京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
阅读这组围绕数据科学的幽默、有见地的名言,希望能照亮你的一天,让你开怀大笑!
分享2
作者:Rupa Mahanti,顾问
数据科学是一门广泛的学科,几乎涉及所有商业领域,从金融到公用事业,从制造业到医疗保健和生命科学。数据科学是当前数字世界和时代中最流行的流行语之一。然而,围绕这个词有很多混淆,不同的人以不同的方式定义这个词。以下是围绕数据科学定义的一些幽默、有见地的名言,希望能照亮你的一天,并让你发笑。
"数据科学的第一条规则是:不要问如何定义数据科学。"
-Josh Bloom(Azam 2014)
"关于数据科学。它是这些跨学科、非学科的空间之一,人们以有趣的方式完成东西,但甚至不知道自己该怎么称呼它。"
-Cathryn Carson (Azam 2014)
"定义数据科学就像定义互联网一样,问10个人,你会得到10个不同的答案。"
-Micaela S. Parker, Arlyn E. Burgess, and Philip E. Bourne (Parker et al. 2021)
"数据科学不过是新瓶装旧酒的统计学版本,有不同的领域。"
-兰迪-巴特利(Bartlett 2015年)
"'数据科学'这个实际的术语是那种既意味着一切又意味着什么的术语。"
-尼克-亚当斯(Azan 2014)
"数据科学就是基于你所拥有的数据--或者往往是你所没有的数据,提出有趣的问题。"
-萨拉-贾维斯(达莫迪2020年)
"'数据科学'被定义为'数据科学家'所做的事情"。
-Harlan D. Harris (Harris 2011)
"数据科学是数据的土木工程"。
-Cathy O'Neil和Rachel Schutt(O'Neil和Schutt 2013年)
"数据科学有一个奇怪的特点,就是它是少数几个让从业者没有领域的研究领域之一。"
-Mikhail Mew(Mew 2021年)
"数据科学是使数据有用的科学。"
-Cassie Kozykorv (Kozykorv 2018)
"数据科学不是关于数据的数量,而是关于质量。"
-Joo Ann Lee (Coresignal 2021)
"数据科学的座右铭:如果一开始不成功;就叫它1.0版本。"
-Pranay Pathole
"数据科学很像烹饪。虽然一开始原材料可能很吸引人,但直到你真正能够开始切片、切块,并最终端出美味的东西来吞食,乐趣才会开始。大多数时候,你最终会得到一道菜,但在数据科学领域,我们称之为数据洞察力"。
-理查德-科内利斯-苏万迪(苏万迪2020年)
"数据科学80%是准备数据,20%是抱怨准备数据。"
-理查德-科内利斯-苏万迪(苏万迪2020年)
"数据科学是艺术和科学的结合,只受限于赋予数据科学家探索的自由度加上他们的创造能力。"
-Ken Poirot
"数据科学,正如它所实践的那样,是一种融合了以红牛为燃料的黑客技术和以浓咖啡为灵感的统计学。"
-迈克-德里斯科尔
"数据科学不仅仅是统计学,因为当统计学家完成了对完美模型的理论研究后,如果他们的工作取决于R的话,很少有人能把一个以表格为单位的文件读成R。"
-迈克-德里斯科尔(O'Neil和Schutt,2013)。
"数据科学。拓展统计学领域技术领域的行动计划"。
-William Cleaveland (Cleaveland 2001)
"学习数据科学就像去健身房,只有坚持不懈地做,你才会受益。"
-Moez Ali (Suwandi, 2022)
"很多人认为数据科学是一项工作,但更准确的是把它看成是一种思维方式,一种通过科学方法提取见解的手段。"
-Thilo Huellmann (Coresignal 2021)
笑声的确是最好的良药,数据专业人员的生活中当然需要更多的幽默感。下次你打算在数据领域进行演讲或展示时,如果你以一些有趣或古怪的数据引言开始,以激发你的同事和客户的兴趣,那将是非常好的。它们不仅能缓和气氛,而且还能给出一个没有人会认为如此有用的建议,因为它们是搞笑的。为了享受更多这样的引言,请获得这本书--《数据幽默》。有趣的数据、大数据、统计学和数据科学名言、双关语和短语。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07