鑒于產生的海量數據，數據科學是當今許多行業的重要組成部分，也是 IT 界爭論最多的話題之一。多年來，數據科學越來越受歡迎，企業開始采用數據科學技術來發展業務和提高客戶滿意度。很多澳洲留學生選擇學習這門課程，但是不得不面臨一個問題：澳洲數據科學專業成績差怎么辦?

一、什么是數據科學?

數據科學是一門利用現代工具和技術處理海量數據的學科，其目的是發現看不見的模式、獲得有意義的信息并做出商業決策。數據科學使用復雜的機器學習算法來建立預測模型。用于分析的數據可以來自許多不同的來源，并以各種格式呈現。既然您已經知道什么是數據科學，那就讓我們來看看數據科學的生活方式吧。

二、數據科學的生命周期

既然你已經知道了什么是數據科學，接下來讓我們關注數據科學的生命周期。數據科學的生命周期包括五個不同的階段，每個階段都有各自的任務：

捕獲：數據采集、數據錄入、信號接收、數據提取。這一階段包括收集原始的結構化和非結構化數據。

維護：數據倉庫、數據清理、數據暫存、數據處理、數據架構。這一階段包括獲取原始數據并將其轉化為可使用的形式。

處理：數據挖掘、聚類/分類、數據建模、數據匯總。數據科學家利用準備好的數據，檢查其模式、范圍和偏差，以確定其在預測分析中的有用性。

分析：探索/確認、預測分析、回歸、文本挖掘、定性分析。這是生命周期的真正核心。這一階段包括對數據進行各種分析。

溝通：數據報告、數據可視化、商業智能、決策制定。在這最后一步中，分析師要將分析結果制作成圖表、圖形和報告等易于閱讀的形式。

三、數據科學先決條件

在開始學習什么是數據科學之前，您應該了解以下一些技術概念。

1.機器學習：機器學習是數據科學的支柱。數據科學家除了掌握基本的統計學知識外，還需要扎實地掌握機器學習。

2.建模：數學模型使您能夠根據已掌握的數據進行快速計算和預測。建模也是機器學習的一部分，涉及確定哪種算法最適合解決給定的問題，以及如何訓練這些模型。

3.統計學：統計學是數據科學的核心。掌握扎實的統計學知識可以幫助您提取更多智能，獲得更有意義的結果。

4.編程：要成功實施一個數據科學項目，需要一定程度的編程。最常見的編程語言是 Python 和 R。Python 特別受歡迎，因為它簡單易學，而且支持多種數據科學和 ML 庫。

5.數據庫：有能力的數據科學家需要了解數據庫如何工作、如何管理數據庫以及如何從中提取數據。

四、誰來監督數據科學流程?

1.業務經理：業務經理是負責監督數據科學培訓方法的人員。他們的主要職責是與數據科學團隊合作，確定問題的特征并建立分析方法。數據科學家可以監督營銷、財務或銷售部門，并向負責該部門的高管匯報。他們的目標是通過與數據科學家和 IT 經理密切合作，確保項目按時完成。

2.IT 經理：緊隨其后的是 IT 經理。如果該成員在組織中任職時間較長，其職責無疑比其他成員更重要。他們主要負責開發基礎設施和架構，以便開展數據科學活動。對數據科學團隊進行持續監控并提供相應資源，以確保其高效、安全地運行。他們還可能負責為數據科學團隊創建和維護 IT 環境。

3.數據科學經理：數據科學經理是茶的最后一部分。他們主要跟蹤和監督所有數據科學團隊成員的工作程序。他們還負責管理和跟蹤三個數據科學團隊的日常活動。他們是團隊的建設者，能夠將項目規劃和監督與團隊成長融為一體。

海馬課堂專業課程輔導做出以下新改變啦：
?試聽課全面升級，不滿意退50%，
?課程輔導產品升級，贈送考前保障呦
?輔導不滿意可以隨心退！
海馬課堂，3500+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。