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。
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本文標題:干貨丨7張圖真正讀懂數據科學!
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