数据科学 - 快速指南

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数据科学 - 入门

数据科学是从数据中提取和分析有用信息以解决难以用分析方法解决的问题的过程。例如，当您访问电子商务网站并在购买前查看一些类别和产品时，您正在创建分析师可以用来了解您如何进行购买的数据。

它涉及不同的学科，如数学和统计建模，从其来源提取数据并应用数据可视化技术。它还涉及处理大数据技术以收集结构化和非结构化数据。

它可以帮助您找到隐藏在原始数据中的模式。“数据科学”一词的出现是因为数学统计、数据分析和“大数据”随着时间的推移而发生了变化。

数据科学是一个跨学科领域，可以让您从组织化和非组织化数据中学习。利用数据科学，您可以将业务问题转化为研究项目，然后将其应用于现实世界的解决方案。

数据科学的历史

John Tukey 在 1962 年使用“数据分析”一词来定义一个类似于当前现代数据科学的领域。1985 年，C. F. Jeff Wu 在北京中国科学院的一次演讲中首次将“数据科学”一词作为统计学的替代词。随后，1992 年在蒙彼利埃第二大学举办的会议上，与会者在统计学领域认识到一个新领域的诞生，该领域以来自多种来源和形式的数据为中心，将已知的统计学和数据分析理念与计算机相结合。

Peter Naur 在 1974 年建议将“数据科学”一词作为计算机科学的替代名称。国际分类学会联合会是第一个在 1996 年将数据科学作为特殊主题重点介绍的会议。然而，这个概念仍在变化。继 1985 年在北京中国科学院的演讲之后，C. F. Jeff Wu 在 1997 年再次提倡将统计学改名为数据科学。他认为，一个新的名称将有助于统计学消除不准确的刻板印象和认知，例如与会计相关或仅限于数据描述。Hayashi Chikio 在 1998 年提出了数据科学，作为一个包含三个组成部分的新型跨学科概念：数据设计、数据收集和数据分析。

在 20 世纪 90 年代，“知识发现”和“数据挖掘”是用于识别数据集（其规模正在增长）中模式的流行短语。

2012 年，工程师 Thomas H. Davenport 和 DJ Patil 宣称“数据科学家：21 世纪最热门的工作”，这个词被《纽约时报》和《波士顿环球报》等主要大都市出版物采用。他们在十年后重复了这一点，并补充说“该职位比以往任何时候都更受欢迎”。

William S. Cleveland 通常与数据科学作为独立领域的当前理解相关联。在 2001 年的一项研究中，他主张将统计学发展为技术领域；需要一个新的名称，因为这将从根本上改变该学科。在接下来的几年里，“数据科学”变得越来越普遍。2002 年，科学与技术数据委员会出版了《数据科学杂志》。哥伦比亚大学于 2003 年创办了《数据科学杂志》。美国统计协会的统计学习和数据挖掘分会于 2014 年将其名称改为统计学习和数据科学分会，反映了数据科学日益普及。

2008 年，DJ Patil 和 Jeff Hammerbacher 被授予“数据科学家”的职业称号。虽然它被国家科学委员会在其 2005 年的研究“长期数字数据收集：支持 21 世纪的研究和教学”中使用，但它指的是管理数字数据收集的任何重要角色。

关于数据科学的含义尚未达成一致，有些人认为它只是一个流行词。大数据是营销中类似的概念。数据科学家负责将海量数据转化为有用的信息，并开发软件和算法来帮助企业和组织确定最佳运营。

为什么选择数据科学？

根据 IDC 的数据，到 2025 年，全球数据将达到 175 泽字节。数据科学帮助企业理解来自不同来源的大量数据，提取有用的见解，并做出更好的数据驱动决策。数据科学被广泛应用于多个行业领域，如营销、医疗保健、金融、银行和政策工作。

以下是使用数据分析技术的重要优势：

• 数据是现代时代的石油。借助合适的工具、技术和算法，我们可以利用数据创造独特的竞争优势。

• 数据科学可以通过使用复杂的机器学习技术来帮助检测欺诈。

• 它可以帮助您避免严重的经济损失。

• 能够开发智能机器

• 您可以使用情感分析来确定客户的品牌忠诚度。这可以帮助您做出更好、更快的决策。

• 它使您能够向合适的客户推荐合适的商品，从而促进业务增长。

数据科学的需求

我们拥有的数据以及我们生成的数据量

根据福布斯的数据，2010 年至 2020 年期间，全球生成、复制、记录和消费的数据总量激增了约 5000%，从 1.2 万亿吉字节增加到 59 万亿吉字节。

公司如何从数据科学中受益？

• 许多企业正在进行数据转型（将其 IT 架构转换为支持数据科学的架构），有数据训练营等。的确，这有一个简单的解释：数据科学提供了有价值的见解。

• 一些公司正被那些基于数据做出决策的公司击败。例如，福特公司在 2006 年亏损了 126 亿美元。在失败之后，他们聘请了一位资深数据科学家来管理数据并进行了为期三年的改造。这最终导致了近 230 万辆汽车的销售，并在 2009 年实现了全年盈利。

数据科学家的需求和平均薪资

• 根据印度今日报的报道，由于企业和服务的快速数字化，印度是全球第二大数据科学中心。分析师预计，到 2026 年，该国将拥有超过 1100 万个就业机会。事实上，自 2019 年以来，数据科学领域的招聘增长了 46%。

• 美国银行是十年前第一个向客户提供手机银行服务的金融机构之一。最近，美国银行推出了其首个虚拟财务助手 Erica。它被认为是世界上最好的金融发明。

  Erica 目前为全球超过 4500 万客户提供客户顾问服务。Erica 使用语音识别来获取客户反馈，这代表了数据科学的技术发展。

• 数据科学和机器学习曲线非常陡峭。尽管印度每年涌现出大量数据科学家，但拥有必要技能和专业知识的人相对较少。因此，拥有专业数据技能的人才非常抢手。

数据科学的影响

数据科学对现代文明的各个方面产生了重大影响。数据科学对组织的重要性日益提高。根据一项研究，到 2023 年，全球数据科学市场规模将达到 1150 亿美元。

医疗保健行业受益于数据科学的兴起。2008 年，谷歌员工意识到他们可以实时监控流感病毒株。之前的技术只能提供每周的病例更新。谷歌能够利用数据科学构建了首批疾病传播监控系统之一。

体育行业也从数据科学中获益。2019 年，一位数据科学家找到了衡量和计算射门尝试如何提高足球队获胜几率的方法。实际上，数据科学被用于轻松计算各种运动中的统计数据。

政府机构也每天都在使用数据科学。全球各地的政府都使用数据库来监控有关社会保障、税收和其他与居民相关的数据信息。政府对新兴技术的应用不断发展。

随着互联网成为人类交流的主要媒介，电子商务的普及程度也越来越高。利用数据科学，在线企业可以监控整个客户体验，包括营销活动、购买和消费趋势。广告可能是电子商务企业使用数据科学的最典型案例之一。您是否曾经在网上搜索过东西或访问过电子商务产品网站，结果却在社交媒体网站和博客上被该产品的广告轰炸？

广告像素是在线收集和分析用户信息不可或缺的一部分。公司利用在线消费者行为在整个互联网上重新定位潜在消费者。这种对客户信息的使用超出了电子商务的范围。像 Tinder 和 Facebook 这样的应用程序使用算法来帮助用户准确找到他们正在寻找的东西。互联网是一个不断增长的数据宝库，对这些数据的收集和分析也将继续扩展。

数据科学 - 什么是数据？

数据科学中的数据是什么？

数据是数据科学的基础。数据是对特定字符、数量或符号的系统记录，计算机对其进行操作，可以存储和传输。它是一组为了特定目的（例如调查或分析）而使用的编译数据。当数据被结构化时，可以将其称为信息。数据源（原始数据、二次数据）也是一个重要的考虑因素。

数据有多种形式，但通常可以认为是某些随机实验的结果——一个事先无法确定结果的实验，但其运作方式仍然可以进行分析。随机实验的数据通常存储在表格或电子表格中。表示变量的统计约定通常称为特征或列，单个项目（或单位）称为行。

数据类型

数据主要有两种类型，它们是：

定性数据

定性数据由无法计数、量化或简单地用数字表示的信息组成。它从文本、音频和图片中收集，并使用数据可视化工具进行分发，包括词云、概念图、图形数据库、时间轴和信息图表。

定性数据分析的目的是回答有关个人活动和动机的问题。收集和分析此类数据可能非常耗时。处理定性数据的研究人员或分析师被称为定性研究人员或分析师。

定性数据可以为任何行业、用户群体或产品提供重要的统计数据。

定性数据类型

定性数据主要有两种类型，它们是：

名义数据

在统计学中，名义数据（也称为名义尺度）用于指定变量，而无需赋予数值。它是测量尺度中最基本的一种类型。与顺序数据相比，名义数据无法排序或量化。

例如，人的姓名、头发的颜色、国籍等。假设一个名叫Aby的女孩，她的头发是棕色的，来自美国。

名义数据可以是定性的，也可以是定量的。但是，与定量标签（例如，识别号）没有关联的数值或链接。相反，几个定性数据类别可以用名义形式表示。这些可能包括单词、字母和符号。个人姓名、性别和国籍是一些最常见的名义数据示例。

分析名义数据

使用分组方法可以分析名义数据。可以将变量分类到组中，并确定每个类别的频率或百分比。数据也可以以图形方式显示，例如使用饼图。

虽然名义数据不能使用数学运算符进行处理，但仍然可以使用统计技术对其进行研究。假设检验是评估和分析数据的一种方法。

对于名义数据，可以使用卡方检验等非参数检验来检验假设。卡方检验的目的是评估预测频率与给定值的实际频率之间是否存在统计学上的显著差异。

顺序数据

顺序数据是统计学中的一种数据类型，其中值具有自然顺序。关于顺序数据最重要的一点是，你无法判断数据值之间的差异是什么。大多数情况下，数据类别的宽度与基础属性的增量不匹配。

在某些情况下，可以通过对数据值进行分组来找到区间数据或比率数据的特征。例如，收入范围是顺序数据，而实际收入是比率数据。

顺序数据不能像区间数据或比率数据那样用数学运算符进行更改。因此，中位数是确定一组顺序数据中间位置的唯一方法。

这种数据类型在金融和经济领域广泛存在。考虑一项研究不同国家GDP水平的经济研究。如果报告根据各国的GDP对它们进行排名，则排名为顺序统计数据。

分析顺序数据

使用可视化工具评估顺序数据是最简单的方法。例如，数据可以显示为表格，其中每一行表示一个单独的类别。此外，它们还可以使用不同的图表以图形方式表示。条形图是用于显示此类数据的最流行的图形样式。

顺序数据还可以使用复杂的统计分析方法（如假设检验）进行研究。请注意，t检验和ANOVA等参数程序不能用于这些数据集。只有非参数检验，如Mann-Whitney U检验或Wilcoxon配对检验，才能用于评估关于数据的零假设。

定性数据收集方法

以下是收集定性数据的一些方法和收集方法：

• 数据记录 - 利用已存在的数据作为数据源是进行定性研究的最佳方法。类似于访问图书馆，您可以查阅书籍和其他参考材料以获取可用于研究的数据。

• 访谈 - 个人访谈是获取定性研究演绎数据最常见的方法之一。访谈可以是随意的，并且没有固定的计划。它通常像一次谈话。面试官或研究人员直接从被访谈者那里获取信息。

