數(shù)據(jù)科學(xué)研究數(shù)據(jù)以提取對業(yè)務(wù)有意義的洞察。這是一種多學(xué)科的方法，可將數(shù)學(xué)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、人工智能以及計算機工程等領(lǐng)域的原則和實踐結(jié)合起來，進而分析大量數(shù)據(jù)。此分析可幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家提出和回答如下問題：發(fā)生了什么、為什么發(fā)生、將發(fā)生什么以及結(jié)果可以做什么。data3888 是悉尼大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)的畢業(yè)論文課，接下來為大家講一講這樣的課程怎么學(xué)習(xí)?

一、課程目標(biāo)分析

在我們不斷變化的世界中，我們正面臨著一個新的數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，有效地結(jié)合和分析大量數(shù)據(jù)集的能力對于商業(yè)和政府的知情決策以及科學(xué)研究是至關(guān)重要的。數(shù)據(jù)科學(xué)是一個新興的跨學(xué)科領(lǐng)域，其重點是高性能計算和對結(jié)論信心的定量表達，以及在不同學(xué)科背景下對這些結(jié)論的清晰溝通。本單元是我們的頂點項目，提供了創(chuàng)建公共數(shù)據(jù)產(chǎn)品的機會，可以說明你在本學(xué)科所學(xué)的概念和技能。

在這個單元中，你將有機會探索更深層次的學(xué)科知識;同時也會通過基于項目的學(xué)習(xí)進行交流和合作。本單元的頂點項目將使你能夠識別數(shù)據(jù)驅(qū)動的問題并將其納入分析框架，通過計算手段解決問題，解釋結(jié)果并將你的發(fā)現(xiàn)傳達給不同的受眾。所有這些技能都受到雇主的高度重視。本單元將培養(yǎng)學(xué)生在跨學(xué)科團隊中工作的能力，在兩個或多個學(xué)科之間轉(zhuǎn)換問題，這對未來的專業(yè)和研究途徑都是至關(guān)重要的。

二、數(shù)據(jù)科學(xué)為何如此重要?

數(shù)據(jù)科學(xué)十分重要，因為它可以結(jié)合相關(guān)工具、方法和技術(shù)來從數(shù)據(jù)中提取含義?，F(xiàn)代企業(yè)充斥著大量數(shù)據(jù)，能夠自動收集和存儲信息的設(shè)備因此激增。線上系統(tǒng)和支付門戶在電子商務(wù)、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域以及人類生活的其他各個方面捕獲的數(shù)據(jù)越來越多。我們擁有海量可用的文本、音頻、視頻以及圖像數(shù)據(jù)。

三、數(shù)據(jù)科學(xué)的歷史

雖然數(shù)據(jù)科學(xué)這一術(shù)語并不新鮮，但是其含義和內(nèi)涵已隨著時間的推移而發(fā)生了變化。這個詞首次出現(xiàn)在 60 年代，用作統(tǒng)計數(shù)據(jù)的替代名稱。直到 90 年后期，計算機科學(xué)專家才正式確定了這一術(shù)語。數(shù)據(jù)科學(xué)的一種擬議定義是將其視為獨立的領(lǐng)域，并具有以下三個方面：數(shù)據(jù)設(shè)計、數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析。又過了十年之后，數(shù)據(jù)科學(xué)這一詞才得以在學(xué)術(shù)界之外使用。

四、數(shù)據(jù)科學(xué)的未來

人工智能和機器學(xué)習(xí)創(chuàng)新使得數(shù)據(jù)處理更快速且更高效。行業(yè)需求在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)催生了課程、學(xué)位以及工作崗位的生態(tài)系統(tǒng)。由于跨職能技能和經(jīng)驗的需求，數(shù)據(jù)科學(xué)呈現(xiàn)出預(yù)計將在未來幾十年繼續(xù)強勁增長的趨勢。

五、數(shù)據(jù)科學(xué)的用途是什么?

數(shù)據(jù)科學(xué)用于通過以下四種主要方式研究數(shù)據(jù)：

1.描述性分析

描述性分析會檢查數(shù)據(jù)，來獲取數(shù)據(jù)環(huán)境中發(fā)生的情況和正在發(fā)生的情況的洞察。它的特征是數(shù)據(jù)的可視化，例如餅圖、條形圖、折線圖、表或生成的敘述。 例如，航班預(yù)訂服務(wù)可能會記錄每日預(yù)訂的機票數(shù)量等數(shù)據(jù)。描述性分析將揭示此服務(wù)的預(yù)訂高峰月、預(yù)訂低迷月以及高績效月。

2.診斷分析

診斷分析是一種深入或詳細的數(shù)據(jù)檢查，用于了解某些情況發(fā)生的原因。它的特征是技術(shù)，例如向下鉆取、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘以及關(guān)聯(lián)。要了解每一種技術(shù)的獨特模式，可能需要對指定的數(shù)據(jù)集執(zhí)行多次數(shù)據(jù)操作和轉(zhuǎn)換。例如，航班服務(wù)需要深入了解績效特別突出的月份，來更好地了解預(yù)定高峰。借此可能會發(fā)現(xiàn)，許多客戶會去往特定城市參加每月的體育賽事。

3.預(yù)測分析

預(yù)測分析使用歷史數(shù)據(jù)來準確預(yù)測未來可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)模式。它的特征是技術(shù)，例如機器學(xué)習(xí)、預(yù)測、模式匹配和預(yù)測建模。在每一種技術(shù)中，計算機均經(jīng)過訓(xùn)練，能對數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系進行逆向工程。例如，航班服務(wù)團隊可使用數(shù)據(jù)科學(xué)在每年年初預(yù)測來年的航班預(yù)訂模式。電腦程序或算法可能會查看過去的數(shù)據(jù)并預(yù)測 5 月某些目的地的預(yù)訂高峰。通過預(yù)估客戶未來的旅行需求，公司可以自 2 月起開始為這些城市投放有針對性的廣告。

4.規(guī)范性分析

規(guī)范性分析將預(yù)測數(shù)據(jù)提升到新水平。它不僅會預(yù)測可能會發(fā)生的情況，還能為對結(jié)果的最佳響應(yīng)提供建議。同時可以分析不同選擇的潛在影響，并推薦最佳行動方案。它使用機器學(xué)習(xí)的圖形分析、模擬、復(fù)雜事件處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和建議引擎。

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