data3888 Data Science Capstone课程辅导

数据科学研究数据以提取对业务有意义的洞察。这是一种多学科的方法，可将数学、统计数据、人工智能以及计算机工程等领域的原则和实践结合起来，进而分析大量数据。此分析可帮助数据科学家提出和回答如下问题：发生了什么、为什么发生、将发生什么以及结果可以做什么。data3888 是悉尼大学数据科学的毕业论文课，接下来为大家讲一讲这样的课程怎么学习?

一、课程目标分析

在我们不断变化的世界中，我们正面临着一个新的数据驱动的时代，有效地结合和分析大量数据集的能力对于商业和政府的知情决策以及科学研究是至关重要的。数据科学是一个新兴的跨学科领域，其重点是高性能计算和对结论信心的定量表达，以及在不同学科背景下对这些结论的清晰沟通。本单元是我们的顶点项目，提供了创建公共数据产品的机会，可以说明你在本学科所学的概念和技能。

在这个单元中，你将有机会探索更深层次的学科知识;同时也会通过基于项目的学习进行交流和合作。本单元的顶点项目将使你能够识别数据驱动的问题并将其纳入分析框架，通过计算手段解决问题，解释结果并将你的发现传达给不同的受众。所有这些技能都受到雇主的高度重视。本单元将培养学生在跨学科团队中工作的能力，在两个或多个学科之间转换问题，这对未来的专业和研究途径都是至关重要的。

二、数据科学为何如此重要?

数据科学十分重要，因为它可以结合相关工具、方法和技术来从数据中提取含义。现代企业充斥着大量数据，能够自动收集和存储信息的设备因此激增。线上系统和支付门户在电子商务、医疗、金融等领域以及人类生活的其他各个方面捕获的数据越来越多。我们拥有海量可用的文本、音频、视频以及图像数据。

三、数据科学的历史

虽然数据科学这一术语并不新鲜，但是其含义和内涵已随着时间的推移而发生了变化。这个词首次出现在 60 年代，用作统计数据的替代名称。直到 90 年后期，计算机科学专家才正式确定了这一术语。数据科学的一种拟议定义是将其视为独立的领域，并具有以下三个方面：数据设计、数据收集和数据分析。又过了十年之后，数据科学这一词才得以在学术界之外使用。

四、数据科学的未来

人工智能和机器学习创新使得数据处理更快速且更高效。行业需求在数据科学领域内催生了课程、学位以及工作岗位的生态系统。由于跨职能技能和经验的需求，数据科学呈现出预计将在未来几十年继续强劲增长的趋势。

五、数据科学的用途是什么?

数据科学用于通过以下四种主要方式研究数据：

1.描述性分析

描述性分析会检查数据，来获取数据环境中发生的情况和正在发生的情况的洞察。它的特征是数据的可视化，例如饼图、条形图、折线图、表或生成的叙述。 例如，航班预订服务可能会记录每日预订的机票数量等数据。描述性分析将揭示此服务的预订高峰月、预订低迷月以及高绩效月。

2.诊断分析

诊断分析是一种深入或详细的数据检查，用于了解某些情况发生的原因。它的特征是技术，例如向下钻取、数据发现、数据挖掘以及关联。要了解每一种技术的独特模式，可能需要对指定的数据集执行多次数据操作和转换。例如，航班服务需要深入了解绩效特别突出的月份，来更好地了解预定高峰。借此可能会发现，许多客户会去往特定城市参加每月的体育赛事。

3.预测分析

预测分析使用历史数据来准确预测未来可能出现的数据模式。它的特征是技术，例如机器学习、预测、模式匹配和预测建模。在每一种技术中，计算机均经过训练，能对数据中的因果关系进行逆向工程。例如，航班服务团队可使用数据科学在每年年初预测来年的航班预订模式。电脑程序或算法可能会查看过去的数据并预测 5 月某些目的地的预订高峰。通过预估客户未来的旅行需求，公司可以自 2 月起开始为这些城市投放有针对性的广告。

4.规范性分析

规范性分析将预测数据提升到新水平。它不仅会预测可能会发生的情况，还能为对结果的最佳响应提供建议。同时可以分析不同选择的潜在影响，并推荐最佳行动方案。它使用机器学习的图形分析、模拟、复杂事件处理、神经网络和建议引擎。

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