• 焦点小组 - 焦点小组由6到10人组成，他们相互交谈。主持人负责监督谈话并根据焦点问题引导谈话。

• 案例研究 - 案例研究是对个人或群体的深入分析，重点关注发展特征与环境之间的关系。

• 观察 - 这种方法是研究人员观察对象并记录下来，以找出未经提示的先天反应和反应。

定量数据

定量数据由数值组成，具有数值特征，并且可以对这种类型的数据执行数学运算，例如加法。由于其定量特征，定量数据在数学上是可验证和可评估的。

它们数学推导的简单性使得可以控制不同参数的测量。通常，它是通过对人口子集进行的调查、民意调查或问卷调查收集的，用于统计分析。研究人员能够将收集到的发现应用于整个人群。

定量数据类型

定量数据主要有两种类型，它们是：

离散数据

这些数据只能取某些值，而不是一个范围。例如，关于人口的血型或性别的的数据被认为是离散数据。

离散定量数据的示例可能是访问您网站的访客数量；您可能在一天内有150次访问，但不会有150.6次访问。通常，使用计数图、条形图和饼图来表示离散数据。

离散数据的特征

由于离散数据易于总结和计算，因此它常用于基础统计分析。让我们看一下离散数据的一些其他重要特征：

• 离散数据由离散变量组成，这些变量是有限的、可测量的、可数的，并且不能为负数（5、10、15等）。

• 简单的统计方法，如条形图、折线图和饼图，可以轻松地显示和解释离散数据。

• 数据也可以是分类的，这意味着它具有固定数量的数据值，例如一个人的性别。

• 既受时间约束又受空间约束的数据以随机方式分布。离散分布使得更容易查看离散值。

连续数据

这些数据可以在某个范围内取值，包括最大值和最小值。最大值和最小值之间的差称为数据范围。例如，您学校儿童的身高和体重。这被认为是连续数据。连续数据的表格表示称为频率分布。这些可以用直方图以视觉方式表示。

连续数据的特征

另一方面，连续数据可以是数字，也可以是随时间和日期分布。这种数据类型使用高级统计分析方法，因为存在无限数量的可能值。关于连续数据的重要特征是：

• 连续数据会随时间变化，并且在不同的时间点，它可以具有不同的值。

• 可能不是整数的随机变量构成连续数据。

• 诸如折线图、偏度等数据分析工具用于测量连续数据。

• 一种常用的一种连续数据分析是回归分析。

定量数据收集方法

以下是收集定量数据的一些方法和收集方法：

• 调查和问卷 - 这些类型的研究非常适合从用户和客户那里获取详细的反馈，特别是关于人们对产品、服务或体验的感受。

• 开源数据集 - 在线可以找到许多公共数据集，并且可以免费进行分析。研究人员有时会查看已经收集的数据，并尝试以适合他们自己研究项目的方式找出其含义。

• 实验 − 一种常见的方法是实验，通常包括一个对照组和一个实验组。实验的设置是为了能够控制条件，并根据需要改变条件。

• 抽样 − 当数据点很多时，可能无法调查每个人或每个数据点。在这种情况下，可以使用抽样方法进行定量研究。抽样是选择一个代表整体的数据样本的过程。抽样分为两种类型：随机抽样（也称为概率抽样）和非随机抽样。

数据收集类型

根据来源，数据收集可以分为两种类型：

• 原始数据 − 这些数据是调查人员为了特定目的首次获取的数据。原始数据是“纯净”的，因为它们没有经过任何统计处理，并且是真实的。原始数据的例子包括印度人口普查。

• 二手数据 − 这些数据最初是由某个实体收集的。这意味着此类数据已由研究人员或调查人员收集，并且以已发布或未发布的形式可用。此数据是不纯净的，因为之前可能已经对其进行了统计计算。例如，可在印度政府或财政部网站或其他档案、书籍、期刊等中获得的信息。

大数据

大数据被定义为数据量更大，需要克服处理它们的物流挑战。大数据指的是更大、更复杂的数据集，特别是来自新数据源的数据集。某些数据集非常庞大，以至于传统的数据库软件无法处理它们。但是，这些海量数据可以用来解决以前无法解决的业务难题。

数据科学是研究如何分析海量数据并从中获取信息的学科。您可以将大数据和数据科学比作原油和炼油厂。数据科学和大数据源于统计学和传统的数据管理方式，但现在被视为独立的领域。

人们通常使用三个 V 来描述大数据的特征：

• 体积 − 有多少信息？

• 多样性 − 不同类型的数据有多大差异？

• 速度 − 新的信息片段生成的速度有多快？

如何在数据科学中使用数据？

每个数据都必须经过预处理。这是一系列必不可少的流程，将原始数据转换为更易于理解和更有价值的格式，以便进行进一步处理。常见的程序包括：

• 收集和存储数据集

• 数据清洗

• 处理缺失数据

• 噪声数据

• 数据集成

• 数据转换

• 泛化

• 标准化

• 属性选择

• 聚合

我们将在后续章节中详细讨论这些流程。

数据科学 - 生命周期

什么是数据科学生命周期？

数据科学生命周期是一种系统的方法，用于找到解决数据问题的方法，它展示了开发、交付/部署和维护数据科学项目所采取的步骤。我们可以假设一个一般的数据科学生命周期，其中包含一些最重要的常见步骤，如下图所示，但一些步骤可能因项目而异，因为每个项目都不同，所以生命周期可能会有所不同，因为并非每个数据科学项目都是以相同的方式构建的。

标准的数据科学生命周期方法包括使用机器学习算法和统计程序，从而产生更准确的预测模型。数据提取、准备、清洗、建模、评估等是数据科学的一些最重要阶段。这种技术在数据科学领域被称为“数据挖掘跨行业标准流程”。

数据科学生命周期有多少个阶段？

数据科学生命周期主要有六个阶段：

识别问题并了解业务

与任何其他业务生命周期一样，数据科学生命周期始于“为什么？”。数据科学过程中最重要的部分之一是确定问题是什么。这有助于找到一个明确的目标，所有其他步骤都围绕它进行计划。简而言之，了解业务目标至关重要，因为它将决定分析的最终目标。

此阶段应评估业务趋势，评估可比分析的案例研究，并研究行业的领域。该小组将评估项目在现有员工、设备、时间和技术方面的可行性。当这些因素被发现和评估后，将形成一个初步假设来解决现有环境导致的业务问题。此阶段应：

• 说明问题必须立即解决并需要答案的原因。

• 说明业务项目的潜在价值。

• 确定与项目相关的风险，包括伦理问题。

• 创建并传达一个灵活且高度集成的项目计划。

数据收集

数据科学生命周期的下一步是数据收集，这意味着从适当且可靠的来源获取原始数据。收集的数据可以是有组织的或无组织的。数据可以从网站日志、社交媒体数据、在线数据存储库以及甚至使用 API 从在线源流式传输的数据中收集，还可以通过网络抓取或存储在 Excel 或任何其他来源中的数据。

执行此工作的人员应了解可用不同数据集之间的区别以及组织如何投资其数据。专业人员难以跟踪每个数据片段的来源以及它是否是最新的。在整个数据科学项目的生命周期中，跟踪此信息非常重要，因为它可以帮助检验假设或运行任何其他新实验。

信息可以通过调查或更普遍的自动化数据收集方法（例如互联网cookie）来收集，互联网cookie是未经分析的数据的主要来源。

我们还可以使用二手数据，这是一种开源数据集。有很多可用的网站，我们可以从中收集数据，例如

• Kaggle (https://www.kaggle.com/datasets)，

• Google 公共数据集 (https://cloud.google.com/bigquery/public-data/)

Python 中有一些预定义的数据集。让我们从 Python 中导入 Iris 数据集并使用它来定义数据科学的各个阶段。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

# Load Data
iris = load_iris()

# Create a dataframe
df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
X = iris.data

数据处理

在从可靠来源收集高质量数据后，下一步是处理它。数据处理的目的是确保获取的数据是否存在任何问题，以便在继续下一个阶段之前解决这些问题。如果没有此步骤，我们可能会产生错误或不准确的结果。

获取的数据可能存在一些问题。例如，数据在多行或多列中可能有多个缺失值。它可能包含多个异常值、不准确的数字、具有不同时区的的时间戳等。数据可能在日期范围内存在问题。在某些国家/地区，日期格式为 DD/MM/YYYY，而在其他国家/地区，则写为 MM/DD/YYYY。在数据收集过程中可能会发生许多问题，例如，如果数据是从多个温度计收集的，并且其中任何一个有缺陷，则可能需要丢弃或重新收集数据。

在此阶段，必须解决数据中的各种问题。其中一些问题有多种解决方案，例如，如果数据包含缺失值，我们可以用零或该列的平均值替换它们。但是，如果该列缺少大量值，则最好完全删除该列，因为它包含很少的数据，以至于无法在我们的数据科学生命周期方法中用于解决问题。

当所有时区都混合在一起时，我们无法使用这些列中的数据，并且可能不得不删除它们，直到我们可以定义提供的时间戳中使用的时区。如果我们知道每个时间戳收集时使用的时区，我们可以将所有时间戳数据转换为某个特定时区。这样，就有许多策略可以解决获取的数据中可能存在的问题。

我们将访问数据，然后使用 Python 将其存储在数据框中。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import numpy as np

# Load Data
iris = load_iris()

# Create a dataframe
df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
X = iris.data

所有数据都必须以数字表示形式用于机器学习模型。这意味着，如果数据集包含分类数据，则必须将其转换为数字值，然后才能执行模型。因此，我们将实现标签编码。

标签编码

species = []
for i in range(len(df['target'])):
   if df['target'][i] == 0:
      species.append("setosa")
   elif df['target'][i] == 1:
      species.append('versicolor')
   else:
      species.append('virginica')
df['species'] = species
labels = np.asarray(df.species)
df.sample(10)
labels = np.asarray(df.species)
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit(labels)
labels = le.transform(labels)
df_selected1 = df.drop(['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', "species"], axis=1)

数据分析

数据分析探索性数据分析 (EDA) 是一组用于分析数据的可视化技术。使用此方法，我们可以获取有关数据统计摘要的特定详细信息。此外，我们将能够处理重复数字、异常值并识别集合中的趋势或模式。

在此阶段，我们试图更好地理解获取和处理的数据。我们应用统计和分析技术来对数据得出结论，并确定数据集中多列之间的关系。我们可以使用可视化（例如图片、图形、图表、绘图等）来更好地理解和描述数据。

专业人员使用数据统计技术（例如平均值和中位数）来更好地理解数据。他们还可视化数据并评估其分布模式，使用直方图、频谱分析和总体分布。数据将根据问题进行分析。

示例

以下代码用于检查数据集中是否存在任何空值：

df.isnull().sum()

输出

sepal length (cm) 0 
sepal width (cm) 0 
petal length (cm) 0 
petal width (cm) 0 
target 0 
species 0 
dtype: int64

从以上输出中，我们可以得出结论，数据集中没有空值，因为该列中所有空值的总和为 0。

我们将使用 shape 参数来检查数据集的形状（行、列）：

示例

df.shape

输出

(150, 5)

现在，我们将使用 info() 来检查列及其数据类型：

示例

df.info() 

