'数据科学终极指南。”
介绍
数据科学最终在我们技术驱动的世界中发挥着举足轻重的作用。这一切都是为了利用数学、计算机编程和特定主题的数据的混合,从庞大的数据集中找到有价值的数据。本课程将为您提供清晰的数据科学图表,计算您所需的主要想法、工作替代方案和关键能力。
什么是数据科学?
数据科学是一个结合多种方法从数据中获取有价值信息的领域。它使用逻辑策略、计算和框架来理解有组织和无组织的数据。数据科学家利用不同的工具来检查数据、发现模式并做出预测。
数据科学的关键概念
数据收集:从数据库、API 和网页抓取等独特位置收集数据。
数据清理和准备:通过修复缺失值、错误和不一致,将原始数据转换为易于使用的格式。
探索性数据分析 (EDA): 对数据进行初步调查,以发现模式、发现异常、检验假设并借助汇总统计数据和图形表示检查假设.
特征工程:创建或更改数据特征以使模型更好地工作并用于监督学习。
模型构建:选择和创建机器学习模型来解决特定问题。
模型评估:使用不同的方法和指标检查模型的性能。
部署:将模型投入实际使用。
数据科学的职业道路
数据科学为不同的兴趣和技能提供不同的职业选择。一些常见的职业包括:
- 数据科学家: 处理从收集数据到构建机器学习模型的所有事务。
- 数据分析师:专注于研究数据以发现见解和趋势以及可视化数据。
- 数据工程师:构建和维护存储和监督数据的数据管道。
- 机器学习工程师: 擅长创建和使用机器学习算法。
- 数据架构师:设计和管理公司的整体数据结构。
数据科学家的基本技能
要在数据科学领域取得好成绩,您需要技术和软技能,包括:
- 编程语言:了解Python和R,这是数据科学中使用的主要编程语言。
- 统计:了解用于分析和建模数据的基本统计数据。
- 机器学习:了解不同的机器学习方法和算法来提出模型。
- 数据可视化:能够通过从数据中获得的图表和图形清楚地展示发现。
- 解决问题和批判性思维:分析问题并寻找解决方案。
- 沟通技巧:向他人阐明并清楚地解释您的发现。
结论
数据科学是一个充满机遇的发展领域。通过学习关键技能并了解要点,您可以在该领域开始充实的职业生涯。跟上现代进步将为您在这个不断变化的领域保持领先地位提供帮助。
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