Datu mācība

Pirmsākumi

Datu mācība pastāv apmēram kopš gadu tūkstošu mijas. Viens no agrīniem šīs nozares raksturotājiem ir Viljams Klīvlends , kurš uzrakstīja darbu "Datu mācība: Rīcības plāns Statistikas tehnisko novirzienu paplašināšanai", ko publicēja 2001 aprīļa izdevumā (Vol.69, No. 1) izdevumā International Statistical Review. Apmēram pēc gada, 2002.g. aprīlī  sāka izdot CODATA Data Science Journal. Drīz pēc tam, 2003.g. janvārī Kolumbijas universitāte sāka izdot The Journal of Data Science.

Vēsture

Termins "datu zinātne" (ko sākotnēji izmantoja pamīšus ar "datoloģiju", datalogy) savās agrīnajās izpausmēs pastāv jau vairāk kā 30 gadus; to Pīters Naurs izmantoja kā aizvietotāju terminam datorzinātne jau 1960.gadā. 1974.gadā, P.Naurs publicēja Īsu datoru metožu pārskatu, kas izmantoja to pašu terminu "data science" pārskatā par datu apstrādes metodēm ar visdažādākajiem lietojumiem.  1996.gadā Starptautiskā klasifikācijas biedrību federācija (International Federation of Classification Societies (IFCS)) rīkoja tikšanos Tokijā, kas bija viņu konferences biennāle. Šeit pirmo reizi terminu datu mācība izmantoja konferences nosaukumā ("Data Science, classification, and related methods").
2001.gadā Viljams Klīvlends ieviesa datu mācību kā neatkarīgu disciplīnu, paplašinot statistikas jēdzienu, lai ietvertu "sasniegumus skaitļošanā ar datiem" savā rakstā . Šajā rakstā Klīvlends nosauc sešas tehniskas apakšnozares, kuras pēc viņa uzskata aptver datu mācību: daudznozaru pētījumi, datu modeļi un metodes, skaitļošana ar datiem, pedagoģija, rīku izvērtēšana kā arī teorija.  
2002.g. aprīlī CODATA sāka izdot Data Science Journal, - šis izdevums nodarbojās ar datu sistēmu aprakstīšanu, to publiskošanu Internetā, praktiskos pielietojumus un juridiskos aspektus. Savukārt Kolumbijas universitātes The Journal of Data Science, piedāvāja diskusiju platformu visiem datu apstrādē nodarbinātajiem, kur izklāstīt savus uzskatus un apmainīties ar idejām. Žurnāls lielā mērā bija veltīts statistikas metožu lietojumiem un kvantitatīviem pētījumiem. 2005.gadā Nacionālā Zinātnes Padome (National Science Board) publicēja "Ilglaicīgas digitālas datu kolekcijas: Kā iespējot pētniecību un izglītību 21.gadsimtā", kur definēja datu zinātniekus kā "informātiķus un datorzinātniekus, datubāžu un programmatūras izstrādātājus, nozaru ekspertus, datu pārraugus un anotētājus, bibliotekārus, arhivārus un citus, kuru darbs ir izšķirošs, lai sekmīgi pārvaldītu digitālas datu krātuves."

Nozarei specifiskās intereses

Datu mācība līdzās citu nozaru vajadzību apkalpošanai, iegūstot vērtīgus secinājumus no datiem, izvirza arī pati savus pētniecības mērķus. Datu mācība arvien biežāk saskaras ar vajadzību apstrādāt ļoti lielas datu kopas, t.s. "lielos datus" (Big data), kas sastāv no strukturētiem, daļēji strukturētiem un nestrukturētiem datiem, kas rodas lielu korporāciju un iestāžu ikdienas darbā. Datu mācības uzmanības degpunktā arvien vairāk nonāk sprādzienveidīgi pieaugošās datu plūsmas, kas rodas no viedtālruņiem un līdzīgām ierīcēm, pircēju lojalitātes programmām, no tīmekļa pakalpojumiem un sociālajiem tīkliem, novērošanas kamerām, u.c. Datu mācībai ir nepieciešamas daudzpusīgas prasmes. Daudzi datu zinātnieki papildus specializējas tādās nozarēs kā marketings, medicīna vai bioinformātika, drošība, krāpniecība vai finanses. Tomēr jebkuras nozares datu analīzei un rezultātu interpretācijai parasti ir noderīgi vieni un tie paši elementi - statistika, mašīnmācīšanās, teksta analīze, dabiskās valodas apstrāde.

Datu mācība un drošība

Datu mācībai ir bagāta vēsture saistībā ar drošību un krāpšanās uzraudzību. Pols Brakstons, securitydatascience.org dibinātājs, izveidoja jaunu terminu "drošības datu mācība" un definēja to kā modernas datu analīzes metožu lietošanu, lai atklātu riskus. Šī nozare koncentrējas uz informācijas drošības un arī fiziskās drošības veicināšanu, lietojot datu analīzi, statistiku, mašīnmācīšanos un datu vizualizāciju. Lai gan rīki un metodes daudz neatšķiras no tām, ko datu zinātnieki lieto jebkurā citā priekšmetapgabalā, šajā gadījumā uzmanības degpunktā ir riska samazināšana, krāpnieku vai ļaunprātīgu darbinieku atrašana. Informācijas drošības un krāpšanās novēršanas industrija attīsta šo "drošības datu zinātni", lai pārvaldītu un gūtu atziņas no milzīgām žurnāldatu plūsmām, lai atklātu iekšējos draudus un novērstu krāpšanu. Šī zinātne ir "datu virzīta" (data driven), kas nozīmē, ka jaunās atziņas un pievienotā vērtība rodas tieši no datiem.