输出

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 150 entries, 0 to 149
Data columns (total 5 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   sepal length (cm)  150 non-null    float64
 1   sepal width (cm)   150 non-null    float64
 2   petal length (cm)  150 non-null    float64
 3   petal width (cm)   150 non-null    float64
 4   target             150 non-null    int64  
dtypes: float64(4), int64(1)
memory usage: 6.0 KB

只有一列包含类别数据，而其他列包含非空数字值。

现在，我们将对数据使用 describe()。describe() 方法对数据集执行基本统计计算，例如极值、数据点数、标准差等。任何缺失值或 NaN 值都会立即被忽略。describe() 方法准确地描述了数据的分布。

示例

df.describe()

输出

数据可视化

目标列 − 我们的目标列将是 Species 列，因为我们最终只需要基于物种的结果。

Matplotlib 和 seaborn 库将用于数据可视化。

以下是物种计数图：

示例

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.countplot(x='species', data=df, )
plt.show()

输出

数据科学中还有许多其他可视化图。要了解更多信息，请参考 https://tutorialspoint.com/machine_learning_with_python

数据建模

数据建模是数据科学中最重要的方面之一，有时也被称为数据分析的核心。模型的预期输出应该来源于准备和分析过的数据。在达到指定标准之前，将选择和构建执行数据模型所需的运行环境。

在此阶段，我们开发用于训练和测试模型以执行生产相关任务的数据集。它还涉及选择正确的模型类型并确定问题是否涉及分类、回归或聚类。在分析模型类型后，我们必须选择合适的实现算法。必须谨慎执行此操作，因为它对于从提供的数据中提取相关见解至关重要。

这里机器学习就派上用场了。机器学习基本上分为分类、回归或聚类模型，并且每个模型都有一些应用于数据集以获取相关信息的算法。这些模型在此阶段使用。我们将在机器学习章节中详细讨论这些模型。

模型部署

我们已经到达了数据科学生命周期的最后阶段。经过详细的审查过程，模型终于可以以所需的格式和选定的渠道部署。请注意，除非机器学习模型部署到生产环境中，否则它没有任何用处。一般来说，这些模型与产品和应用程序相关联并集成在一起。

模型部署包含建立必要的交付方法，以便将模型部署到市场消费者或其他系统。机器学习模型也正在设备上实施，并获得认可和吸引力。根据项目的复杂程度，此阶段可能从Tableau仪表板上的基本模型输出到拥有数百万用户的复杂云端部署。

谁参与了数据科学生命周期？

从个人层面到组织层面，数据正在海量的服务器和数据仓库中生成、收集和存储。但是您如何访问这个庞大的数据存储库呢？这就是数据科学家发挥作用的地方，因为他们专门负责从非结构化文本和统计数据中提取见解和模式。

下面，我们介绍了参与数据科学生命周期的数据科学团队的众多职位描述。

数据科学 - 先决条件

要成为一名成功的数据科学家，您需要具备多种技术和非技术技能。一些技能对于成为一名精通数据科学的人员至关重要，而另一些技能则只是为了让数据科学家的工作更容易。不同的职位角色决定了您需要具备的特定技能水平。

下面列出了一些成为数据科学家所需的技能。

技术技能

Python

数据科学家大量使用Python，因为它是最流行的编程语言之一，易于学习，并且拥有可用于数据处理和数据分析的广泛库。由于它是一种灵活的语言，因此可用于数据科学的所有阶段，例如数据挖掘或运行应用程序。Python拥有一个庞大的开源库，其中包含强大的数据科学库，例如Numpy、Pandas、Matplotlib、PyTorch、Keras、Scikit Learn、Seaborn等。这些库有助于执行不同的数据科学任务，例如读取大型数据集、绘制和可视化数据和相关性、将机器学习模型训练和拟合到您的数据、评估模型的性能等。

SQL

在开始学习数据科学之前，SQL是另一个必不可少的先决条件。与其他编程语言相比，SQL相对简单，但成为数据科学家是必不可少的。这种编程语言用于管理和查询关系数据库中存储的数据。我们可以使用SQL检索、插入、更新和删除数据。要从数据中提取见解，能够创建包含联接、group by、having等的复杂SQL查询至关重要。联接方法使您能够同时查询多个表。SQL还能够执行分析操作并转换数据库结构。

R

R是一种高级语言，用于创建复杂的统计模型。R还允许您使用数组、矩阵和向量。R以其图形库而闻名，这些库允许用户绘制漂亮的图形并使其易于理解。

使用R Shiny，程序员可以使用R创建Web应用程序，用于将可视化嵌入网页并为用户提供大量交互方式。此外，数据提取是数据科学的关键部分。R允许您将R代码连接到数据库管理系统。

R还为更高级的数据分析提供了许多选项，例如构建预测模型、机器学习算法等。R还有一些用于处理图像的包。

统计学

在数据科学中，存储和转换数据模式以进行预测的高级机器学习算法在很大程度上依赖于统计学。数据科学家利用统计学来收集、评估、分析和从数据中得出结论，以及应用相关的定量数学模型和变量。数据科学家在商业中担任程序员、研究人员和管理人员等角色，所有这些学科都具有统计学基础。统计学在数据科学中的重要性与编程语言相当。

Hadoop

数据科学家对海量数据执行操作，但有时系统的内存无法对这些海量数据进行处理。那么如何在如此海量的数据上执行数据处理呢？这里Hadoop就派上用场了。它用于快速将数据划分为多个服务器并传输数据以进行数据处理和其他操作，例如过滤。虽然Hadoop基于分布式计算的概念，但许多公司要求数据科学家对分布式系统原理（如Pig、Hive、MapReduce等）有基本的了解。一些公司已经开始使用Hadoop即服务（HaaS），这是云端Hadoop的另一种名称，因此数据科学家无需了解Hadoop的内部工作原理。

Spark

Spark是一个用于大数据计算的框架，类似于Hadoop，并在数据科学领域获得了一些普及。Hadoop从磁盘读取数据并向磁盘写入数据，而另一方面，Spark在系统内存中计算计算结果，使其比Hadoop相对更容易且更快。Apache Spark的功能是加速复杂算法，它专门为数据科学而设计。如果数据集很大，则它会分发数据处理，从而节省大量时间。使用Apache Spark的主要原因是其速度以及它提供的运行数据科学任务和流程的平台。可以在单台机器或机器集群上运行Spark，这使得使用起来非常方便。

机器学习

机器学习是数据科学的关键组成部分。机器学习算法是分析海量数据的有效方法。它可以帮助自动化各种与数据科学相关的操作。然而，开始从事该行业并不需要深入了解机器学习原理。大多数数据科学家缺乏机器学习技能。只有一小部分数据科学家在推荐引擎、对抗性学习、强化学习、自然语言处理、异常值检测、时间序列分析、计算机视觉、生存分析等高级主题方面拥有丰富的知识和专业知识。因此，这些能力将帮助您在数据科学职业中脱颖而出。

非技术技能

业务领域理解

对特定业务领域或领域的了解越多，数据科学家对来自该特定领域的数据进行分析就越容易。

数据理解

数据科学完全围绕数据展开，因此了解数据、数据如何存储、表格、行和列的知识非常重要。

批判性思维和逻辑思维

批判性思维是指在弄清和理解想法如何组合在一起时能够清晰和逻辑地思考的能力。在数据科学中，您需要能够批判性地思考以获得有用的见解并改进业务运营。批判性思维可能是数据科学中最重要的技能之一。它使他们更容易深入了解信息并找到最重要的事情。

产品理解

设计模型并不是数据科学家的全部工作。数据科学家必须提出可用于提高产品质量的见解。通过系统的方法，专业人员如果了解整个产品，可以快速加速。他们可以帮助模型启动（引导）并改进特征工程。这项技能还有助于他们通过揭示他们之前可能没有想到的产品的想法和见解来改进他们的叙事能力。

适应性

在现代人才招聘过程中，数据科学家最需要的软技能之一是适应能力。由于新技术正在更快地开发和使用，专业人员必须快速学习如何使用它们。作为一名数据科学家，您必须跟上不断变化的业务趋势并能够适应。

数据科学 - 应用

数据科学涉及不同的学科，如数学和统计建模、从源头提取数据以及应用数据可视化技术。它还涉及处理大数据技术以收集结构化和非结构化数据。下面，我们将看到数据科学的一些应用 -

游戏行业

通过在社交媒体上建立影响力，体育组织处理许多问题。游戏公司Zynga已经制作了社交媒体游戏，如Zynga Poker、Farmville、Chess with Friends、Speed Guess Something和Words with Friends。这产生了大量用户连接和大量数据。

游戏行业需要数据科学来利用从所有社交网络上的玩家那里获取的数据。数据分析为玩家提供了一种引人入胜、创新的娱乐方式，让他们在竞争中保持领先！数据科学最有趣的应用之一是在游戏创建的功能和流程中。

医疗保健

数据科学在医疗保健领域发挥着重要作用。数据科学家的职责是将所有数据科学方法整合到医疗保健软件中。数据科学家帮助从数据中收集有用的见解，以创建预测模型。数据科学家在医疗保健领域的主要职责如下：

• 收集患者信息

• 分析医院的需求

• 组织和分类数据以供使用

• 使用各种方法实施数据分析

• 使用算法从数据中提取见解。

• 与开发人员一起开发预测模型。

下面列出了一些数据科学的应用：

医学图像分析

数据科学通过对扫描图像进行图像分析来帮助确定人体异常情况，从而协助医生制定合适的治疗方案。这些图像检查包括X射线、超声波、MRI（磁共振成像）和CT扫描等。医生能够通过研究这些测试照片获得重要信息，从而为患者提供更好的护理。

预测分析

使用数据科学开发的预测分析模型预测患者的病情。此外，它还有助于制定针对患者合适治疗的策略。预测分析是数据科学中一项非常重要的工具，在医疗保健行业中发挥着重要作用。

图像识别

图像识别是一种图像处理技术，可以识别图像中的所有内容，包括人物、图案、徽标、物品、位置、颜色和形状。

数据科学技术已经开始识别人的面部并将其与数据库中的所有图像进行匹配。此外，配备摄像头的手机正在生成无限数量的数字图像和视频。企业正在利用海量的数字数据为客户提供更优质、更便捷的服务。通常，AI的面部识别系统会分析所有面部特征，并将其与数据库进行比较以找到匹配项。

例如，iPhone中Face ID功能中的面部检测。

推荐系统

随着在线购物变得越来越普遍，电子商务平台能够捕捉用户的购物偏好以及市场上各种产品的表现。这导致了推荐系统的创建，这些系统创建预测购物者需求的模型，并显示购物者最有可能购买的产品。像亚马逊和Netflix这样的公司使用推荐系统，以便帮助用户找到他们正在寻找的正确的电影或产品。

航空公司航线规划

航空业中的数据科学提供了许多机会。高空飞行的飞机提供了关于发动机系统、燃油效率、天气、乘客信息等的大量数据。当该行业使用配备传感器和其他数据收集技术的更现代化的飞机时，将创建更多数据。如果使用得当，这些数据可能会为该行业提供新的可能性。

它还有助于确定是直接降落在目的地还是在途中进行中途停留，例如航班可以有一条直达路线。

金融

数据科学在银行业的重要性及其相关性与数据科学在企业决策的其他领域的重要性及其相关性相当。金融数据科学专业人员通过帮助相关团队（特别是投资和财务团队）开发工具和仪表板来增强投资流程，为公司内的相关团队提供支持和帮助。

