伦敦政治经济学院数据科学编程课程怎么预习?

在过去十年中，与数据管理和可视化相关的编程技能需求大幅增长。Python、R 和 SQL 一直都是数据科学和数据分析领域的热门技能。掌握如何编写高效的软件代码来处理和可视化数据，是现代数据科学家的必备技能。

一、涵盖的主题

本课程涵盖计算机编程的基本原理，重点是数据科学应用，从原始数据到数据库、数据处理和可视化、机器学习框架和软件开发。学生将了解数据科学背景下的基本编程原则，并培养处理和可视化数据的能力。本课程不要求学生具备编程知识，并将提供 SQL、Python、R 和 Git 等最先进工具的培训。学生将把计算思维应用到各种应用领域，并学习如何将数据分析结果传达给利益相关者。

二、学习成果

在课程结束并完成核心阅读和活动后，学生应该能够：

将原始数据转换为 SQL 等关系数据库。

将数据导入 Python 和 R 程序，使用数据处理和数据可视化。

使用 Python 和 R 编程。

使用 Git 进行版本控制，开发软件。

三、数据科学编程课程需要预习哪些领域的知识

1.编程基础

对于任何数据科学课程来说，扎实的编程基础都是必不可少的。通常情况下，课程会从数据科学中广泛使用的 Python 或 R 等编程语言开始。您应牢固掌握变量、数据类型、循环、条件语句、函数和基本数据结构(列表、字典、数组)等概念。

为了做好准备，您可以通过寻求专业导师的帮助、交互式编码平台或书籍开始学习 Python 或 R 的基础知识。练习编写简单的程序，熟悉语言的语法和结构。

2.数据操作和分析

数据科学需要处理大量不同的数据集。这些库能让您有效地加载、清理、过滤、转换和分析数据。优先学习如何加载不同类型的数据(CSV、Excel、JSON)、执行基本的数据清理、处理缺失值以及应用各种数据转换技术。在公开的数据集上练习这些技能。

3.数据可视化

数据可视化有助于了解数据的模式、趋势和异常值。您可以使用 Matplotlib、Seaborn(Python)或 ggplot2(R)等库来创建具有洞察力的可视化数据。探索不同类型的图表(散点图、柱状图、条形图等)及其适当的使用情况。尝试通过可视化表达有意义的见解，而不仅仅是制作图表。

4.统计概念

数据科学需要对统计学有基本的了解。平均值、中位数、标准差、假设检验和相关性等概念是根据数据做出明智决策的核心。回顾基本的统计概念，探索如何将它们应用于数据分析。熟悉概率分布、统计检验和常见的统计陷阱。

5.版本控制与协作

许多数据科学项目都是合作完成的，因此学习如何使用 Git 等版本控制系统非常重要。这可以让多个团队成员同时在一个项目上工作，而不会发生冲突。创建一个 GitHub 账户，并练习创建资源库、提交更改以及在示例项目上进行协作。

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