1樓：大資料小學生
資料科學可以看做是一塊領域，其中包括了統計，數學，計算機等等基礎學科。從資料科學本身來看，這並不是一門科學。但如果我們從資料科學中將機器學習提取出來的話這個是算作一門科學的。
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。它是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧型的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
2樓：
資料科學是個很籠統的概念，因為資料分析有不同的方法，有傳統統計學的，有統計物理的，有機器學習等等等等。對於資料的分析，由於資料分析者的能力和學識，可以做到很深也可以做到很低，所以具體情況得具體分析。
做得好的例子你可以參考MSRA Zheng Yu的工作。基本上他做的範疇還是機器學習，做得也很深入，也提出了很多不錯的模型和方法，算是很有價值的工作。
還有的一些人做的東西嚴格來講屬於資料探勘範疇，但其實他的工作本質意義上就是資料的統計，比如資料那麼多，x,y,z,....你先統計x和y的關係，再統計y和z的關係，畫畫圖講講故事，完全不顧是不是concurrency就開始講cause&effect，如果是那樣低階的，不顧任何邏輯的「科學」，我覺得就是偽科學。
這樣的偽科學首先沒有盡頭，因為世界上的資料是無窮無盡的，你當然可以統計無數次，講無數次故事；這樣的偽科學本質上難度也很低，做多了也學不到什麼東西。
這也是為什麼我要棄坑的原因。
3樓：Yifan ZHANG
資料科學作為乙個相對年輕的學科，定義本身就是模糊的，你可以說資料科學本身就是乙個偽概念，也可以把它看做傳統統計學，現代電腦科學和社會學的結合。
另外樓主提到登月的資料，言下之意這麼學科似乎幾十年了沒有什麼進步，現在做的都是幾十年前一樣的東西。這裡糾正一下，大資料不能簡單的理解為「大量的資料」，大資料的研究，簡而言之是要從大量的多樣化的，不規則的(這個詞不太準確，領會精神)，看似無關的資料中找出關聯，發現規律，從而提煉知識。
學習到底是不是一門精密的科學？
阿漓 學習的主體是人，人非精密儀器，學習的過程具有不可控因素，學習方法因人而異。所以，這麼說有點奇怪。不過，我覺得學習還是要有精益求精的態度，而不是隨隨便便，誤打誤撞的 默默 補 寫答案時只看問題了，沒有詳細地看問題描述，原答案有些跑題。對於你所說的妙手偶得的描述，可以參看天才說或靈感說，這部分概念...
數學是一門嚮往自由的科學。是否其他科學也如此？各位大佬怎麼看呢？
康殼 數學是所有自然科學裡面最獨特的乙個，如果你仔細想過物理化學生物這種學科的本質你可能會發現這些學科其實只有乙個詞叫做建模，所有的物理定理都是模型，比如我們的引力，我們建模說引力和質量正比，和距離平方反比，這就是引力的數學模型。對於物理來說引力的模型和實際的觀察高度吻合，因此我們把它當做乙個普適的...
心理學是一門可靠的科學嗎？
你永遠不懂我汙穢 首先我覺得存在即合理 作為科學來講是有可靠性的 但是真理是不斷被認識的，現在所知所學的不一定是完全正確的，未來可能會有糾正和完善 個人來講，我覺得心理學家研究出來的都挺有道理的，挺科學的 俺來聽你說 心理學是一門科學。這是我在大學第一堂普通心理學上學到的。學到後來，我發現那些統計 ...