計算技術通常用來分析數據，而理解數據則依賴于機器學習。多年來，對于大多數開發者來說，機器學習卻是非常遙遠、一直是難以企及的。

這可能是現在收益最高，也是最受歡迎的一項技術之一。毫無疑問——作為開發人員，機器學習是一個能夠大展身手的舞臺。

　　圖1：機器學習的構成

機器學習是簡單數據檢索與存儲的合理擴展。通過開發各種組件，使計算機更加智能學習和發生行為。

機器學習使得挖掘歷史數據和預測未來趨勢成為可能。你可能還沒意識到，但的確已經在使用機器學習，并受益頗多。與機器學習有關的例子很多，如搜索引擎產生結果、在線推薦、廣告投放、欺詐檢測以及垃圾郵件過濾等。

機器學習依賴數據進行決策。直覺雖然重要，但卻也很難超越經驗數據。

機器學習的各個方面

一旦你開始深入探索機器學習，你會遇到以下幾個問題：

1. 有監督與無監督的學習

2. 分類

3. 馬爾科夫模型、貝葉斯網絡等

Mahout和Hadoop

Apache Mahout項目的目的是建立一個可擴展的機器學習庫。

大數據分析與hadoop之間存在一定程度的重疊

Mahout內置聚類、分類以及協同過濾等算法。除此之外還有：

1. 基于矩陣分解的推薦系統

2. K-均值，模糊k-均值聚類算法

3. 隱含狄利克雷分配算法

4. 奇異值分解

5. 邏輯回歸分類器

6. (互補)樸素貝葉斯分類器

7. 隨機森林分類器

機器學習曾經需要復雜的軟件與高端的計算機，以及數據科學家。。而對于現在的機器學習，即預測分析來講，所需要的是一個全管理的云服務。

通過使用拖拽(drag-and-drop)與一些數據流圖就可以進行一些實驗，就如寫代碼一般利用起高大上的算法。

數據科學家用R編寫代碼

對于統計與數據挖掘的來說，R是一個很受歡迎的開源項目。好消息是R能夠很容易的集成到ML Studio中。我有很多朋友在使用機器學習的功能語言，如F#。但是很顯然的，R在此領域仍占統治地位。

數據挖掘的測驗與調查顯示，近年來R受歡迎的程度逐漸增強。R是由新澤西的Auckland大學的Ross Ihaka 與Robert Gentleman發明的，目前由R核心開發組(R Development Core Team)負責研發，其中Chambers也是開發成員之一。R的命名主要是根據前兩個R作者名字的首字母。R是一個GNU項目，主要是用C語言與Fortran寫的。

如何進行數據分析

理解機器學習的最好方法就是將分析分解為3個問題：

1. 發生了什么?

a) 從歷史角度去看

2. 將發生什么?

a) 預測未來

3. 下一步應該怎么做?

a) 規范與指引

分析過程中大家扮演什么角色

1. 信息工作者

a) 通常使用自助服務工具Power BI：Office 365的Power BI是一種自我服務的事務智能解決途徑，能夠通過BI Excel 與Office 365給信息工作者提供數據分析與鑒別數據深層事務預測可視化的能力。

2. IT專家

a) 涉及數據轉換、數據倉庫、創建數據分析立方體及數據建模

3. 數據科學家

a) 深層次的技術與技能，包括編碼、數學、統計以及概率

b) 能夠通過一系列技術將概率用于預測(如未來18小時內價格上漲的概率為42%)

c) 如蒙特卡羅(Monte Carlo)模擬，模型參數化

d) 數據科學家應具備的素質

i. 領域知識

ii. 對于科學方法的清晰理解：目標、假設、驗證、透明度

iii. 擅長數學與統計學

iv. 求知欲與極強的思考能力

v. 圖形化描述與溝通能力

vi. 高級計算與數據管理能力

學術背景

如果你想進入學校，通過學習成為一個數據科學家，可選擇的課程如下：

1. 應用數學

2. 計算機科學

3. 經濟學

4. 統計學

5. 工程學

從數據科學中受益的行業包括：

金融服務業

電信業

信息技術

制造業

公共事業

公共衛生

市場