数据科学教程
Evelyn Clarke 数据科学教程摘要
数据科学是从数据中提取知识以进行预测或开发模型，它是一个快速发展的领域，对企业具有巨大潜力。本篇面向初学者的数据科学教程将学习一些基本的数据科学概念，如定义、组成部分、应用和挑战。
什么是数据科学？
数据科学是将原始数据转化为有价值的见解，用于做出明智决策的过程。它是一个涉及应用统计学、机器学习和数据挖掘来解决问题的研究领域。
数据科学教学大纲
数据科学基础入门
| 👉 第 1 课 | 什么是数据科学？ — 简介、基本概念与过程 |
| 👉 第 2 课 | 数据科学与机器学习 — 有什么区别？ |
| 👉 第 3 课 | SAS初学者教程 — 什么是SAS及编程示例 |
| 👉 第 4 课 | 什么是数据分析？ — 研究 | 类型 | 方法 | 技术 |
必须知道！
| 👉 第 1 课 | 数据科学书籍 — 15+本最佳数据科学入门书籍 |
| 👉 第 2 课 | 数据科学面试题 — 50大数据科学面试问题与答案 |
| 👉 第 3 课 | 数据工程师面试题 — 60大数据工程师面试问题与答案 |
| 👉 第 4 课 | SAS面试题 — 50大SAS面试问题与答案 |
为什么要学习数据科学？
学习数据科学有很多好处，例如：
- 你将能够处理各种不同类型的数据。
- 能够运用你的技能解决现实世界的问题。
- 它有助于你开发创造性的解决方案，从而改善业务成果。
数据科学的应用
以下是数据科学的一些应用：
- 预测未来事件。
- 在数据中发现模式。
- 你可以根据过去的事件对未来做出预测。
- 它可以用于改善医疗保健和教育。
- 它帮助你检测欺诈和其他犯罪行为。
学习数据科学的先决条件
在学习本数据科学教程之前，你应该具备计算机基础知识和一些常见的编程概念。
你将在这份数据科学初学者教程中学到什么？
在本数据科学教程中，你将学习数据科学的定义、为什么学习数据科学、数据科学的组成部分、数据科学工作、角色、数据科学工具、数据科学的应用以及数据科学的挑战。什么是SAS？还有一份数据科学课程、笔记、书籍和带pdf的面试题列表。
谁可以学习数据科学？
这份Python数据科学教程专为计算机科学专业的毕业生以及任何想学习数据科学及相关技术的人士设计。
