IoT，可以收集到更多數據。

數據更多，用Machine Learning建立更好的模型，IoT越方便 - 這個是一個一直循環的過程，到最後如果完全可以自動化，是不是Predict Model會越來越準確？

Data Science 需要有哪方面的知識？

到目前為止，看到了為什麼Data Science會夯起來，整個的整體環境讓整個資料分析處於一個正循環的狀況，那接下來就是，要當一個Data Science需要什麼能力？

網路上有個非常有名的Data Science Venn Diagram，告訴我們Data Science需要什麼能力，基本上需要3個領域：

Computer Science

稱之為技術能力。畢竟，要處理Big Data，要讓電腦執行一些運算都需要一些資訊的技術能力，例如Programming，或者建立Big Data環境

Maths & Statistics

稱之為數學能力。畢竟，一些預測模型和資料處理技術其實都是數學公式和統計學的模型。

Domain Knowledge

某個領域的知識。舉例來說，假設你不是寫web的，可能400、404、500對你們無感，但是對於寫web的很清楚知道這個代表頁面呈現情況，因此可以用來計算整個網站的穩定度。

這些能力不代表都要很精通，但是至少要有一定水準才有辦法做。因此，很多都是不同的人一起通力合作來建立Predict Model。

Data Scientist 的日常工作

做Data Science的人稱為 Data Scientist （資料科學家），而基本上都是和資料打交道，整個流程大概如下：

1. 首先都是有一個問題（需求）的產生
2. 開始收集相關data
3. data基本上都需要經過處理，例如轉型、清理髒資料等
4. 依照這些資料建立predict model
5. 驗證predict model是否準確
6. 沒問題就發佈出去實際使用

基本上 百分之80%的時間都是都是在資料收集和資料處理。

machine learning基本上就是第4步和第5步。

這些步奏不一定是順序執行，很有可能會跳來跳去，甚至直接就放棄某個問題而直接換一個問題。

接下來這個系列會把每個步奏都和大家介紹一下。

結語

這篇把整個Data Science做了一個簡單的介紹。

希望透過這篇能夠了解到為什麼Data Science很重要，需要的技術和日常主要在處理什麼事情。

在下一篇([03]Big Data到底是有多Big？)將會介紹最底層的推手，讓一起別的更加準確的技術，最重要的資源 Big Data。