改善医疗保健服务

医疗保健行业处理各种数据，这些数据可以分为技术数据、财务数据、患者信息、药物信息和法律法规。所有这些数据都需要以协调的方式进行分析，以产生能够节省成本的见解，既能为医疗保健提供者节省成本，也能为护理接收者节省成本，同时保持合规性。

计算机视觉

计算机识别图像的进步涉及处理来自同一类别多个对象的庞大图像数据集。例如，人脸识别。对这些数据集进行建模，并创建算法以将模型应用于较新的图像（测试数据集）以获得令人满意的结果。处理这些庞大的数据集和创建模型需要数据科学中使用的各种工具。

高效的能源管理

随着能源消耗需求的增长，能源生产公司需要更有效地管理能源生产和分配的各个阶段。这包括优化生产方法、存储和分配机制，以及研究客户的消费模式。将来自所有这些来源的数据关联起来并从中获取见解似乎是一项艰巨的任务。使用数据科学工具可以更容易地实现这一点。

互联网搜索

许多搜索引擎使用数据科学来了解用户行为和搜索模式。这些搜索引擎使用各种数据科学方法为每个用户提供最相关的搜索结果。随着时间的推移，谷歌、雅虎、必应等搜索引擎在几秒钟内回复搜索的能力越来越强。

语音识别

谷歌助手、苹果Siri和微软小娜都利用大型数据集，并由数据科学和自然语言处理（NLP）算法提供支持。随着分析更多数据，语音识别软件得到改进，并对人性有了更深入的理解。

教育

当世界经历COVID-19疫情时，大多数学生总是随身携带电脑。印度教育体系一直在使用在线课程、作业和考试的电子提交等。对于我们大多数人来说，“在线”完成所有事情仍然具有挑战性。技术和当代时代发生了转变。因此，数据科学在教育中的作用比以往任何时候都更加重要，因为它进入了我们的教育体系。

现在，教师和学生的日常互动通过各种平台被记录下来，课堂参与度和其他因素正在被评估。因此，不断增长的在线课程数量提高了教育数据的深度价值。

数据科学 - 机器学习

机器学习使机器能够从数据中自动学习，从经验中提高性能，并预测事物，而无需明确编程。机器学习主要关注开发允许计算机从数据和过去的经验中自行学习的算法。机器学习一词最初由Arthur Samuel于1959年提出。

数据科学是从数据中获取有益见解的科学，以便获得最关键和相关的信息来源。并在获得可靠的数据流后，使用机器学习生成预测。

数据科学和机器学习是计算机科学的子领域，专注于分析和利用海量数据来改进产品、服务、基础设施系统等开发和推向市场的过程。

这两者之间的关系类似于正方形是长方形，但长方形不是正方形。数据科学是包含一切的长方形，而机器学习是作为自身实体的正方形。数据科学家在工作中经常使用这两者，并且几乎每个企业都越来越接受它们。

什么是机器学习？

机器学习 (ML) 是一种算法类型，它允许软件在没有专门编程的情况下更准确地预测未来会发生什么。机器学习背后的基本思想是创建能够将数据作为输入并使用统计分析来预测输出的算法，同时在有新数据可用时更新输出。

机器学习是人工智能的一部分，它使用算法来查找数据中的模式，然后预测这些模式将来如何变化。这使工程师能够使用统计分析来查找数据中的模式。

Facebook、Twitter、Instagram、YouTube 和 TikTok 收集有关其用户的信息，根据您过去的行为，它可以猜测您的兴趣和需求，并推荐适合您需求的产品、服务或文章。

机器学习是一组用于数据科学的工具和概念，但它们也出现在其他领域。数据科学家经常在工作中使用机器学习来帮助他们更快地获取更多信息或找出趋势。

机器学习类型

机器学习可以分为三种类型的算法：

• 监督学习

• 无监督学习

• 强化学习

监督学习

监督学习是一种机器学习和人工智能类型。它也称为“监督式机器学习”。它的特点是使用标记数据集来训练算法如何正确地分类数据或预测结果。当数据输入模型时，其权重会发生变化，直到模型正确拟合。这是交叉验证过程的一部分。监督学习帮助组织找到各种现实世界问题的规模化解决方案，例如将垃圾邮件分类到与收件箱分开的文件夹中，就像在 Gmail 中，我们有一个垃圾邮件文件夹。

监督学习算法

一些监督学习算法包括：

• 朴素贝叶斯 - 朴素贝叶斯是一种分类算法，它基于贝叶斯定理的类条件独立性原理。这意味着一个特征的存在不会改变另一个特征的可能性，并且每个预测变量对结果/结局的影响相同。

• 线性回归 - 线性回归用于发现因变量与一个或多个自变量之间的关系，并对未来可能发生的事情做出预测。当只有一个自变量和一个因变量时，称为简单线性回归。

• 逻辑回归 − 当因变量是连续型变量时，使用线性回归。当因变量是分类变量时，例如“真”或“假”或“是”或“否”，则使用逻辑回归。线性回归和逻辑回归都试图找出数据输入之间的关系。但是，逻辑回归主要用于解决二元分类问题，例如判断特定邮件是否为垃圾邮件。

• 支持向量机（SVM） − 支持向量机是由弗拉基米尔·瓦普尼克开发的一种流行的监督学习模型。它可以用于对数据进行分类和预测。因此，它通常用于通过创建一个超平面来解决分类问题，该超平面使两组数据点之间的距离最大。这条线称为“决策边界”，因为它将数据点组（例如，橙子和苹果）划分为平面两侧。

• K近邻 − KNN算法，也称为“k近邻”算法，根据数据点与其他数据点的接近程度和相关性对数据点进行分组。该算法基于类似的数据点可以彼此靠近的思想。因此，它试图找出数据点之间的距离，使用欧几里得距离，然后根据最常见或平均类别分配类别。但是，随着测试数据集大小的增加，处理时间也会增加，这使得它不太适合分类任务。

• 随机森林 − 随机森林是另一种灵活的监督机器学习算法，可用于分类和回归。该“森林”是一组彼此不相关的决策树。然后将这些树组合起来以减少差异并做出更准确的数据预测。

无监督学习

无监督学习，也称为无监督机器学习，使用机器学习算法查看未标记的数据集并将其分组。这些程序查找隐藏的模式或数据组。它发现信息中相似之处和差异的能力使其非常适合探索性数据分析、交叉销售策略、客户细分和图像识别。

常见的无监督学习方法

无监督学习模型用于三个主要任务：聚类、建立关联和降维。下面，我们将描述学习方法和常用的算法 -

聚类 − 聚类是一种数据挖掘方法，它根据数据之间的相似性或差异来组织未标记的数据。聚类技术用于根据数据中的结构或模式将未分类、未处理的数据项组织成组。聚类算法有很多类型，包括排他性、重叠、层次和概率性。

K均值聚类 是聚类方法的一个流行示例，其中数据点根据其到每个组质心的距离分配到K个组。最接近某个质心的数据点将被归为同一类。较高的K值表示具有更多粒度的较小组，而较低的K值表示具有较少粒度的较大组。K均值聚类的常见应用包括市场细分、文档聚类、图片分割和图像压缩。

降维 − 虽然更多的数据通常会产生更准确的结果，但它也可能影响机器学习算法的有效性（例如，过拟合）并使数据集难以可视化。当数据集具有过多的特征或维度时，降维是一种使用的策略。它将数据输入的数量减少到可管理的水平，同时尽可能保持数据集的完整性。降维通常用于数据预处理阶段，并且有多种方法，其中一种是 -

主成分分析 (PCA) − 它是一种降维方法，用于通过特征提取来消除冗余和压缩数据集。此方法使用线性变换生成新的数据表示，从而产生一组“主成分”。第一个主成分是最大化数据集方差的方向。虽然第二个主成分也类似地找到数据中最大的方差，但它与第一个完全不相关，从而产生一个与第一个正交的方向。此过程根据维度的数量重复，下一个主成分是与先前成分变化最大的成分正交的方向。

强化学习

强化学习 (RL) 是一种机器学习类型，它允许代理通过反复试验在交互式环境中学习，利用其自身行动和经验的反馈。

强化学习中的关键术语

一些重要的概念描述了 RL 问题的基本组成部分 -

• 环境 − 代理运行的物理环境

• 状态 − 代理的当前情况

• 奖励 − 基于环境的反馈

• 策略 − 代理状态和动作之间的映射

• 价值 − 代理在给定状态下执行某个动作将获得的未来回报。

数据科学与机器学习

数据科学是对数据以及如何从中提取有意义的见解的研究，而机器学习是对使用数据来提高性能或提供预测信息的模型的研究和开发。机器学习是人工智能的一个子领域。

近年来，机器学习和人工智能 (AI) 已主导数据科学的某些部分，在数据分析和商业智能中发挥着至关重要的作用。机器学习使用模型和算法自动执行数据分析并根据收集和分析有关特定人群的大量数据进行预测。数据科学和机器学习彼此相关，但并不相同。

数据科学是一个广泛的领域，涵盖从数据中提取见解和信息的所有方面。它涉及收集、清理、分析和解释大量数据以发现模式、趋势和见解，这些见解可能指导业务决策。

机器学习是数据科学的一个子领域，专注于开发能够从数据中学习并根据其获得的知识进行预测或判断的算法。机器学习算法旨在通过获取新知识随着时间的推移自动提高其性能。

换句话说，数据科学包含机器学习作为其众多方法之一。机器学习是数据分析和预测的强大工具，但它只是整个数据科学的一个子领域。

下表是比较表，以便于理解。

数据科学 - 数据分析

什么是数据科学中的数据分析？

数据分析是数据科学的关键组成部分之一。数据分析被描述为清理、转换和建模数据的过程，以获得可操作的商业智能。它使用统计和计算方法从大量数据中获取见解和提取信息。数据分析的目的是从数据中提取相关信息并根据这些知识做出决策。

虽然数据分析可能包含统计过程，但它通常是一个持续的迭代过程，其中数据不断收集和分析。事实上，研究人员通常在整个数据收集过程中评估观察结果以寻找趋势。具体的定性方法（实地研究、人种志内容分析、口述历史、传记、非侵入性研究）和数据的性质决定了分析的结构。

更准确地说，数据分析将原始数据转换为有意义的见解和有价值的信息，这有助于在医疗保健、教育、商业等各个领域做出明智的决策。

为什么数据分析很重要？

以下是数据分析在当今至关重要的原因列表 -

• 准确的数据 − 我们需要数据分析来帮助企业获取相关且准确的信息，他们可以使用这些信息来规划业务战略并做出与未来计划相关的明智决策，以及重新调整公司的愿景和目标。

• 更好的决策 − 数据分析有助于通过识别数据中的模式和趋势并提供有价值的见解来做出明智的决策。这使企业和组织能够做出数据驱动的决策，从而带来更好的结果和更高的成功率。

