在過去十年中，與數(shù)據(jù)管理和可視化相關(guān)的編程技能需求大幅增長。Python、R 和 SQL 一直都是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的熱門技能。掌握如何編寫高效的軟件代碼來處理和可視化數(shù)據(jù)，是現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備技能。

一、涵蓋的主題

本課程涵蓋計算機(jī)編程的基本原理，重點是數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用，從原始數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)處理和可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)框架和軟件開發(fā)。學(xué)生將了解數(shù)據(jù)科學(xué)背景下的基本編程原則，并培養(yǎng)處理和可視化數(shù)據(jù)的能力。本課程不要求學(xué)生具備編程知識，并將提供 SQL、Python、R 和 Git 等最先進(jìn)工具的培訓(xùn)。學(xué)生將把計算思維應(yīng)用到各種應(yīng)用領(lǐng)域，并學(xué)習(xí)如何將數(shù)據(jù)分析結(jié)果傳達(dá)給利益相關(guān)者。

二、學(xué)習(xí)成果

在課程結(jié)束并完成核心閱讀和活動后，學(xué)生應(yīng)該能夠：

將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 SQL 等關(guān)系數(shù)據(jù)庫。

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入 Python 和 R 程序，使用數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)可視化。

使用 Python 和 R 編程。

使用 Git 進(jìn)行版本控制，開發(fā)軟件。

三、數(shù)據(jù)科學(xué)編程課程需要預(yù)習(xí)哪些領(lǐng)域的知識

1.編程基礎(chǔ)

對于任何數(shù)據(jù)科學(xué)課程來說，扎實的編程基礎(chǔ)都是必不可少的。通常情況下，課程會從數(shù)據(jù)科學(xué)中廣泛使用的 Python 或 R 等編程語言開始。您應(yīng)牢固掌握變量、數(shù)據(jù)類型、循環(huán)、條件語句、函數(shù)和基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(列表、字典、數(shù)組)等概念。

為了做好準(zhǔn)備，您可以通過尋求專業(yè)導(dǎo)師的幫助、交互式編碼平臺或書籍開始學(xué)習(xí) Python 或 R 的基礎(chǔ)知識。練習(xí)編寫簡單的程序，熟悉語言的語法和結(jié)構(gòu)。

2.數(shù)據(jù)操作和分析

數(shù)據(jù)科學(xué)需要處理大量不同的數(shù)據(jù)集。這些庫能讓您有效地加載、清理、過濾、轉(zhuǎn)換和分析數(shù)據(jù)。優(yōu)先學(xué)習(xí)如何加載不同類型的數(shù)據(jù)(CSV、Excel、JSON)、執(zhí)行基本的數(shù)據(jù)清理、處理缺失值以及應(yīng)用各種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)。在公開的數(shù)據(jù)集上練習(xí)這些技能。

3.數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化有助于了解數(shù)據(jù)的模式、趨勢和異常值。您可以使用 Matplotlib、Seaborn(Python)或 ggplot2(R)等庫來創(chuàng)建具有洞察力的可視化數(shù)據(jù)。探索不同類型的圖表(散點圖、柱狀圖、條形圖等)及其適當(dāng)?shù)氖褂们闆r。嘗試通過可視化表達(dá)有意義的見解，而不僅僅是制作圖表。

4.統(tǒng)計概念

數(shù)據(jù)科學(xué)需要對統(tǒng)計學(xué)有基本的了解。平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、假設(shè)檢驗和相關(guān)性等概念是根據(jù)數(shù)據(jù)做出明智決策的核心。回顧基本的統(tǒng)計概念，探索如何將它們應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析。熟悉概率分布、統(tǒng)計檢驗和常見的統(tǒng)計陷阱。

5.版本控制與協(xié)作

許多數(shù)據(jù)科學(xué)項目都是合作完成的，因此學(xué)習(xí)如何使用 Git 等版本控制系統(tǒng)非常重要。這可以讓多個團(tuán)隊成員同時在一個項目上工作，而不會發(fā)生沖突。創(chuàng)建一個 GitHub 賬戶，并練習(xí)創(chuàng)建資源庫、提交更改以及在示例項目上進(jìn)行協(xié)作。

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