Наука о данных

Фактически термины «KDD» и «глубинный анализ данных» описывают одну и ту же концепцию; различие заключается только в том, что термин «глубинный анализ данных» более распространен в бизнес-сообществах, а «KDD» – в академических кругах. Сегодня эти понятия часто взаимозаменяются[3 - Некоторые специалисты все же проводят границу между глубинным анализом данных и KDD, рассматривая первый как подраздел второго и определяя его как один из методов обнаружения знаний в базах данных.], и многие ведущие академические центры используют как одно, так и другое. И это закономерно, ведь главная научная конференция в этой сфере так и называется – Международная конференция по обнаружению знаний и глубинному анализу данных.

Возникновение и эволюция науки о данных

Термин «наука о данных» появился в конце 1990-х гг. в дискуссиях, касающихся необходимости объединения статистиков с теоретиками вычислительных систем для обеспечения математической строгости при компьютерном анализе больших данных. В 1997 г. Джефф Ву выступил с публичной лекцией «Статистика = наука о данных?», в которой осветил ряд многообещающих тенденций, в том числе доступность больших и сложных наборов данных в огромных базах и рост использования вычислительных алгоритмов и моделей. В завершение лекции он призвал переименовать статистику в «науку о данных».

В 2001 г. Уильям Кливленд опубликовал план действий по созданию университетского факультета, сфокусированного на науке о данных[4 - Shmueli, Galit. 2010. “To Explain or to Predict?” Statistical Science 25 (3): 289–310. doi:10.1214/10-STS330.]. В плане подчеркивалось место науки о данных между математикой и информатикой и предлагалось понимать ее как междисциплинарную сферу. Специалистам по данным предписывалось учиться, работать и взаимодействовать с экспертами из этих областей. В том же году Лео Брейман опубликовал статью «Статистическое моделирование: две культуры»[5 - Breiman, Leo. 2001. “Statistical Modeling: The Two Cultures (with Comments and a Rejoinder by the Author).” Statistical Science 16 (3): 199–231. doi:10.1214/ss/1009213726.]. В ней он охарактеризовал традиционный подход к статистике как культуру моделирования данных, которая предполагает основной целью анализа выявление скрытых стохастических моделей (например, линейной регрессии