• 提高效率 − 分析数据可以帮助识别业务运营中的低效率和改进领域，从而更好地分配资源并提高效率。

• 竞争优势 − 通过分析数据，企业可以通过识别新的机会、开发新的产品或服务以及提高客户满意度来获得竞争优势。

• 风险管理 − 分析数据可以帮助识别企业可能面临的潜在风险和威胁，从而能够采取积极措施来降低这些风险。

• 客户洞察 − 数据分析可以提供关于客户行为和偏好的宝贵见解，使企业能够调整其产品和服务以更好地满足客户需求。

数据分析过程

随着企业可以访问的数据的复杂性和数量的增加，数据分析的需求也随之增加，以清理数据并提取企业可以用来做出明智决策的相关信息。

通常，数据分析过程涉及许多迭代轮次。让我们更详细地检查每个轮次。

• 识别 − 确定要解决的业务问题。公司试图解决什么问题？必须测量什么，以及如何测量？

• 收集 − 获取解决指定查询所需原始数据集。可以使用内部来源，例如客户关系管理 (CRM) 软件，或次要来源，例如政府记录或社交媒体应用程序编程接口 (API) 来收集数据。

• 清理 − 通过清理数据来准备进行分析。这通常包括删除重复和异常数据、解决不一致性、标准化数据结构和格式以及解决空格和其他语法问题。

• 分析数据 − 通过使用不同的数据分析方法和工具转换数据，您可以开始识别模式、相关性、异常值和差异，这些模式、相关性、异常值和差异讲述了一个故事。在此阶段，您可以使用数据挖掘来识别数据库中的趋势或使用数据可视化工具将数据转换为易于理解的图形格式。

• 解读 − 通过解读分析结果来确定你的分析结果在多大程度上解决了你的初始问题。根据事实，有哪些可能的建议？你的结论有哪些限制？

数据分析类型

数据可以以多种方式被用来回答问题和辅助决策。为了选择最佳的数据分析方法，你需要了解该领域广泛使用的四种数据分析类型，这可能会有所帮助。

我们将在下面的章节中详细讨论每一种类型 −

描述性分析

描述性分析是查看当前和过去数据以查找模式和趋势的过程。它有时被称为查看数据的最简单方法，因为它显示了趋势和关系，而无需深入细节。

描述性分析易于使用，并且可能几乎每个公司每天都在进行。简单的统计软件（如 Microsoft Excel）或数据可视化工具（如 Google Charts 和 Tableau）可以帮助分离数据、查找变量之间的趋势和关系，并以视觉方式显示信息。

描述性分析是显示事物如何随时间变化的好方法。它还利用趋势作为进一步分析的起点，以帮助做出决策。

这种类型的分析回答了“发生了什么？”的问题。

描述性分析的一些示例包括财务报表分析、调查报告。

诊断分析

诊断分析是使用数据来找出变量之间趋势和相关性发生原因的过程。它是继使用描述性分析识别趋势之后的下一步。你可以手动、使用算法或使用统计软件（如 Microsoft Excel）进行诊断分析。

在深入诊断分析之前，你应该了解如何检验假设、相关性和因果关系之间的区别以及诊断回归分析是什么。

这种类型的分析回答了“为什么会发生这种情况？”的问题。

诊断分析的一些示例包括检查市场需求、解释客户行为。

预测分析

预测分析是使用数据来预测未来可能发生的事情的过程。它利用过去的数据来预测可能出现的未来情况，从而帮助做出战略决策。

预测可能是针对近期或未来，例如预测设备在当天晚些时候发生故障，或者针对更遥远的未来，例如预测公司明年的现金流。

预测分析可以手动完成，也可以借助机器学习算法完成。无论哪种情况，都使用过去的数据来猜测或预测未来可能发生的事情。

回归分析是一种预测分析方法，它可以检测两个变量之间的关系（线性回归）或三个或更多变量之间的关系（多元回归）。变量之间的关系用数学方程表示，该方程可用于预测如果一个变量发生变化，结果会如何。

回归使我们能够深入了解这种关系的结构，并提供数据与该关系拟合程度的度量。这些见解对于评估过去的模式和制定预测非常有用。预测可以帮助我们制定数据驱动的计划并做出更明智的决策。

这种类型的分析回答了“未来可能发生什么？”的问题。

预测分析的一些示例包括：营销 - 行为定位，医疗保健 - 疾病或过敏反应的早期检测。

规范性分析

规范性分析是使用数据来确定下一步最佳行动方案的过程。这种类型的分析考虑所有重要因素，并提出下一步行动建议。这使得规范性分析成为基于数据做出决策的有用工具。

在规范性分析中，机器学习算法通常用于更快、更有效地筛选大量数据，通常比人工筛选更有效。使用“如果”和“否则”语句，算法筛选数据并根据特定的一组要求提出建议。例如，如果数据集中至少 50% 的客户表示对你的客户服务团队“非常不满意”，则算法可能会建议你的团队需要更多培训。

重要的是要记住，算法可以根据数据提出建议，但不能取代人工判断。规范性分析应该作为一个工具来使用，以帮助做出决策和制定策略。你的判断力非常重要，需要为算法提出的内容提供背景和限制。

这种类型的分析回答了“我们接下来应该做什么？”的问题。

规范性分析的一些示例包括：投资决策，销售：潜在客户评分。

数据科学 - 热门工具

数据科学工具用于深入挖掘原始和复杂的数据（非结构化或结构化数据），并通过使用不同的数据处理技术（如统计学、计算机科学、预测建模和分析以及深度学习）对其进行处理、提取和分析，以发现有价值的见解。

数据科学家在数据科学生命周期的不同阶段使用各种工具来处理每天产生的泽字节和尧字节的结构化和/或非结构化数据，并从中获得有用的见解。这些工具最重要的方面是它们使人们能够在不使用复杂编程语言的情况下执行数据科学任务。这是因为这些工具具有预先设置好的算法、函数和图形用户界面（GUI）。

最佳数据科学工具

市场上有很多数据科学工具。因此，很难决定哪一个最适合你的学习之旅和职业发展。下图根据需求展示了一些最佳的数据科学工具 −

SQL

数据科学是对数据的全面研究。为了访问和处理数据，必须从数据库中提取数据，为此需要 SQL。数据科学严重依赖关系型数据库管理。使用 SQL 命令和查询，数据科学家可以管理、定义、更改、创建和查询数据库。

一些现代行业已经将其产品数据管理配备了 NoSQL 技术，但 SQL 仍然是许多商业智能工具和办公室流程的最佳选择。

DuckDB

DuckDB 是一个基于表的关​​系型数据库管理系统，它还允许你使用 SQL 查询进行分析。它是免费和开源的，并且具有许多功能，例如更快的分析查询、更简单的操作等等。

DuckDB 还与 Python、R、Java 等数据科学中使用的编程语言兼容。你可以使用这些语言来创建、注册和操作数据库。

Beautiful Soup

Beautiful Soup 是一个 Python 库，可以从 HTML 或 XML 文件中提取或抓取信息。它是一个易于使用的工具，允许你读取网站的 HTML 内容以从中获取信息。

这个库可以帮助数据科学家或数据工程师设置自动 Web 抓取，这是完全自动化数据管道的重要步骤。

它主要用于网络抓取。

Scrapy

Scrapy 是一个开源的 Python 网络爬虫框架，用于抓取大量网页。它是一个网络爬虫，可以同时抓取和爬行网络。它为你提供了从网站快速获取数据、按你想要的方式处理数据以及以你想要的结构和格式存储数据所需的所有工具。

Selenium

Selenium 是一款免费的开源测试工具，用于在不同浏览器上测试 Web 应用程序。Selenium 只能测试 Web 应用程序，因此不能用于测试桌面或移动应用程序。Appium 和 HP 的 QTP 是其他两种可用于测试软件和移动应用程序的工具。

Python

Python 是数据科学家使用最多的编程语言，也是最受欢迎的编程语言之一。Python 在数据科学领域如此受欢迎的主要原因之一是它易于使用且语法简单。这使得没有工程背景的人也能够轻松学习和使用它。此外，还有很多开源库和在线指南可以将机器学习、深度学习、数据可视化等数据科学任务付诸实践。

Python 在数据科学中一些最常用的库包括 −

• Numpy
• Pandas
• Matplotlib
• SciPy
• Plotly

R

R 是继 Python 之后数据科学中使用第二多的编程语言。它最初是为了解决统计问题而创建的，但后来发展成为一个完整的数据科学生态系统。

大多数人使用 Dpylr 和 readr（这两个是库）来加载数据并对其进行更改和添加。ggplot2 允许你使用不同的方式在图形上显示数据。

Tableau

Tableau 是一款可视化分析平台，正在改变人们和组织使用数据解决问题的方式。它为个人和组织提供了充分利用其数据的工具。

在沟通方面，Tableau 至关重要。大多数情况下，数据科学家必须分解信息，以便其团队、同事、高管和客户更好地理解。在这些情况下，信息需要易于查看和理解。

Tableau 帮助团队更深入地挖掘数据，发现通常隐藏的见解，然后以既有吸引力又易于理解的方式呈现这些数据。Tableau 还帮助数据科学家快速浏览数据，在过程中添加和删除内容，以便最终结果成为所有重要内容的交互式图像。

Tensorflow

TensorFlow 是一个开源的、免费使用的机器学习平台，使用数据流图。图的节点是数学运算，边是在它们之间流动的多维数据数组（张量）。这种架构非常灵活；机器学习算法可以被描述为协同工作的操作图。它们可以在不同的平台上（如便携式设备、台式机和高端服务器）的 GPU、CPU 和 TPU 上进行训练和运行，而无需更改代码。这意味着来自各种背景的程序员可以使用相同的工具协同工作，从而极大地提高他们的生产力。Google Brain 团队创建了该系统来研究机器学习和深度神经网络 (DNN)。然而，该系统足够灵活，可以应用于其他广泛的领域。

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个流行的开源 Python 机器学习库，易于使用。它包含各种监督和无监督学习算法，以及用于模型选择、评估和数据预处理的工具。Scikit-learn 在学术界和商业领域得到了广泛的应用。它以快速、可靠和易用而闻名。

它还具有降维、特征选择、特征提取、集成技术以及使用随程序附带的数据集的功能。我们将依次研究这些内容。

Keras

Google 的 Keras 是一个用于创建神经网络的高级深度学习 API。它用 Python 构建，用于简化神经网络的构建。此外，它支持不同的后端神经网络计算。

由于它提供了一个高度抽象的 Python 接口和许多用于计算的后端，因此 Keras 相对容易理解和使用。这使得 Keras 比其他深度学习框架慢，但对于初学者来说非常友好。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一款开源的在线应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述文本的文档。它在数据科学家和机器学习从业者中很受欢迎，因为它提供了一个交互式环境来进行数据探索和分析。

使用 Jupyter Notebook，您可以在 Web 浏览器中直接编写和运行 Python 代码（以及其他编程语言编写的代码）。结果将显示在同一文档中。这使您可以将代码、数据和文本说明都放在一个地方，从而方便地共享和重现您的分析。

Dash

Dash 是数据科学中一项重要的工具，因为它允许您使用 Python 创建交互式 Web 应用程序。它使创建数据可视化仪表板和应用程序变得简单快捷，而无需了解 Web 开发方面的编码知识。

SPSS

SPSS，代表“社会科学统计软件包”，是数据科学中一项重要的工具，因为它为新手和经验丰富的用户提供了全套的统计和数据分析工具。

数据科学 - 职业

有几种与数据科学家领域相关或重叠的职位。

与数据科学相关的职位列表 -

以下是与数据科学家相关的职位列表。

• 数据分析师

• 数据科学家

• 数据库管理员

• 大数据工程师

• 数据挖掘工程师

• 机器学习工程师

• 数据架构师

• Hadoop 工程师

• 数据仓库架构师

数据分析师

数据分析师分析数据集以识别与客户相关问题的解决方案。数据分析师还会将这些信息传达给管理层和其他利益相关者。这些人工作在各种领域，包括商业、银行、刑事司法、科学、医疗和政府。

