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求。本課程首先向您介紹數據科學，並幫助您實際使用應用程序開發數據科學問題的解決方案。您將了解數據科學的各個組成部分，並理解其重要性。本課程的後一部分介紹了流行的數據科學應用，並指出了該領域所提供的各種職業機會。參加課程結束時分配的測驗，評估你的收獲，並利用你的免費證書。
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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。它解釋了你如何決定度假的地方，如何預測天氣，以及使用數據科學在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呈指數增長的數據的必要性。它指出了人類如何在了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，你必須首先理解它的後台。因此，本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。
本部分包括您對各種數據科學應用的知識，如遊戲邏輯、產品物流、穀歌雙工、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礎知識外，不需要任何先驗知識。本課程以數據科學概念為基礎，提供各種具體應用。
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數據科學應用是一個1小時的課程，但可以自行安排課程進度。一旦你注冊了，你可以自己花時間完成課程。
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在這個免費的數據科學應用課程之後，我的下一個學習選擇是什麼?
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為什麼學習數據科學是必要的?
數據每秒鍾都在呈指數級增長，一個人不可能坐下來對每一塊數據進行分類，並從中獲得見解來做出商業決策。明智的做法是根據需求使用數據科學技術來收集數據、處理、分類和訓練模型，以獲得預期的結果。
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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，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當今組織收集和創建的大量且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並理解數據以找到結果，這將有助於業務增長。
數據科學是在數據的幫助下通過分析發現洞察和模式。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、金融行業等。
數據科學前提
機器學習:要從結構化或非結構化數據解決業務問題，必須具備以下方麵的良好知識機器學習算法。
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，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，我們需要很好地理解統計數據，如平均值、中位數、眾數、方差、標準差等。
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, Jupyter，表Cognos。
數據分析工具:R, Python, Statistics, SAS，Jupyter， R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner。
數據科學生命周期
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，如網絡抓取、手動輸入或實時從係統和設備捕獲數據。
數據準備:在這個階段中，原始數據被轉換成一致的階段格式。在這個階段，執行數據清理、數據縮減、數據集成和數據轉換。數據準備也被稱為數據轉換。
預處理或加工:在這個階段，數據科學家研究數據中值的模式、範圍、偏差和分布。它有助於確定適合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，見解以報告、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，並且對決策者來說更容易理解。
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，並收集、準備和組織數據，以從數據中破譯有用的信息。最後，這些信息被用來尋找業務解決方案。數據科學家還應該具備溝通和領導技能。
數據分析師:一個數據分析師是一個致力於解決特定問題的人。他們的角色是通過組織和分析給定的數據來找到結果。他們還將數據可視化，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、管理大量數據，並將其轉換為供業務分析師和數據科學家解釋的有用信息。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
醫學影像: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，用於可視化人體內部的部分，以發現其中的不規則。醫生手動檢查圖像以發現不規則情況，但很難發現顯微畸形。在深度學習技術的幫助下，更容易從掃描圖像中發現微觀畸形。
藥物發現:藥物研發是製藥工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。藥物研發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主題之一。預測模型從曆史數據中學習，發現模式，並根據數據給出預測。預測分析在改善患者護理、提高供應鏈效率、慢性疾病管理和提高藥品物流效率方麵非常有用。
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客戶進行細分。其中一個流行的無監督聚類算法是K-means，用於對相似數據點進行聚類。
風險建模:在銀行業中，信用風險建模具有較高的優先級。它幫助銀行分析如何償還貸款。在大數據和數據科學的幫助下，銀行業可以在批準貸款之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
