《数据科学与数据分析：机遇与挑战（Data Science and Data Analytics: Opportunities and Challenges）》

数据科学是一个多学科领域，它使用科学方法、流程、算法和系统从结构化（标记）和非结构化（未标记）数据中提取知识和见解。这是人工智能（AI）的未来，也是使事情变得更容易，更高效的未来必需品。简单来说，数据科学就是发现数据或从数据中发现隐藏的模式（例如复杂的行为、趋势和推论）。此外，大数据分析/数据分析是数据科学家在数据科学中使用的分析机制。一些工具，如Hadoop，R等，用于分析大量数据，以预测有价值的信息和决策。请注意，结构化数据可以通过高效（可用）的商业智能工具轻松分析，而大多数数据（到 2020 年占数据的 80%）是非结构化形式，需要高级分析工具。但在分析这些数据时，我们面临着几个问题，例如复杂性、可扩展性、隐私泄露和信任问题。

数据科学帮助我们从非结构化或复杂或大量数据（可用或虚拟存储在云中）中提取有意义的信息或见解。 《数据科学与数据分析：机遇与挑战》涵盖了所有可能的领域、引起严重关注的应用以及这一新兴领域的挑战，并进行了比较分析/分类法。

本书的特色：

• 提供许多有用应用程序存在的数据科学、工具和算法的概念
• 在数据科学和数据分析方面提供许多挑战和机遇，帮助研究人员识别研究差距或问题
• 确定智能时代数据科学的许多领域和用途
• 将数据科学应用于农业、医疗保健、图形挖掘、教育、安全等。

来自工业/商业的院士、数据科学家和股票经纪人会发现这本书对于设计最佳策略以提高公司的生产力很有用。