数据分析师是指拥有专业知识和能力，能够将原始数据转换为可用于商业决策的信息和见解的人。

数据科学家

数据科学家是一种专业人士，他们利用分析、统计和编程技能来获取海量数据。他们的职责是利用数据创建针对组织特定需求的解决方案。

公司越来越依赖数据在其日常运营中发挥作用。数据科学家检查原始数据并从中提取有意义的见解。然后，他们利用这些数据来识别趋势并提供业务增长和竞争所需的解决方案。

数据库管理员

数据库管理员负责管理和维护企业的数据库。数据库管理员负责执行数据管理策略，并确保企业数据库能够正常运行并在出现内存丢失的情况下进行备份。

数据库管理员（有时称为数据库管理者）管理企业数据库，以确保信息安全存储且仅供授权人员访问。数据库管理员还必须确保这些人能够在他们需要的时间以及他们需要的格式访问他们需要的信息。

大数据工程师

大数据工程师创建、测试和维护公司使用大数据的解决方案。他们的工作是从各种来源收集大量数据，并确保后续数据使用者能够快速轻松地访问这些数据。简而言之，大数据工程师确保公司的数​​据管道具有可扩展性、安全性并能够为多个用户服务。

当今生成和使用的数据量似乎是无限的。问题是如何存储、分析和呈现这些信息。大数据工程师致力于解决这些问题的方案和技术。

数据挖掘工程师

数据挖掘是指对信息进行分类以查找企业可用于改进其系统和运营的答案的过程。如果数据没有以正确的方式进行操作和呈现，那么它就没有多大用处。

数据挖掘工程师建立和运行用于存储和分析数据的系统。主要任务包括设置数据仓库、组织数据以方便查找以及安装数据流通道。数据挖掘工程师需要了解数据的来源、用途以及使用者。ETL（提取、转换和加载）是数据挖掘工程师的关键缩写词。

机器学习工程师

机器学习 (ML) 开发人员知道如何使用数据训练模型。然后，这些模型用于自动化诸如将图像分组、语音识别和市场预测等任务。

机器学习可以承担不同的角色。数据科学家和 AI（人工智能）工程师的工作之间经常存在一些重叠，有时甚至会混淆这两个职位。机器学习是 AI 的一个子领域，专注于检查数据以发现输入和预期输出之间的关联。

机器学习开发人员确保每个问题都有一个完美的解决方案。只有通过仔细处理数据并为特定情况选择最佳算法，才能获得最佳结果。

数据架构师

数据架构师通过找到最佳的设置和结构方式来构建和管理公司的数据库。他们与数据库管理人员和分析师合作，确保公司数据易于访问。任务包括创建数据库解决方案、确定需要做什么以及创建设计报告。

数据架构师是制定组织数据策略的专家，其中包括数据质量标准、数据在组织中的流动方式以及数据安全保障方式。这种数据管理专业人员的视角将业务需求转化为技术需求。

作为业务和技术之间的关键纽带，数据架构师的需求越来越大。

Hadoop 工程师

Hadoop 开发人员负责构建和编码 Hadoop 应用程序。Hadoop 是一个开源框架，用于管理和存储处理大量数据并在集群系统上运行的应用程序。基本上，Hadoop 开发人员构建应用程序以帮助公司管理和跟踪其大数据。

Hadoop 开发人员负责编写 Hadoop 应用程序的代码。这个职位类似于软件开发人员。这两个职位非常相似，但第一个职位属于大数据领域。让我们看看 Hadoop 开发人员的一些职责，以便更好地了解这个职位。

数据仓库架构师

数据仓库架构师负责提出数据仓库的解决方案，并利用标准的数据仓库技术来制定最有利于企业或组织的计划。在设计特定架构时，数据仓库架构师通常会考虑雇主目标或客户需求。然后，员工可以维护此架构并利用它来实现目标。

因此，就像普通建筑师设计建筑物或海军建筑师设计船舶一样，数据仓库架构师设计和帮助启动数据仓库，并根据客户的需求进行定制。

2022 年数据科学职位趋势

到 2022 年，对数据科学家的需求将大幅增长。IBM 预计 2020 年将新增 364,000 至 2,720,000 个职位。这种需求将持续增长，很快将出现 700,000 个空缺职位。

Glassdoor 表示，其网站上排名第一的职位是数据科学家。未来，这个职位不会有任何变化。此外，还发现数据科学职位空缺的开放时间为 45 天。这比平均职位市场长 5 天。

IBM 将与学校和企业合作，为有抱负的数据科学家创建一种工学结合的环境。这将有助于弥合技能差距。

对数据科学家的需求正在以指数级速度增长。这是因为创造了新的工作和行业。不断增长的数据量和数据类型加剧了这种状况。

未来，数据科学家的职位和数量只会越来越多。数据科学家职位包括数据工程师、数据科学经理和大数据架构师。此外，金融和保险行业正在成为数据科学家的主要雇主之一。

随着培训数据科学家的机构数量的增加，越来越多的人可能会掌握数据技能。

数据科学 - 科学家

数据科学家是经过培训的专业人士，负责分析和解读数据。他们利用其数据科学知识帮助企业做出更好的决策并提高运营效率。大多数数据科学家都拥有丰富的数学、统计学和计算机科学经验。他们利用这些知识来检查大型数据集并发现趋势或模式。数据科学家还可以开发新的数据收集和存储方法。

如何成为一名数据科学家？

对能够利用数据分析为公司提供竞争优势的人才的需求很大。作为一名数据科学家，您将根据数据创建业务解决方案和分析。

成为数据科学家的途径有很多，但由于它通常是一个高级职位，因此大多数数据科学家都拥有数学、统计学、计算机科学和其他相关领域的学位。

以下是成为数据科学家的几个步骤 -

步骤 1 - 正确的数据技能

即使您没有任何与数据相关的工作经验，也可以成为一名数据科学家，但您需要获得从事数据科学职业所需的必要基础。

数据科学家是一个高级职位；在达到这种专业水平之前，您应该在相关领域打下扎实的基础知识。这可能包括数学、工程学、统计学、数据分析、编程或信息技术；一些数据科学家是从银行或棒球球探开始其职业生涯的。

但无论您从哪个领域开始，都应该从 Python、SQL 和 Excel 开始。这些技能对于处理和组织原始数据至关重要。熟悉 Tableau 也很有帮助，这是一个您将经常使用来创建可视化的工具。

步骤 2 - 学习数据科学基础知识

数据科学训练营可能是学习或提高数据科学原理的绝佳方法。您可以参考 数据科学训练营，其中详细介绍了每个主题。

学习数据科学基础知识，例如如何收集和存储数据、分析和建模数据以及使用数据科学工具箱中的所有工具（例如 Tableau 和 PowerBI 等）来显示和呈现数据。

在培训结束时，您应该能够使用 Python 和 R 创建评估行为和预测未知数的模型，以及以用户友好的格式重新打包数据。

许多数据科学职位列表将高级学位列为先决条件。有时，这是不可协商的，但当需求超过供应时，这一点越来越凸显了真相。也就是说，必要的技能证明往往胜过单纯的证书。

招聘经理最关心的是你如何展示自己对相关领域的了解程度，越来越多的人意识到，这并不一定要通过传统的方式来实现。

数据科学基础

• 收集和存储数据。

• 分析和建模数据。

• 构建一个能够使用给定数据进行预测的模型。

• 以用户友好的形式可视化和呈现数据。

步骤 3 - 学习数据科学的关键编程语言

数据科学家使用各种专门用于数据清洗、分析和建模的工具和程序。数据科学家需要掌握的不仅仅是 Excel。他们还需要了解像 Python、R 或 Hive 这样的统计编程语言，以及像 SQL 这样的查询语言。

RStudio Server 是数据科学家最重要的工具之一，它提供了一个在服务器上使用 R 进行开发的环境。另一个流行的软件是开源的 Jupyter Notebook，它可以用于统计建模、数据可视化、机器学习等。

机器学习在数据科学中得到了最广泛的应用。它指的是利用人工智能赋予系统学习和改进能力的工具，而无需进行专门的编程。

步骤 4 - 学习如何进行可视化并进行练习

使用 Tableau、PowerBI、Bokeh、Plotly 或 Infogram 等程序练习从头开始创建自己的可视化。找到最佳方法让数据自身“说话”。

Excel 通常用于此步骤。尽管电子表格的基本原理很简单——通过关联单元格中的信息进行计算或绘图——但 Excel 在 30 多年后的今天仍然非常有用，并且几乎不可能在没有它的情况下进行数据科学。

但制作精美的图表仅仅是开始。作为一名数据科学家，你还需要能够利用这些可视化结果向现场观众展示你的发现。你可能已经具备了这些沟通技巧，如果没有，也不用担心。任何人都可以通过练习变得更好。如果需要，可以从小做起，先向一位朋友甚至你的宠物进行演示，然后再扩展到一个群体。

步骤 5 - 从事一些有助于提升你的实践数据技能的数据科学项目

一旦你了解了数据科学家使用的编程语言和数字工具的基础知识，就可以开始使用它们来练习和提升你的新技能。尝试承担需要广泛技能的项目，例如使用 Excel 和 SQL 管理和查询数据库，以及使用 Python 和 R 通过统计方法分析数据，构建分析行为并提供新见解的模型，以及使用统计分析来预测未知的事物。

在练习过程中，尝试涵盖流程的不同部分。从研究一家公司或市场领域开始，然后为手头的任务定义和收集正确的数据。最后，清理和测试这些数据，使其尽可能有用。

最后，你可以创建并使用自己的算法来分析和建模数据。然后，你可以将结果放入易于阅读的可视化效果或仪表板中，用户可以使用这些可视化效果与你的数据进行交互并提出问题。你甚至可以尝试向其他人展示你的发现，以提高沟通能力。

你还应该习惯于处理不同类型的数据，例如文本、结构化数据、图像、音频，甚至视频。每个行业都有自己独特的数据类型，帮助领导者做出更明智、更合理的决策。

作为一名工作中的数据科学家，你可能会在一个或两个领域成为专家，但作为一个正在构建技能集的初学者，你需要学习尽可能多的类型数据的基础知识。

承担更复杂的项目将让你有机会了解数据如何在不同的方式中被使用。一旦你了解了如何使用描述性分析来寻找数据中的模式，你将能够更好地准备尝试更复杂的统计方法，例如数据挖掘、预测建模和机器学习，以预测未来的事件甚至提出建议。

步骤 6 - 创建一个展示你的数据科学技能的作品集

完成初步研究、接受培训并通过完成一系列令人印象深刻的项目练习了你的新技能后，下一步就是通过创建精美的作品集来展示你的新技能，从而获得你梦想的工作。

事实上，你的作品集可能是你求职过程中最重要的东西。如果你想成为一名数据科学家，你可能希望在 GitHub 上展示你的作品，而不是（或除了）你自己的网站。GitHub 使得轻松展示你的工作、流程和结果成为可能，同时也在公共网络中提升你的知名度。但不要止步于此。

