數(shù)據(jù)科學將數(shù)學和統(tǒng)計學、專業(yè)編程、高級分析、人工智能(AI)和機器學習與特定主題的專業(yè)知識相結合，以發(fā)現(xiàn)隱藏在組織數(shù)據(jù)中的可行見解。這些見解可用于指導決策和戰(zhàn)略規(guī)劃。這篇文章為大家?guī)頂?shù)據(jù)科學基礎澳洲留學生課程輔導!

一、課程概覽

DATA1001 是數(shù)據(jù)科學專業(yè)的基礎單元。該單元重點培養(yǎng)所有學生的批判性思維和統(tǒng)計思維能力。使用手機會增加腦腫瘤的發(fā)病率嗎?在鯊魚遭到致命攻擊后，公眾對誘捕鯊魚的態(tài)度如何?統(tǒng)計學是一門決策科學，在各行各業(yè)都至關重要，也是所有依賴數(shù)據(jù)的研究的基礎。學生將利用物理、健康、生命和社會科學中的問題和數(shù)據(jù)，在團隊環(huán)境中培養(yǎng)適應性問題解決技能。DATA1001 采用嵌入式技術進行互動教學，培養(yǎng)批判性思維和利用數(shù)據(jù)解決問題的技能。這是學習 DATA2002 的先決條件。

二、數(shù)據(jù)科學經歷階段

數(shù)據(jù)采集：生命周期始于數(shù)據(jù)收集--使用各種方法從所有相關來源收集原始的結構化和非結構化數(shù)據(jù)。這些方法包括手動輸入、網絡搜刮以及來自系統(tǒng)和設備的實時流數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源可包括客戶數(shù)據(jù)等結構化數(shù)據(jù)，以及日志文件、視頻、音頻、圖片、物聯(lián)網(IoT)、社交媒體等非結構化數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理：由于數(shù)據(jù)可能有不同的格式和結構，公司需要根據(jù)需要捕獲的數(shù)據(jù)類型考慮不同的存儲系統(tǒng)。數(shù)據(jù)管理團隊有助于圍繞數(shù)據(jù)存儲和結構制定標準，從而促進圍繞分析、機器學習和深度學習模型的工作流程。這一階段包括使用 ETL(提取、轉換、加載)工作或其他數(shù)據(jù)集成技術清理數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)、轉換和組合數(shù)據(jù)。在將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖或其他存儲庫之前，這種數(shù)據(jù)準備對于提高數(shù)據(jù)質量至關重要。

數(shù)據(jù)分析：在此，數(shù)據(jù)科學家進行探索性數(shù)據(jù)分析，以檢查數(shù)據(jù)中的偏差、模式、范圍和數(shù)值分布。這種數(shù)據(jù)分析探索推動了 a/b 測試假設的生成。它還能讓分析師確定數(shù)據(jù)的相關性，以便在預測分析、機器學習和/或深度學習的建模工作中使用。根據(jù)模型的準確性，企業(yè)可以依賴這些洞察力進行業(yè)務決策，從而提高可擴展性。

交流：最后，洞察力會以報告和其他數(shù)據(jù)可視化的形式呈現(xiàn)，使業(yè)務分析師和其他決策者更容易理解這些洞察力及其對業(yè)務的影響。R 或 Python 等數(shù)據(jù)科學編程語言包含生成可視化的組件;或者，數(shù)據(jù)科學家可以使用專用的可視化工具。

三、數(shù)據(jù)科學與數(shù)據(jù)科學家

數(shù)據(jù)科學被視為一門學科，而數(shù)據(jù)科學家則是這一領域的從業(yè)人員。數(shù)據(jù)科學家不一定直接負責數(shù)據(jù)科學生命周期中涉及的所有流程。例如，數(shù)據(jù)管道通常由數(shù)據(jù)工程師負責，但數(shù)據(jù)科學家可能會就哪類數(shù)據(jù)有用或需要提出建議。雖然數(shù)據(jù)科學家可以建立機器學習模型，但在更大范圍內擴展這些工作需要更多的軟件工程技能來優(yōu)化程序，使其運行得更快。因此，數(shù)據(jù)科學家通常會與機器學習工程師合作來擴展機器學習模型。

數(shù)據(jù)科學家的職責通常會與數(shù)據(jù)分析師重疊，特別是在探索性數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化方面。不過，數(shù)據(jù)科學家的技能組合通常比普通數(shù)據(jù)分析師更廣泛。相對而言，數(shù)據(jù)科學家利用 R 和 Python 等常用編程語言進行更多的統(tǒng)計推斷和數(shù)據(jù)可視化。

要完成這些任務，數(shù)據(jù)科學家所需的計算機科學和純科學技能超出了一般業(yè)務分析師或數(shù)據(jù)分析師的水平。數(shù)據(jù)科學家還必須了解業(yè)務的具體情況，如汽車制造、電子商務或醫(yī)療保健。

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