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美国高校专业Data Science学什么?

作者:海马 发布时间:2023-04-21 14:49:33

Data Science学什么的呢?鉴于产生的海量数据,数据科学是当今许多行业的重要组成部分,也是IT界争论最多的话题之一。多年来,它的受欢迎程度越来越高,公司已经开始实施数据科学的技术,以发展其业务并提高客户满意度。在这篇文章中,我们将了解什么是数据科学,以及你如何成为一名数据科学家。Data Science学什么

一、什么是数据科学?

数据科学是一个研究领域,它使用现代工具和技术处理大量的数据,以寻找未见的模式,得出有意义的信息,并做出商业决策。数据科学使用复杂的机器学习算法来建立预测模型。

用于分析的数据可以来自许多不同的来源,并以各种格式呈现。

现在你知道了什么是数据科学,让我们看看为什么数据科学对今天的IT领域至关重要。

二、数据科学的生命周期

既然你知道什么是数据科学,接下来让我们关注一下数据科学的生命周期。数据科学的生命周期由五个不同的阶段组成,每个阶段都有自己的任务:

1.捕获:数据采集、数据输入、信号接收、数据提取。这个阶段涉及收集原始的结构化和非结构化数据。

2.维护:数据仓库,数据清理,数据暂存,数据处理,数据架构。这个阶段涵盖了获取原始数据并将其置于可使用的形式。

3.处理:数据挖掘,聚类/分类,数据建模,数据总结。数据科学家利用准备好的数据,检查其模式、范围和偏见,以确定其在预测分析中的作用。

4.分析:探索性/确认性,预测性分析,回归,文本挖掘,定性分析。这里是生命周期的真正重点。这个阶段包括对数据进行各种分析。

5.沟通:数据报告,数据可视化,商业智能,决策。在这最后一步中,分析员将分析结果准备成容易阅读的形式,如图表、图形和报告。

三、数据科学的先决条件

以下是你在开始学习什么是数据科学之前应该了解的一些技术概念。

1.机器学习

机器学习是数据科学的骨干。数据科学家除了统计学的基本知识外,还需要对ML有扎实的掌握。

2.建模

数学模型使你能够根据你已经知道的数据进行快速计算和预测。建模也是机器学习的一部分,包括确定哪种算法最适合解决给定的问题,以及如何训练这些模型。

3.统计学

统计学是数据科学的核心。牢固掌握统计学可以帮助你提取更多的情报并获得更有意义的结果。

4.编程

执行一个成功的数据科学项目,需要一定程度的编程。最常见的编程语言是Python和R。Python特别受欢迎,因为它很容易学习,而且它支持数据科学和ML的多种库。

5.数据库

一个有能力的数据科学家需要了解数据库如何工作,如何管理它们,以及如何从它们中提取数据。

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