DCU数据科学(DC123)课程辅导

从零售和体育科学到新闻和金融科技，数据科学家越来越成为企业和政府的核心。无论是启用产品推荐还是帮助运动队决定接下来要购买的球员，数据科学都可以解开任何部门的秘密。如果你喜欢数学、创造性的解决问题和协作工作，数据科学真的会吸引你。本课程位于计算机科学、数学和商业的交叉点，使你能够了解机器学习和人工智能等尖端技术的可能性。为你帮助你更好地学习数据课程，小编整理了DCU数据科学(DC123)课程辅导。

1.课程目标

你不仅将学习编程技能和高等数学，以便分析和发现现实世界数据中的趋势，而且还将获得沟通技巧，将这些见解传达给会欣赏你的分析价值的听众. 你将学习数学、统计学、编程、计算语言学、计算建模、云技术、创新等等。

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2.数据科学项目经历的阶段

·数据输入：生命周期从收集数据开始--使用各种方法从所有相关来源收集原始结构化和非结构化数据。这些方法可能包括手动数据输入，从网站上提取数据，以及从系统和设备上传输实时数据。数据源可以包括结构化数据，如客户数据，以及非结构化数据，如日志、视频、音频、照片、物联网(IoT)、社交媒体等。

·数据存储和处理。数据管理团队帮助实施围绕数据存储和结构的标准，以促进分析、机器学习和深度学习模型的工作流程。这个阶段包括数据清理、重复数据删除、转换，以及使用提取、转换、加载(ETL)任务或其他数据集成技术组合数据。这种数据准备是必要的，以支持数据质量，然后再加载到数据仓库，数据湖，或其他存储库。

·数据分析：在这里，数据科学家进行探索性的数据分析，检查数据中的离群值、模式、范围和分布。这种探索性的数据分析导致了a/b测试的假设的产生。它还允许分析员确定数据的相关性，以用于预测分析、机器学习和/或深度学习的建模工作。根据模型的准确性，组织可以依靠这些洞察力来做出商业决策，使他们能够实现更大的可扩展性。

·交流：最后，洞察力以报告和其他数据可视化的形式呈现，使业务分析师和其他决策者更容易理解这些发现--以及它们对业务的影响。数据科学编程语言，如R或Python，包括用于创建可视化的组件;或者，数据科学家可以使用专门的可视化工具。

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