數據科學已成為領域專家必備的知識和能力之一。如今，幾乎所有的專家都在談論大數據，但是部分“專家”并不是真正懂得大數據及其背后的科學——數據科學。在國內，數據科學的系統性研究仍屬空白，人們只知道需要學習這門新興科學，但并不知道如何學習。
一、基礎理論
數據科學家及數據科學項目的核心問題。
二、數據預處理
“數據預處理”是數據科學的主要研究內容之一。通常，數據預處理是數據計算活動的前提，可以提升數據計算的效果和效率。數據預處理工作不僅可以提高數據質量、降低數據計算的復雜度，而且還可以減少數據規模、提升數據處理的準確性。數據預處理涉及數據質量、數據審計、數據清洗、數據變換、數據集成、數據脫敏、數據規約和數據標注等基本活動。數據科學家（或團隊）應具備數據預處理的基本知識、實戰經驗和創造性思維。
三、數據統計
數據科學處于數學與統計知識、黑客精神與技能和領域實務知識等三大領域的交叉之處。
統計學是數據科學的主要理論基礎之一。因此，統計分析能力是數據科學家的核心競爭力之一。當然，統計學是幾乎所有學科領域專家應掌握的必備知識，也是很多專業的必修課程。但是，在實際工作中發現，部分領域專家的統計學基礎較差，缺乏興趣和信心，甚至對其產生恐懼感，嚴重影響了其數據處理能力。
四、機器學習
機器學習是數據科學的主要理論基礎之一。同時，人機協同數據處理能力是數據科學家的核心競爭力之一。數據科學家（或團隊）應具備機器學習的基本知識、實戰經驗和創造性思維。
五、數據可視化
數據可視化是數據科學的主要理論基礎之一。因此，數據可視化能力是數據科學家的核心競爭力之一。數據科學家（或團隊）應具備數據可視化的基本知識、實戰經驗和創造性思維。本章在討論數據可視化在數據科學中重要地位的基礎上，重點介紹數據可視化的主要類型、基本模型、常用方法、評價與改進以及典型案例，并最后討論數據可視化技術的發展趨勢。
六、數據計算
“數據計算”是數據科學的主要研究內容之一。數據處理、數據管理和數據產品研發活動均涉及一個底層問題——數據計算模式與平臺的選擇。因此，數據科學家（團隊）應具備數據計算的基本知識、實戰經驗和創造性思維。
七、數據管理
“數據管理”也是數據科學的主要研究內容之一。通常，數據管理以數據預處理活動為基礎，并為不同的數據處理系統提供共性平臺。數據科學家（或團隊）應具備數據管理的基本知識、實戰經驗和創造性思維。
核心關注：拓步ERP系統平臺是覆蓋了眾多的業務領域、行業應用，蘊涵了豐富的ERP管理思想，集成了ERP軟件業務管理理念，功能涉及供應鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業務領域的管理，全面涵蓋了企業關注ERP管理系統的核心領域，是眾多中小企業信息化建設首選的ERP管理軟件信賴品牌。
轉載請注明出處：拓步ERP資訊網http://m.nttd-wave.com.cn/
本文標題：干貨丨7張圖真正讀懂數據科學！
本文網址：http://m.nttd-wave.com.cn/html/support/11121819914.html
相關文章
