數據科學的流行應用
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關於這個免費證書課程
數據科學應用課程迎合了數據科學愛好者處理各種實時問題的需要。本課程首先向您介紹數據科學，並幫助您實際操作應用程序，為數據科學問題開發解決方案。您將了解數據科學的各個組成部分，並了解其重要性。本課程的後一部分理解了流行的數據科學應用，並指出了該領域提供的各種職業機會。參加課程結束時指定的測試，評估你的收獲，並使用你的免費證書。
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課程大綱
本節提供了各種示例來幫助您理解數據科學。它用數據科學解釋了你如何決定度假地點，如何預測天氣，以及一年中特定時間的銷售情況。
本節解釋了數據科學處理每秒成倍增長的數據的必要性。它指出了人類如何在理解數據的情況下登上月球，以及一個係統如何根據以前的客戶記錄每天發送數百萬封電子郵件。
要理解數據科學的過程，首先必須理解它的後端。因此，該模塊主要關注其體係結構。您將經曆數據科學生命周期中的五個重要步驟。
要使體係結構正常工作，特定的組件起著重要的作用。本模塊將詳細介紹數據科學的四個基本組成部分。
本部分將了解各種數據科學應用的知識，如遊戲邏輯、產品物流、穀歌雙相、視覺搜索、個性化廣告、增強現實、聊天機器人、體育分析、個性化定價和教育。
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這是一門初學者課程，除了了解計算機基礎知識和數據科學概念的基本知識外，不需要任何先驗知識。本課程帶來了建立在數據科學概念上的各種具體應用。
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數據科學應用是一個1小時的課程，但是是自行安排的。一旦你注冊，你可以用自己的時間完成課程。
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是的，一旦你注冊了這門課程，你將有機會終身學習這個偉大的學習學院的免費課程。beplay2018官网您可以隨時登錄學習，並在注冊課程後的任何時間參考所附的學習材料。
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一旦您理解了可以使用數據科學概念的各種應用程序，您就可以報名參加了數據科學學士豐富您的專業知識。
為什麼學習數據科學是必要的?
數據每秒鍾都呈指數級增長，沒有人能夠坐在那裏對每一個數據進行分類，並從中獲得見解來做出業務決策。使用數據科學技術根據需求收集數據、處理、分類和訓練模型以獲得預期結果是唯一明智的做法。
數據科學的流行應用
什麼是數據科學?
數據科學是一種多學科方法，它結合了領域專業知識、編程技能和知識數學而且統計數據從今天的組織收集和創建的大量和不斷增長的數據中提取可操作的見解。
數據科學是關於分析原始數據並使用各種複雜而高效的算法找到模式。這些模式用於可視化數據和理解數據以查找結果，這將有助於業務增長。
數據科學就是通過分析，在數據的幫助下找到見解和模式。數據科學家通過使用不同的重要過程來發現見解和模式。
如今，數據科學被應用於多個領域，如醫療保健、體育、交通、金融業等領域。
數據科學的前提條件
機器學習:要從結構化或非結構化數據解決業務問題，必須熟悉機器學習算法．
編程:你一定對其中一種有很深的了解編程語言．對於數據科學來說，Python、R和Spark是一些重要的編程語言。
統計:在數據科學中，要從數據中提取信息，我們需要對平均值、中位數、眾數、方差、標準差等統計數據有很好的理解。
批判性思維:除了技術技能，你還需要跳出思維定式，找出多種方法以更有效的方式解決問題。
用於數據科學的工具
以下是數據科學所需的一些工具:
數據倉庫工具:ETL, SQL，Hadoop， Informatica/Talend, AWS, Redshift。
機器學習工具:Spark, Mahout, Azure ML studio。
數據可視化工具:R，木星，表Cognos。
數據分析工具:R、Python、Statistics、SAS、Jupyter， R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner。
科學數據生命周期
數據科學生命周期或也稱為數據科學管道分為多個步驟。
截圖:在第一階段，原始數據(結構化或非結構化)通過任何方法收集，如web抓取、手動輸入或從係統和設備實時捕獲數據。
數據準備:在這個階段，原始數據被輸出成一致的階段格式。在這個階段，進行數據清理、數據約簡、數據集成和數據轉換。數據準備也被稱為數據munging。
進行預處理或過程:在這個階段，數據科學家研究數據中的模式、範圍、偏差和值的分布。它有助於確定適合用不同分析方法使用的數據。
分析:在這個階段，數據科學家使用各種分析方法，如回歸，預測分析、機器學習和/或深度學習算法來從準備好的數據中找到見解。
交流:在最後階段，洞察以報告、圖表或其他形式表示數據可視化這些技術有助於發現對業務的影響，並且更容易為決策者所理解。
數據科學中的重要角色
數據科學家:一個數據科學家識別問題陳述，收集、準備和組織數據，從數據中解讀有用的信息。最後，利用這些信息找到業務解決方案。數據科學家還應該具備溝通和領導能力。
數據分析:一個數據分析師是一個致力於解決特定問題的人。他們的作用是通過組織和分析給定的數據來找到結果。他們還可視化數據，以便呈現給涉眾。
數據工程師:的數據工程師管理大量數據。它們用於收集、管理並將大量數據轉換為業務分析師和數據科學家可以解釋的有用信息。他們主要使用Java, MongoDB, R, Scala等。
數據科學的應用
數據科學在醫療保健中的應用
醫學成像:數據科學在醫療保健中的主要應用是醫學成像。有多種成像技術，如CT掃描，x射線等，用來可視化人體內部，發現其中的不規則。醫生手動檢查圖像，以發現不規則的地方，但很難發現顯微鏡下的畸形。在深度學習技術的幫助下，從掃描圖像中發現微觀畸形變得更加容易。
藥物發現:藥物發現是製藥行業中複雜的學科之一。他們依靠數據科學技術來解決他們的問題，為人們創造更好的藥物。藥物發現需要大量的財政支出和試驗。
預測分析:預測分析是健康分析中最重要的課題之一。預測模型從曆史數據中學習，發現模式，並根據數據進行預測。預測分析在改善病人護理、提高供應鏈效率、慢性疾病管理和提高藥品物流效率方麵是有用的。
數據科學在銀行業中的應用
欺詐檢測:機器學習模型幫助銀行和公司發現欺詐和惡意交易模式。它涉及到訓練模型的數據樣本。這個過程包括使用幾種機器學習算法訓練模型，然後測試和部署模型。k均值聚類和支持向量機用於數據預處理和分類。
客戶細分:機器學習算法有助於根據客戶的共同特征和行為對其進行細分。最受歡迎的無監督聚類算法是K-means，用於將相似的數據點聚類。
風險建模:在銀行業中，信用風險建模具有較高的重要性。它幫助銀行分析貸款將如何償還。在大數據和數據科學的幫助下，銀行業可以在批準貸款前對違約者進行分析和分類。
數據科學在金融行業中的應用
