數(shù)據(jù)科學(xué)將數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、專(zhuān)業(yè)編程、高級(jí)分析、人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)與特定主題的專(zhuān)業(yè)知識(shí)相結(jié)合，以發(fā)現(xiàn)隱藏在組織數(shù)據(jù)中的可行見(jiàn)解。這些見(jiàn)解可用于指導(dǎo)決策和戰(zhàn)略規(guī)劃。這篇文章為大家?guī)?lái)數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)澳洲留學(xué)生課程輔導(dǎo)!

一、課程概覽

DATA1001 是數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的基礎(chǔ)單元。該單元重點(diǎn)培養(yǎng)所有學(xué)生的批判性思維和統(tǒng)計(jì)思維能力。使用手機(jī)會(huì)增加腦腫瘤的發(fā)病率嗎?在鯊魚(yú)遭到致命攻擊后，公眾對(duì)誘捕鯊魚(yú)的態(tài)度如何?統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)決策科學(xué)，在各行各業(yè)都至關(guān)重要，也是所有依賴(lài)數(shù)據(jù)的研究的基礎(chǔ)。學(xué)生將利用物理、健康、生命和社會(huì)科學(xué)中的問(wèn)題和數(shù)據(jù)，在團(tuán)隊(duì)環(huán)境中培養(yǎng)適應(yīng)性問(wèn)題解決技能。DATA1001 采用嵌入式技術(shù)進(jìn)行互動(dòng)教學(xué)，培養(yǎng)批判性思維和利用數(shù)據(jù)解決問(wèn)題的技能。這是學(xué)習(xí) DATA2002 的先決條件。

二、數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)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(guān)來(lái)源收集原始的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些方法包括手動(dòng)輸入、網(wǎng)絡(luò)搜刮以及來(lái)自系統(tǒng)和設(shè)備的實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源可包括客戶(hù)數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及日志文件、視頻、音頻、圖片、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、社交媒體等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理：由于數(shù)據(jù)可能有不同的格式和結(jié)構(gòu)，公司需要根據(jù)需要捕獲的數(shù)據(jù)類(lèi)型考慮不同的存儲(chǔ)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)有助于圍繞數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和結(jié)構(gòu)制定標(biāo)準(zhǔn)，從而促進(jìn)圍繞分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的工作流程。這一階段包括使用 ETL(提取、轉(zhuǎn)換、加載)工作或其他數(shù)據(jù)集成技術(shù)清理數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換和組合數(shù)據(jù)。在將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖或其他存儲(chǔ)庫(kù)之前，這種數(shù)據(jù)準(zhǔn)備對(duì)于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)分析：在此，數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)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(dòng)了 a/b 測(cè)試假設(shè)的生成。它還能讓分析師確定數(shù)據(jù)的相關(guān)性，以便在預(yù)測(cè)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和/或深度學(xué)習(xí)的建模工作中使用。根據(jù)模型的準(zhǔn)確性，企業(yè)可以依賴(lài)這些洞察力進(jìn)行業(yè)務(wù)決策，從而提高可擴(kuò)展性。

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

三、數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)家

數(shù)據(jù)科學(xué)被視為一門(mén)學(xué)科，而數(shù)據(jù)科學(xué)家則是這一領(lǐng)域的從業(yè)人員。數(shù)據(jù)科學(xué)家不一定直接負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)科學(xué)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(fù)責(zé)，但數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)就哪類(lèi)數(shù)據(jù)有用或需要提出建議。雖然數(shù)據(jù)科學(xué)家可以建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但在更大范圍內(nèi)擴(kuò)展這些工作需要更多的軟件工程技能來(lái)優(yōu)化程序，使其運(yùn)行得更快。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家通常會(huì)與機(jī)器學(xué)習(xí)工程師合作來(lái)擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

數(shù)據(jù)科學(xué)家的職責(zé)通常會(huì)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(guò)，數(shù)據(jù)科學(xué)家的技能組合通常比普通數(shù)據(jù)分析師更廣泛。相對(duì)而言，數(shù)據(jù)科學(xué)家利用 R 和 Python 等常用編程語(yǔ)言進(jìn)行更多的統(tǒng)計(jì)推斷和數(shù)據(jù)可視化。

要完成這些任務(wù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家所需的計(jì)算機(jī)科學(xué)和純科學(xué)技能超出了一般業(yè)務(wù)分析師或數(shù)據(jù)分析師的水平。數(shù)據(jù)科學(xué)家還必須了解業(yè)務(wù)的具體情況，如汽車(chē)制造、電子商務(wù)或醫(yī)療保健。

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