数据科学教程

如今，世界正处于数据统治的时代。这导致了对数据科学家的巨大需求。无论您是使用搜索引擎在互联网上获取信息，还是向您的移动设备询问路线，我们都已经以各种方式遇到了数据科学，您都在使用数据科学应用程序。多年来，数据科学一直对处理我们一些最日常的活动至关重要。如果您具备良好的数据科学知识，您将能够以最有效的方式处理数据。

什么是数据科学？

数据科学也称为数据驱动科学，它利用科学方法、流程和系统从各种形式的数据（即结构化或非结构化数据）中提取知识或见解。数据科学利用最先进的硬件、编程系统和算法来解决与数据相关的问题。这是人工智能的发展方向。

数据科学应用

以下是数据科学的应用：

• 游戏行业
• 医疗保健
• 医学图像分析
• 预测分析
• 图像识别
• 推荐系统
• 航空公司路线规划
• 金融
• 改善医疗保健服务
• 计算机视觉
• 高效的能源管理
• 互联网搜索
• 语音识别
• 教育

数据科学职业/就业机会

以下是数据科学中的一些职业道路和就业机会：

• 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

受众：谁可以学习数据科学？

本教程适合任何希望开始数据科学职业的人，因为本教程涵盖了什么是数据科学、数据科学的重要工具、课程、常见面试问题、数据科学家的薪资、如何在数据科学领域发展职业以及未来的发展机遇等内容。

学习数据科学的先决条件

在继续本教程之前，您应该具备Python编程语言的基本编码知识，能够使用任何Python IDE以及执行Python程序。如果您完全不了解Python，请参考我们的Python教程，该教程位于https://tutorialspoint.com/python/index.htm，以获得对该语言的全面了解。

以下是一些在开始学习数据科学之前应了解的技术概念：统计学、机器学习、数据建模、数据库以及Python编程。