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随着信息化时代的到来，数据存储也变得频繁了起来，大数据便成为了一个研究重点，如今很多的高校都开设了一门叫做数据科学的专业，数据科学在20世纪60年代已被提出，数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化以及(某一)领域知识为理论基础的，那么接下来小编就带着大家一起来了解下2020
数据预处理 ：为了提升数据质量、降低数据计算的复杂度、减少数据计算量以及提升数据处理的准确性，数据科学中需要对原始数据进行预处理 —— 进行数据审计、数据清洗、数据变换、数据集成、数据脱敏、数据规约和数据标注等。
数据计算 ：在数据科学中，计算模式发生了根本性的变化 —— 从集中式计算、分布式计算、网格计算等传统计算过渡至云计算。有一定的代表性的是 Google 云计算 3 大技术、Hadoop MapReduce 和 YARN 技术的出现。数据计算模式的变化意味着数据科学中所关注的数据计算的主要目标、瓶颈和矛盾发生了根本性变化。
数据管理 ：在完成 “ 数据预处理 ” (或 “ 数据计算 ” )之后，我们需要对数据进行管理，以便进行(再次进行) “ 数据处理 ” 以及数据的再利用和长久保管。在数据科学中，数据管理方法与技术发生了根本性的改变 —— 不仅包括传统关系型数据库，而且还出现了一些新兴数据管理技术，例如 NoSQL 、 NewSQL 技术和关系云等。
技术与工具：数据科学中采用的技术与工具具有一定的专业性， R 语言是数据科学家最为普遍应用的工具之一。
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