悉尼大学data1001数据科学基础课程辅导

data1001是数据科学专业的一个基础单元。该单元的重点是培养所有学生的批判性和统计思维能力。如果留学生们再这方面的学习过程中产生问题，可以了解一下诺藤教育留学生课程辅导相关服务。

一、课程简介

使用手机是否会增加脑瘤的发病率?在发生致命攻击后，公众对鲨鱼诱饵的态度是什么?统计学是决策的科学，在每个行业都是必不可少的，是所有依靠数据的研究的基础。学生将使用来自物理、健康、生命科学和社会科学的问题和数据，在团队环境中发展适应性的问题解决技能。通过嵌入式技术的互动教学，DATA1001发展批判性思维和技能来解决数据问题。它是DATA2002的先决条件。

二、什么是数据科学?

数据科学将数学和统计学、专业编程、高级分析、人工智能(AI)和机器学习与特定的主题专业知识相结合，以发现隐藏在组织数据中的可操作的洞察力。这些洞察力可以用来指导决策和战略规划。

数据源的加速增长，以及随后的数据，使得数据科学成为每个行业中增长最快的领域之一。因此，数据科学家的角色被《哈佛商业评论》称为 "21世纪最性感的工作 "也就不足为奇了(链接位于IBM之外)。各个组织越来越依赖他们来解释数据，并提供可操作的建议来改善业务成果。

三、数据科学项目阶段

数据科学的生命周期涉及各种角色、工具和流程，使分析师能够收集可操作的见解。通常情况下，一个数据科学项目会经历以下几个阶段：

1.数据摄取

该生命周期从数据收集开始--包括使用各种方法从所有相关来源收集的原始结构化和非结构化数据。这些方法可以包括手动输入、网络刮削、以及来自系统和设备的实时流数据。数据源可以包括结构化数据，如客户数据，以及非结构化数据，如日志文件、视频、音频、图片、物联网(IoT)、社交媒体等等。

2.数据存储和数据处理

由于数据可以有不同的格式和结构，公司需要根据需要采集的数据类型考虑不同的存储系统。数据管理团队帮助围绕数据存储和结构制定标准，这有利于围绕分析、机器学习和深度学习模型的工作流程。这个阶段包括使用ETL(提取、转换、加载)工作或其他数据集成技术来清理数据、重复数据、转换和组合数据。在加载到数据仓库、数据湖或其他存储库之前，这种数据准备对于提高数据质量至关重要。

3.数据分析

在这里，数据科学家进行探索性的数据分析，以检查数据中的偏差，模式，范围和价值的分布。这种数据分析探索推动了a/b测试的假设生成。它还允许分析员确定数据的相关性，以便在预测分析、机器学习和/或深度学习的建模工作中使用。根据一个模型的准确性，企业可以依赖这些洞察力来进行商业决策，使他们能够推动更多的可扩展性。

4.沟通

最后，洞察力以报告和其他数据可视化的形式呈现，使商业分析师和其他决策者更容易理解这些洞察力及其对业务的影响。数据科学编程语言，如R或Python，包括生成可视化的组件;另外，数据科学家可以使用专门的可视化工具。

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