data1001是數據科學專業的一個基礎單元。該單元的重點是培養所有學生的批判性和統計思維能力。如果留學生們再這方面的學習過程中產生問題，可以了解一下海馬課堂留學生課程輔導相關服務。

一、課程簡介

使用手機是否會增加腦瘤的發病率?在發生致命攻擊后，公眾對鯊魚誘餌的態度是什么?統計學是決策的科學，在每個行業都是必不可少的，是所有依靠數據的研究的基礎。學生將使用來自物理、健康、生命科學和社會科學的問題和數據，在團隊環境中發展適應性的問題解決技能。通過嵌入式技術的互動教學，DATA1001發展批判性思維和技能來解決數據問題。它是DATA2002的先決條件。

二、什么是數據科學?

數據科學將數學和統計學、專業編程、高級分析、人工智能(AI)和機器學習與特定的主題專業知識相結合，以發現隱藏在組織數據中的可操作的洞察力。這些洞察力可以用來指導決策和戰略規劃。

數據源的加速增長，以及隨后的數據，使得數據科學成為每個行業中增長最快的領域之一。因此，數據科學家的角色被《哈佛商業評論》稱為 "21世紀最性感的工作 "也就不足為奇了(鏈接位于IBM之外)。各個組織越來越依賴他們來解釋數據，并提供可操作的建議來改善業務成果。

三、數據科學項目階段

數據科學的生命周期涉及各種角色、工具和流程，使分析師能夠收集可操作的見解。通常情況下，一個數據科學項目會經歷以下幾個階段：

1.數據攝取

該生命周期從數據收集開始--包括使用各種方法從所有相關來源收集的原始結構化和非結構化數據。這些方法可以包括手動輸入、網絡刮削、以及來自系統和設備的實時流數據。數據源可以包括結構化數據，如客戶數據，以及非結構化數據，如日志文件、視頻、音頻、圖片、物聯網(IoT)、社交媒體等等。

2.數據存儲和數據處理

由于數據可以有不同的格式和結構，公司需要根據需要采集的數據類型考慮不同的存儲系統。數據管理團隊幫助圍繞數據存儲和結構制定標準，這有利于圍繞分析、機器學習和深度學習模型的工作流程。這個階段包括使用ETL(提取、轉換、加載)工作或其他數據集成技術來清理數據、重復數據、轉換和組合數據。在加載到數據倉庫、數據湖或其他存儲庫之前，這種數據準備對于提高數據質量至關重要。

3.數據分析

在這里，數據科學家進行探索性的數據分析，以檢查數據中的偏差，模式，范圍和價值的分布。這種數據分析探索推動了a/b測試的假設生成。它還允許分析員確定數據的相關性，以便在預測分析、機器學習和/或深度學習的建模工作中使用。根據一個模型的準確性，企業可以依賴這些洞察力來進行商業決策，使他們能夠推動更多的可擴展性。

4.溝通

最后，洞察力以報告和其他數據可視化的形式呈現，使商業分析師和其他決策者更容易理解這些洞察力及其對業務的影響。數據科學編程語言，如R或Python，包括生成可視化的組件;另外，數據科學家可以使用專門的可視化工具。

以上就是關于data1001數據科學的全部內容，海馬課堂專業課程輔導，2100+嚴選碩博學霸師資，針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師，根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。