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由于产生了大量数据，数据科学现已成为许多行业的重要组成部分，也是 IT 界讨论最多的话题之一。随着时间的推移，数据科学越来越受欢迎，公司也开始使用数据科学技术来发展业务和提高客户满意度。在本文中，你将了解什么是数据科学以及了解数据科学的声明周期、以及学习数据科学的前提条件。

1.什么是数据科学?

数据科学是一个研究领域，它处理大量数据，并使用先进的工具和技术来发现隐形模式、提取有意义的信息并做出商业决策。数据科学使用先进的机器学习算法来创建预测模型。用于分析的数据可以来自许多不同的来源，并以各种格式呈现。既然你已经知道什么是数据科学，那么让我们来看看数据科学的生命周期。

2.数据科学生命周期

既然知道了什么是数据科学，我们就来关注一下数据科学的生命周期。数据科学生命周期包括五个不同的阶段，每个阶段都有各自的挑战：

a.捕获：数据采集：数据采集、数据录入、信号接收、数据挖掘。这一阶段包括收集原始数据、结构化数据和非结构化数据。

b.维护：数据存储、数据清理、数据录入、数据处理、数据架构。这一阶段包括将原始数据转换成可用的形式。

c.处理：数据提取、数据聚类/分类、数据建模、数据汇总。数据科学家利用准备好的数据，检查其模式、范围和差异，以确定其对预测分析的有用性。

d.分析：探索/确认、预测分析、回归、文本信息提取、定性分析。这是生命周期的真正组成部分。这一阶段涉及对数据进行各种分析。

e.交流：数据报告、数据可视化、业务分析、决策制定。在最后一个阶段，分析师以表格、图形和报告等易于阅读的形式编写分析报告。

3.数据科学的前提条件

在学习数据科学之前，你应该了解以下一些基础概念

a.机器学习：机器学习是数据科学的支柱。数据科学家需要对机器学习有扎实的了解，并掌握基本的统计学知识。

b.建模：通过数学模型，你可以根据已掌握的数据快速进行计算和预测。建模也是机器学习的一部分，涉及确定解决特定问题的最佳算法以及如何训练这些模型。

c.统计学：统计学是数据科学的核心。掌握扎实的统计学知识可以帮助你提取更多情报，获得更有意义的结果。

d. 编程：成功实施数据科学项目需要一定程度的编程。最常见的编程语言是 Python 和 R。Python 特别受欢迎，因为它简单易学，并支持多个数据科学和 ML 库。

e.数据库：一名合格的数据科学家需要了解数据库如何工作、如何管理数据库以及如何从中提取数据。

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