数据科学基础澳洲留学生课程辅导!

数据科学将数学和统计学、专业编程、高级分析、人工智能(AI)和机器学习与特定主题的专业知识相结合，以发现隐藏在组织数据中的可行见解。这些见解可用于指导决策和战略规划。这篇文章为大家带来数据科学基础澳洲留学生课程辅导!

一、课程概览

DATA1001 是数据科学专业的基础单元。该单元重点培养所有学生的批判性思维和统计思维能力。使用手机会增加脑肿瘤的发病率吗?在鲨鱼遭到致命攻击后，公众对诱捕鲨鱼的态度如何?统计学是一门决策科学，在各行各业都至关重要，也是所有依赖数据的研究的基础。学生将利用物理、健康、生命和社会科学中的问题和数据，在团队环境中培养适应性问题解决技能。DATA1001 采用嵌入式技术进行互动教学，培养批判性思维和利用数据解决问题的技能。这是学习 DATA2002 的先决条件。

二、数据科学经历阶段

数据采集：生命周期始于数据收集--使用各种方法从所有相关来源收集原始的结构化和非结构化数据。这些方法包括手动输入、网络搜刮以及来自系统和设备的实时流数据。数据源可包括客户数据等结构化数据，以及日志文件、视频、音频、图片、物联网(IoT)、社交媒体等非结构化数据。

数据存储和数据处理：由于数据可能有不同的格式和结构，公司需要根据需要捕获的数据类型考虑不同的存储系统。数据管理团队有助于围绕数据存储和结构制定标准，从而促进围绕分析、机器学习和深度学习模型的工作流程。这一阶段包括使用 ETL(提取、转换、加载)工作或其他数据集成技术清理数据、重复数据、转换和组合数据。在将数据加载到数据仓库、数据湖或其他存储库之前，这种数据准备对于提高数据质量至关重要。

数据分析：在此，数据科学家进行探索性数据分析，以检查数据中的偏差、模式、范围和数值分布。这种数据分析探索推动了 a/b 测试假设的生成。它还能让分析师确定数据的相关性，以便在预测分析、机器学习和/或深度学习的建模工作中使用。根据模型的准确性，企业可以依赖这些洞察力进行业务决策，从而提高可扩展性。

交流：最后，洞察力会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洞察力及其对业务的影响。R 或 Python 等数据科学编程语言包含生成可视化的组件;或者，数据科学家可以使用专用的可视化工具。

三、数据科学与数据科学家

数据科学被视为一门学科，而数据科学家则是这一领域的从业人员。数据科学家不一定直接负责数据科学生命周期中涉及的所有流程。例如，数据管道通常由数据工程师负责，但数据科学家可能会就哪类数据有用或需要提出建议。虽然数据科学家可以建立机器学习模型，但在更大范围内扩展这些工作需要更多的软件工程技能来优化程序，使其运行得更快。因此，数据科学家通常会与机器学习工程师合作来扩展机器学习模型。

数据科学家的职责通常会与数据分析师重叠，特别是在探索性数据分析和数据可视化方面。不过，数据科学家的技能组合通常比普通数据分析师更广泛。相对而言，数据科学家利用 R 和 Python 等常用编程语言进行更多的统计推断和数据可视化。

要完成这些任务，数据科学家所需的计算机科学和纯科学技能超出了一般业务分析师或数据分析师的水平。数据科学家还必须了解业务的具体情况，如汽车制造、电子商务或医疗保健。

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