关于数据的性质，鸟类的飞翔和新起点
我叫Kurt Cagle。我是数据科学中心（DSC）的新社区编辑器，它被其粉丝所熟知。
我是那些粉丝之一。十二年前，文森特·格兰维尔和蒂姆·马特森创建了一个致力于激发他们激情的新网站：数据科学。在2012年，术语“数据科学”以及从业者，数据科学家刚刚开始流行，特别是指曾经担任过一段时间的角色（过去的数据分析师）的重要性越来越高，其思想是这个特殊角色与传统程序员的角色不同，尽管它借用了许多相同的工具。
传统上，分析师（任何分析师）都是在特定主题领域中查看信息的人，并且根据他们的分析，他们既可以确定事物为何如此，又可以在一定程度上预测事物在事物中的位置。未来。
分析师已经存在了很长时间，并且一直对他们充满神秘感。例如，在早期的帝国罗马，有许多著名的牧师叫奥古斯（Augurs），据说他们能够从鸟类的飞行中预测未来。他们的成功率出乎意料的高，通常都需要战略建议的军事领导人和希望更好地部署其舰队和土地代理的商人。
最初，鸟类的飞行模式与合理的贸易政策建议之间的相关性似乎很少，但与任何出色的魔术一样，值得了解背景情况。为什么一个人看着天空飞翔的鸟儿？简单。某些类型的鸟类，例如信鸽，可以将信息从船或大篷车上传送到各个哨所，从那里可以通过鸟类和其他人将这些信息中继到中央集散地。换句话说，Augurs已经成功建立了一个非常复杂，相当快速的情报网络，该网络可以跟踪船只，部队的动向，瘟疫点等等，所有这些活动都在监视着天空上的鸟类。即使在今天，预言的动词也意味着进行预测。
自Data Science Central发布第一篇文章以来的八年中，该领域不断发展壮大。统计和随机功能已经变得相当复杂。R和Python之间的皇家斗争在很大程度上已经解决，因为“无关紧要”，因为统计工具集已进入Scala，Javascript和C＃等各种环境。孤独的数据科学家已经成为一个团队，其领域从数据可视化到神经网络培训，再到向讲故事的人讲述他们对数据分析的青绿土壤的主张。
更令人振奋的是，这种重塑正在从“数量”转移到商业，研究和制造组织的所有领域。长期以来，市场营销一直被认为是业务领域中最不“数学”的学科，现在至少需要在统计和概率上有良好的基础，并且越来越消耗公司分析预算中的最大份额。神经网络和强化学习现在已经成为董事会讨论的主题，代表着一种情况，在这种情况下，启发式或算法工具已被补充，甚至被数百万甚至数十亿个维度的模型所替代。数据科学家是组织数字化转型的核心。
让我将其带回DSC，并给您，温文尔雅的读者，简要介绍一下我的个人简介，以及我希望能够带给Data Science Central的内容。我担任咨询程序员，信息架构师和技术传播者已有30多年了。那时，我写了二十多本书，主要是那些在书架上看起来确实不错的大型技术门挡。自2003年以来，我也一直在一个或多个论坛中撰写博客，包括O'Reilly Media，Jupiter Publishing和Forbes。我花了大量时间试图推动与W3C一起使用的多种信息标准，并且自2000年代中期以来，就将大量时间和精力集中在数据表示，元数据，语义，数据建模和图形技术上。
我 不是数据科学家。我确实拥有天体物理学的学士学位，并且拥有系统理论的大部分硕士学位。这就是说，当最前沿的处理器是Apple II +系统中的Zylog-80（称为Z80）和6502芯片时，我就在使用现代数据科学的几乎所有基础模块。坦率地说，我是一个老屁。
但是，当接管DSC的机会到来时，我跳了起来，原因很简单：上下文。您看到，我进入上下文计算时代已经有一段时间了，最??终是隐喻计算（大约十二年来，花了好几年的时间）。很有可能您还没有听说过上下文计算这个术语。它不在Gartner的大肆宣传中，因为它本身并不是真正的“技术”。相反，您可以将上下文计算视为对系统具有对周围环境的上下文理解时所发生的信息的处理和作用。
上下文计算有几部分。数据科学是一个很大的领域。图计算也是如此。机器学习，人工智能，物联网，数字工作场所，数据结构，无人驾驶无人机，这个清单很长，而且一直在增长。这些都是上下文相关的-你是谁，你在哪里，你为什么在这里，你在做什么，为什么很重要？
数据科学中心已成为全球的权威。我目前的计划是希望将重点扩展到本世纪的第三个十年。我要求您以读者，作家，社区成员的身份加入我的旅程，以帮助塑造上下文计算的本质。DSC是一个分享技术但也分享有关道德和宗旨，更大的利益以及着眼于机遇的深层问题的论坛。我希望在您的帮助，观察和偶尔遇到的挑战下，建立Vincent和Tim的伟大社区，并使其发展壮大。

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