你學習什麼?
- 開發一個理解的基本麵數據科學技術和工具和編程語言。
- 學習科學技術來實現數據分析和解釋大型數據集在組織水平。
- 獲得的能力,設計、開發、部署和數據驅動的解決方案應用於實際的業務問題。
- 開發技能來識別和應用適當的數據科學技術來解決業務和研究目標。
- 理解數據科學的倫理問題,並能夠應用數據隱私和安全的原則。
- 培養溝通能力數據科學結果利益相關者和決策者。
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探索數據科學技術課程
這是科學課程的列表數據理解更多關於字段和幫你鋪的道路數據科學事業。
你將獲得的技能
- 開發能力開發和利用數據科學軟件和應用程序。
- 應用統計分析和機器學習算法和顯示數據。
- 解釋數據畫出有意義的見解和通信業務決策。
- 應用數據分析技術,使數據驅動的預測和決策。
- 將數據挖掘技術應用到清潔、組織和準備數據進行分析。
- 應用數據科學技術開發能力來解決現實世界的問題
本課程的主題
數據科學技術是什麼?
數據科學技術方法和過程用於分析和從大型數據集提取有價值的見解。這些技術在各個領域的使用,從藥品到市場融資。數據科學的目標是將數據轉化為可操作的見解,使數據驅動的業務決策。
數據科學技術包括使用各種工具和技術來收集、存儲、處理、分析和可視化數據。這些技術包括預測分析、機器學習、統計分析、數據挖掘、自然語言處理和數據爭論。
預測分析:預測分析使用統計和機器學習的方法來識別數據模式和預測未來的結果。機器學習算法可以應用於探測數據中的模式和推導預測未來的結果。數據挖掘就是從大型數據集提取有用信息的過程。自然語言處理是自然語言分析獲得的見解。
統計分析:統計分析使用數學和統計方法來分析數據並得出結論。它涉及使用描述性和推論統計數據得出結論。
數據可視化:數據可視化的過程包括創建視覺表示的數據。可以使用各種工具,如圖表,圖表,地圖,和其他可視化和數據可視化有助於使數據更容易理解和解釋。
數據科學技術是一組策略和方法用於分析大量的數據和提取有意義的見解。這些技術被用來發現模式、趨勢和關係,可用於通知決策和發展戰略。這些技術包括數據挖掘,機器學習,人工智能,並統計分析。這些技術被用來發現數據中的模式可以用來通知數據驅動的決策和建立預測模型。使用這些技術,組織可以做出更明智的決策和獲得競爭優勢。
這些偉大的在beplay2018官网線學習課程提供了一個深入的調查數據科學、教學學習者的基本技術和策略對數據進行分析和解讀。通過互動講座,實踐練習,和實際應用,學習者將獲得必要的技能和知識,成為成功的數據在相關領域科學家或追求一個潛在的作用。