将引人入胜的故事与你的数据结合起来，并展示你试图解决的问题，以便雇主能够了解你的能力。你可以在 GitHub 上以更宏观的视角展示你的代码，而不仅仅是单独展示代码，这使得你的贡献更容易理解。

在申请特定职位时，不要列出你所有的工作。只需突出一些与你申请的职位最相关，并且最能展示你在整个数据科学流程中技能范围的作品，从开始使用基本数据集到定义问题、清理数据、构建模型以及找到解决方案。

你的作品集是你展示自己不仅仅能够处理数字，还能够进行良好沟通的机会。

步骤 7 - 展示你的能力

你独立完成的一个精心制作的项目可以成为展示你的技能和打动可能聘用你的招聘经理的绝佳方式。

选择一些你真正感兴趣的东西，提出一个关于它的问题，并尝试用数据来回答这个问题。

记录你的旅程，并通过以美观的方式呈现你的发现并解释你如何得出这些发现，来展示你的技术技能和创造力。你的数据应该伴随着引人入胜的叙述，展示你解决的问题，突出你的过程和采取的创造性步骤，以便雇主能够看到你的价值。

加入 Kaggle 等在线数据科学网络是另一种证明你参与社区、展示你作为一名有抱负的数据科学家的技能以及继续提升你的专业知识和影响力的绝佳方式。

步骤 8 - 开始申请数据科学职位

数据科学领域有很多工作机会。学习基础知识后，人们通常会继续专注于不同的子领域，例如数据工程师、数据分析师或机器学习工程师等等。

了解一家公司重视什么以及他们在做什么，并确保它符合你的技能、目标以及你未来的职业规划。并且不要只关注硅谷。像波士顿、芝加哥和纽约这样的城市也面临着技术人才短缺的问题，因此也存在大量机会。

数据科学家 - 薪资

随着数字化在全球范围内的普及，数据科学已成为世界上薪酬最高的职业之一。在印度，数据科学家的年薪在 1.8 万卢比到 100 万卢比之间，具体取决于他们的资格、技能和经验。

决定数据科学家薪资的主要因素

一些因素会影响数据科学家的薪资。当然，经验是最重要的因素，但印度数据科学家的薪资也取决于他们的技能、职位、就职公司以及居住地。

基于技能的薪资

印度的数据科学薪资也取决于你在该领域的技能水平。你在该领域掌握的技能越多，获得更高薪资的可能性就越大。即使是印度数据科学家的起薪，对于拥有不同 IT 技能的人来说也更高。如果你简历中突出显示的技能足够独特，招聘人员会更加关注你。如果你具备机器学习、Python、统计分析和大数据分析等技能，你可能能够获得更高的薪资。

基于经验的薪资

在印度的数据科学职位薪资方面，经验是一个主要因素。PayScale 表示，印度工作经验少于一年的初级数据科学家的平均薪资约为 577,893 卢比。工作经验为 1-4 年的员工平均薪资为 809,952 卢比。工作经验为 5-9 年的职业中期数据科学家每年可以赚取高达 1,448,144 卢比。而在印度，工作经验为 1-19 年的员工平均年薪可达 1,944,566 卢比。

基于地点的薪资

地点是影响你在印度获得的数据科学职位薪资的另一个因素。印度有许多招聘数据科学家的主要城市，但不同城市的薪资待遇有所不同。

基于公司的薪资

许多公司定期招聘数据科学家，但大多数情况下，他们承担不同的职位或角色。如果你在这些公司工作，你的薪资将取决于你获得的职位。印度的其他公司也每年向数据科学家支付不同的薪资。在接受工作邀请之前，你始终可以了解其他公司印度数据科学家的月薪或年薪。

印度数据科学家薪资

下表显示了印度不同数据科学职位类型的平均薪资：

以上数据来自 Ambition Box。

美国数据科学家薪资

下表显示了美国不同数据科学职位类型的平均薪资：

以上数据来自 Indeed。

美国的数据科学家平均薪资最高，其次是澳大利亚、加拿大和德国。

根据 Payscale 的数据，基于 498 份薪资数据，工作经验少于 1 年的初级数据科学家预计可以获得平均总薪酬（包括小费、奖金和加班工资）为 ₹589,126。基于 2,250 份薪资数据，职业早期（工作经验 1-4 年）的数据科学家平均总薪酬为 ₹830,781。基于 879 份薪资数据，职业中期（工作经验 5-9 年）的数据科学家平均总薪酬为 ₹1,477,290。基于 218 份薪资数据，经验丰富的数据科学家（工作经验 10-19 年）平均总薪酬为 ₹1,924,803。在职业后期（20 年及以上），员工的平均总薪酬为 ₹1,350,000。

近年来，技术的进步使得数据科学在许多不同的工作领域变得越来越重要。数据科学的应用不仅仅局限于数据收集和分析。它现在已成为一个多学科领域，包含许多不同的角色。随着高薪和职业发展前景的保证，越来越多的人每天都加入数据科学领域。

数据科学 - 资源

本文列出了 2023 年你可以参加的最佳数据科学课程和项目，以提升你的技能并获得最佳的数据科学家职位之一。你应该参加这些面向数据科学家的在线课程和认证之一，踏上掌握数据科学的正确道路。

顶级数据科学课程

在本节中，我们将讨论一些可以在互联网上找到的流行的数据科学课程。

在制作 2023 年顶级数据科学课程列表时，我们考虑了多种因素/方面，包括：

课程内容 - 该列表在考虑课程大纲广度的同时，也考虑了课程针对不同经验水平的有效性。

课程特色与成果 − 我们还讨论了课程成果和其他方面，例如查询解决、动手项目等，这些将帮助学生获得有市场价值的技能。

课程时长 − 我们已计算出每门课程的时长。

所需技能 − 我们已说明了申请者必须具备的参与课程所需的技能。

课程费用 − 每门课程都根据其特色和价格进行分级，以确保您物有所值。

掌握数据科学与机器学习的 A 到 Z

课程亮点

• 涵盖数据科学的所有领域，从编程基础（二进制、循环、数制等）开始，到中级编程主题（数组、OOPs、排序、递归等）和机器学习工程（NLP、强化学习、TensorFlow、Keras 等）。

• 终身访问。

• 30 天退款保证。

• 完成课程后颁发证书。

课程时长：94 小时。

查看课程详情 此处

掌握 Python 数据科学与数据分析

课程亮点

• 无论您是否具备基本的 Python 技能，本课程都将帮助您建立数据科学基础。代码随堂讲解和精心设计的练习将使您从一开始就对 Python 语法感到舒适。在本短课程结束时，您将熟练掌握 Python 编程在数据科学和数据分析中的基础知识。

• 在本真正循序渐进的课程中，每个新的教程视频都建立在您已学到的内容之上。目的是一次让您向前迈进一步，然后，您会收到一个小型任务，该任务将在下一个视频的开头立即解决。也就是说，您首先从理解新概念的理论部分开始。然后，您通过使用 Python 将所有内容付诸实践来掌握这个概念。

• 通过报名参加本课程，成为 Python 开发人员和数据科学家。即使您是 Python 和数据科学的新手，您也会发现本说明性课程信息丰富、实用且有帮助。如果您不是 Python 和数据科学的新手，您仍然会发现本课程中的动手项目非常有帮助。

课程时长：14 小时

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R 语言数据科学

课程描述

• 本课程首先演示了 R 语言的重要性及其优势，然后介绍了 R 数据类型、变量赋值、算术运算、向量、矩阵、因子、数据框和列表等主题。此外，还包括运算符、条件语句、循环、函数和包等主题。它还涵盖正则表达式、获取和清理数据、绘图以及使用 dplyr 包进行数据操作。

• 终身访问。

• 30 天退款保证。

• 完成课程后颁发证书。

课程时长：6 小时

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数据科学训练营

在本课程中，您将学习 -

• 数据科学项目的生命周期。

• 数据科学中广泛使用的 Pandas 和 Numpy 等 Python 库。

• 用于数据可视化的 Matplotlib 和 Seaborn。

• 数据预处理步骤，如特征编码、特征缩放等…

• 机器学习基础和不同的算法

• 机器学习的云计算

• 深度学习

• 5 个项目，如糖尿病预测、股票价格预测等…

课程时长：7 小时

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使用 Pandas 掌握数据科学

课程描述

本 Pandas 课程全面概述了这个强大的工具，用于实现数据分析、数据清理、数据转换、不同的数据格式、文本操作、正则表达式、数据 I/O、数据统计、数据可视化、时间序列等。

本课程是一个实践课程，包含许多示例，因为学习最简单的方法就是练习！然后，我们将整合我们所学到的所有知识，在一个 Capstone 项目中开发初步分析、清理、过滤、转换和可视化数据，使用著名的 IMDB 数据集。

课程时长：6 小时

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Python 与数据科学分析。

• 本课程面向希望成为 Python 编程概念和数据科学库（用于分析、机器学习模型等）专家的初学者和中级学习者。

• 他们可以是学生、专业人士、数据科学家、商业分析师、数据工程师、机器学习工程师、项目经理、领导者、业务报告员等。

• 课程分为 6 个部分 - 章节、测验、课堂动手练习、家庭作业动手练习、案例研究和项目。

• 通过课堂、家庭作业、案例研究和项目练习和实践概念

• 本课程非常适合任何开始数据科学之旅并将来构建机器学习模型和分析的人。

• 本课程涵盖了在学术界和企业行业取得成功所需的所有重要的 Python 基础知识和数据科学概念。

• 有机会在 3 个真实世界的案例研究和 2 个真实世界的项目中应用数据科学概念。

• 这 3 个案例研究分别关于贷款风险分析、客户流失预测和客户细分。

• 这两个项目分别关于泰坦尼克号数据集和纽约市出租车行程时长。

课程时长：8.5 小时

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数据科学 - 统计学基础

课程描述

学生将获得关于统计学基础知识。

他们将清楚地了解不同类型的数据及其示例，这对于理解数据分析非常重要。

学生将能够分析、解释和解读数据。

他们将通过学习皮尔逊相关系数、散点图和变量之间的线性回归分析来理解关系和依赖性，并能够知道如何进行预测。

学生将了解不同的数据分析方法，例如集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散度的度量（方差、标准差、变异系数）、如何计算四分位数、偏度和箱线图。

在学习了偏度和箱线图之后，他们将清楚地了解数据的形状，这是数据分析的重要组成部分。

学生将对概率有一个基本的了解，以及如何用最简单的例子解释和理解贝叶斯定理。

课程时长：7 小时

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顶级数据科学电子书

在本节中，我们将讨论一些可在互联网上获取的流行数据科学电子书。

数据科学入门课程

在这本书中，您将找到开始学习数据科学并熟练掌握其方法和工具所需的一切。在当今快节奏的世界中，了解数据科学及其如何帮助预测至关重要。本书的目的是提供数据科学及其方法论的高级概述。数据科学起源于统计学。但是，要在这个领域取得成功，需要具备编程、业务和统计学方面的专业知识。学习的最佳方法是详细了解每个主题。

在数据集中查找趋势和见解是一门古老的艺术。古埃及人使用人口普查信息来更好地征税。尼罗河洪水的预测也使用数据分析来进行。在数据集中找到模式或令人兴奋的信息片段需要回顾之前的数据。公司将能够利用这些信息做出更好的选择。数据科学家的需求不再隐藏；如果您喜欢分析数字信息，那么这就是您的领域。数据科学是一个不断发展的领域，如果您决定在其中接受教育，那么您应该抓住机会尽快在这个领域工作。

