數據科學將數學和統計學、專業編程、高級分析、人工智能(AI)和機器學習與特定主題的專業知識相結合，以發現隱藏在組織數據中的可行見解。這些見解可用于指導決策和戰略規劃。這篇文章為大家帶來數據科學基礎澳洲留學生課程輔導!

一、課程概覽

DATA1001 是數據科學專業的基礎單元。該單元重點培養所有學生的批判性思維和統計思維能力。使用手機會增加腦腫瘤的發病率嗎?在鯊魚遭到致命攻擊后，公眾對誘捕鯊魚的態度如何?統計學是一門決策科學，在各行各業都至關重要，也是所有依賴數據的研究的基礎。學生將利用物理、健康、生命和社會科學中的問題和數據，在團隊環境中培養適應性問題解決技能。DATA1001 采用嵌入式技術進行互動教學，培養批判性思維和利用數據解決問題的技能。這是學習 DATA2002 的先決條件。

二、數據科學經歷階段

數據采集：生命周期始于數據收集--使用各種方法從所有相關來源收集原始的結構化和非結構化數據。這些方法包括手動輸入、網絡搜刮以及來自系統和設備的實時流數據。數據源可包括客戶數據等結構化數據，以及日志文件、視頻、音頻、圖片、物聯網(IoT)、社交媒體等非結構化數據。

數據存儲和數據處理：由于數據可能有不同的格式和結構，公司需要根據需要捕獲的數據類型考慮不同的存儲系統。數據管理團隊有助于圍繞數據存儲和結構制定標準，從而促進圍繞分析、機器學習和深度學習模型的工作流程。這一階段包括使用 ETL(提取、轉換、加載)工作或其他數據集成技術清理數據、重復數據、轉換和組合數據。在將數據加載到數據倉庫、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。

數據分析：在此，數據科學家進行探索性數據分析，以檢查數據中的偏差、模式、范圍和數值分布。這種數據分析探索推動了 a/b 測試假設的生成。它還能讓分析師確定數據的相關性，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。根據模型的準確性，企業可以依賴這些洞察力進行業務決策，從而提高可擴展性。

交流：最后，洞察力會以報告和其他數據可視化的形式呈現，使業務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。R 或 Python 等數據科學編程語言包含生成可視化的組件;或者，數據科學家可以使用專用的可視化工具。

三、數據科學與數據科學家

數據科學被視為一門學科，而數據科學家則是這一領域的從業人員。數據科學家不一定直接負責數據科學生命周期中涉及的所有流程。例如，數據管道通常由數據工程師負責，但數據科學家可能會就哪類數據有用或需要提出建議。雖然數據科學家可以建立機器學習模型，但在更大范圍內擴展這些工作需要更多的軟件工程技能來優化程序，使其運行得更快。因此，數據科學家通常會與機器學習工程師合作來擴展機器學習模型。

數據科學家的職責通常會與數據分析師重疊，特別是在探索性數據分析和數據可視化方面。不過，數據科學家的技能組合通常比普通數據分析師更廣泛。相對而言，數據科學家利用 R 和 Python 等常用編程語言進行更多的統計推斷和數據可視化。

要完成這些任務，數據科學家所需的計算機科學和純科學技能超出了一般業務分析師或數據分析師的水平。數據科學家還必須了解業務的具體情況，如汽車制造、電子商務或醫療保健。

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