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使用 Anaconda 构建数据科学解决方案

在这本书中，您将学习如何使用 Anaconda 作为轻松按钮，可以全面了解 conda 等工具的功能，包括如何指定新的通道以引入任何所需的包，以及发现可供您使用的新的开源工具。您还将清楚地了解如何评估要训练的模型，以及如何识别模型由于漂移而变得不可用。最后，您将了解可以用来解释模型工作原理的强大而简单的技术。

在阅读完本书后，您将充满信心使用 conda 和 Anaconda Navigator 管理依赖项，并深入了解端到端的数据科学工作流程。

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使用 Python 进行实践数据科学

本书首先概述了基本的 Python 技能，然后介绍了数据科学的基础技术，接着详细解释了执行这些技术所需的 Python 代码。您将通过学习示例来理解代码。代码已分解成小块（一次几行或一个函数），以便进行彻底的讨论。

随着您的学习进度，您将学习如何在探索关键数据科学 Python 包（包括 pandas、SciPy 和 scikit-learn）的功能的同时执行数据分析。最后，本书涵盖了数据科学中的伦理和隐私问题，并建议了提高数据科学技能的资源，以及了解数据科学新发展的方法。

在阅读完本书后，您应该能够舒适地使用 Python 完成基本的数据科学项目，并且应该具备在任何数据源上执行数据科学流程的技能。

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清理数据以进行有效的数据科学

本书深入探讨了数据摄取、异常检测、值插补和特征工程所需的工具和技术的实际应用。它还在每一章的末尾提供了长篇练习，以练习所获得的技能。

您将从查看 JSON、CSV、SQL RDBMS、HDF5、NoSQL 数据库、图像格式文件和二进制序列化数据结构等数据格式的数据摄取开始。此外，本书提供了大量示例数据集和数据文件，可供下载和独立探索。

从格式开始，您将插补缺失值、检测不可靠数据和统计异常，并生成成功的数据分析和可视化目标所需的合成特征。

在阅读完本书后，您将对执行真实世界数据科学和机器学习任务所需的数据清理过程有一个坚实的理解。

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数据科学与分析基础

本书结合了数据科学和分析的关键概念，帮助您对这些领域有实用的了解。本书的四个不同部分分为各个章节，解释了数据科学的核心内容。鉴于人们对数据科学的兴趣日益浓厚，本书适逢其时且内容丰富。

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数据科学 - 面试问题

以下是面试中一些最常见的问题。

Q1. 什么是数据科学，它与其他与数据相关的领域有什么区别？

数据科学是一个研究领域，它利用计算和统计方法从数据中获取知识和见解。它利用数学、统计学、计算机科学和领域特定知识的技术来分析大型数据集，从数据中发现趋势和模式，并对未来进行预测。

数据科学与其他数据相关领域的不同之处在于，它不仅仅是收集和组织数据。数据科学过程包括分析、建模、可视化和评估数据集。数据科学使用机器学习算法、数据可视化工具和统计模型等工具来分析数据，做出预测并发现数据中的模式和趋势。

其他与数据相关的领域，如机器学习、数据工程和数据分析，更专注于某一特定方面，例如机器学习工程师的目标是设计和创建能够从数据中学习并做出预测的算法，数据工程的目标是设计和管理数据管道、基础设施和数据库。数据分析就是探索和分析数据以发现模式和趋势。而数据科学则涉及建模、探索、收集、可视化、预测和模型部署。

总的来说，数据科学是一种更全面的数据分析方法，因为它涵盖了从数据准备到预测的整个过程。其他处理数据的领域则拥有更具体的专业领域。

Q2. 数据科学过程是什么，其中涉及的关键步骤有哪些？

数据科学过程，也称为数据科学生命周期，是一种系统的方法来找到数据问题的解决方案，它展示了开发、交付和维护数据科学项目所采取的步骤。

标准的数据科学生命周期方法包括使用机器学习算法和统计程序，从而产生更准确的预测模型。数据提取、准备、清洗、建模、评估等是数据科学中一些最重要的阶段。数据科学过程中涉及的关键步骤包括：

识别问题并了解业务

就像任何其他业务生命周期一样，数据科学生命周期从“为什么”开始。数据科学过程中最重要的部分之一是确定问题是什么。这有助于找到一个明确的目标，所有其他步骤都围绕它展开。简而言之，尽早了解业务目标非常重要，因为它将决定分析的最终目标。

数据收集

数据科学生命周期的下一步是数据收集，这意味着从适当且可靠的来源获取原始数据。收集的数据可以是有组织的或无组织的。数据可以从网站日志、社交媒体数据、在线数据存储库以及甚至使用 API 从在线源流式传输的数据中收集，还可以通过网络抓取或存储在 Excel 或任何其他来源中的数据。

数据处理

在从可靠来源收集高质量数据后，下一步是处理它。数据处理的目的是确保在进入下一阶段之前，已解决获取数据中的任何问题。如果没有这一步，我们可能会产生错误或不准确的发现。

数据分析

数据分析探索性数据分析 (EDA) 是一组用于分析数据的可视化技术。使用此方法，我们可以获取有关数据统计摘要的特定详细信息。此外，我们将能够处理重复数字、异常值并识别集合中的趋势或模式。

数据可视化

数据可视化是将信息和数据在图表上展示的过程。数据可视化工具通过使用图表、图形和地图等视觉元素，使理解数据中的趋势、异常值和模式变得容易。对于员工或企业主来说，它也是一种向不熟悉技术的人展示数据的好方法，而不会让他们感到困惑。

数据建模

数据建模是数据科学中最重要的方面之一，有时也被称为数据分析的核心。模型的预期输出应源自已准备和分析的数据。

在此阶段，我们开发用于训练和测试模型以执行生产相关任务的数据集。它还涉及选择正确的模型类型并确定问题是否涉及分类、回归或聚类。在分析模型类型后，我们必须选择合适的实现算法。必须谨慎执行此操作，因为它对于从提供的数据中提取相关见解至关重要。

模型部署

模型部署包含建立必要的交付方法，以便将模型部署到市场消费者或其他系统。机器学习模型也正在设备上实施，并获得认可和吸引力。根据项目的复杂程度，此阶段可能从Tableau Dashboard上的基本模型输出到拥有数百万用户的复杂云端部署。

Q3. 监督学习和无监督学习有什么区别？

监督学习 - 监督学习是一种机器学习和人工智能类型。它也称为“监督式机器学习”。它的定义特征是使用标记数据集来训练算法如何正确地对数据进行分类或预测结果。随着数据输入模型，其权重会发生变化，直到模型正确拟合。这是交叉验证过程的一部分。监督学习帮助组织为各种现实世界问题找到大规模的解决方案，例如将垃圾邮件分类到与收件箱分开的文件夹中，就像在Gmail中，我们有一个垃圾邮件文件夹。

监督学习算法 - 朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归。

无监督学习 - 无监督学习，也称为无监督机器学习，使用机器学习算法查看未标记的数据集并将它们组合在一起。这些程序发现隐藏的模式或数据组。它能够发现信息中的相似点和差异，使其非常适合探索性数据分析、交叉销售策略、客户细分和图像识别。

无监督学习算法 - K均值聚类

Q4. 什么是正则化，它如何帮助避免过拟合？

正则化是一种向模型添加信息以阻止其过拟合的方法。它是一种试图使系数估计尽可能接近零的回归类型，从而使模型更小。在这种情况下，去除额外的权重就是降低模型容量的含义。

正则化从选定的特征中去除任何额外的权重，并重新分配权重，使它们都相同。这意味着正则化使得学习一个既灵活又具有大量可移动部件的模型变得更加困难。一个非常灵活的模型是可以拟合尽可能多的数据点的模型。

Q5. 什么是交叉验证，为什么它在机器学习中很重要？

交叉验证是一种通过在可用输入数据的不同子集上训练机器学习模型，然后在另一个子集上测试它们来测试机器学习模型的技术。我们可以使用交叉验证来检测过拟合，即未能概括模式。

对于交叉验证，我们可以使用k折交叉验证方法。在k折交叉验证中，我们将开始时的数据分成k组（也称为折）。我们在除一个（k-1）之外的所有子集上训练机器学习模型，然后在未用于训练的子集上测试该模型。此过程执行k次，并且每次都将不同的子集留出用于评估（并且不用于训练）。

Q6. 机器学习中的分类和回归有什么区别？

回归和分类之间的主要区别在于，回归有助于预测连续量，而分类有助于预测离散类标签。这两种机器学习算法的一些组成部分也是相同的。

回归算法可以对离散值（即整数）做出预测。

如果该值以类标签概率的形式，则分类算法可以预测此类型的数据。

Q7. 什么是聚类，一些流行的聚类算法有哪些？

聚类是一种数据挖掘方法，它根据数据之间的相似性或差异对其进行组织。聚类技术用于根据数据中的结构或模式，将未分类、未处理的数据项组织成组。聚类算法有很多类型，包括排斥性、重叠性、层次性和概率性。

K均值聚类是聚类方法的一个流行示例，其中数据点根据其到每个组的质心的距离分配到K个组。最接近某个质心的数据点将被分组到同一类别中。较高的K值表示具有更多粒度的较小组，而较低的K值表示具有较少粒度的较大组。K均值聚类的常见应用包括市场细分、文档聚类、图片分割和图像压缩。

Q8. 什么是梯度下降，它如何在机器学习中工作？

梯度下降是一种优化算法，通常用于训练神经网络和机器学习模型。训练数据帮助这些模型随着时间的推移学习，并且梯度下降中的成本函数充当衡量其在每次参数更新迭代中的准确性的晴雨表。模型将不断更改其参数以使误差尽可能小，直到函数接近或等于0。一旦机器学习模型被调整到尽可能准确，它们就可以以强大的方式用于人工智能（AI）和计算机科学中。

Q9. 什么是A/B测试，它如何在数据科学中使用？

A/B测试是一种常见的随机对照实验形式。这是一种确定在受控环境中两个变量的哪个版本表现更好的方法。A/B测试是数据科学和整个科技行业中最重要的概念之一，因为它是最有效的方法之一，可以得出关于任何假设的结论。您必须了解什么是A/B测试以及它通常如何工作。A/B测试是评估产品的常用方法，并且在数据分析领域正在获得发展势头。在测试增量更改（例如用户体验修改、新功能、排名和页面加载速度）时，A/B 测试更有效。

Q10. 你能解释一下过拟合和欠拟合，以及如何缓解它们吗？

过拟合是当函数过度拟合到有限数量的数据点时出现的建模错误。它是模型具有过多的训练点和过高复杂度的结果。

欠拟合是当函数没有正确拟合数据点时出现的建模错误。这是模型过于简单且训练点不足的结果。

机器学习研究人员可以通过多种方法避免过拟合。这些方法包括：交叉验证、正则化、剪枝、Dropout。

机器学习研究人员可以通过多种方法避免欠拟合。这些方法包括：

• 获取更多训练数据。

• 添加更多参数或增加参数的大小。

• 使模型更复杂。

• 增加训练时间，直到成本函数达到最低。

通过这些方法，您应该能够改进您的模型并解决任何过拟合或欠拟合问题。