A Practical Introduction to Data Science

• 對資料庫概念的一般瞭解
• 對統計學有基本的瞭解

完成此培訓的參與者將獲得對 Data Science 及其相關技術、方法和工具的實際、真實理解。

參與者將有機會通過動手練習將這些知識付諸實踐。小組互動和教師反饋構成了課程的重要組成部分。

本課程首先介紹了 Data Science 的基本概念，然後進入了 Data Science 中使用的工具和方法。

觀眾

• 開發人員
• 技術分析師
• IT 顧問

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

注意

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

介紹

• Data Science 流程
• 數據科學家的角色和職責

準備開發環境

• 庫、框架、語言和工具
• 本地開發
• 基於 Web 的協作式開發

數據採集

• 不同類型的數據
  • 結構
    • 本地資料庫
    • Database 連接器
    • 常見格式：xlxs、XML、Json、csv、...
  • 非結構化
    • 點擊、審查、智能手機
    • 蜜蜂屬
    • Internet of Things (IoT)
    • 文檔、圖片、視頻、聲音
• 案例研究：持續收集大量非結構化數據

數據存儲

• 關係資料庫
• 非關係資料庫
• Hadoop：分散式文件系統 （HDFS）
• Spark：彈性分散式資料集 （RDD）
• 雲存儲

數據準備

• 攝取、選擇、清理和轉換
• 確保數據品質 - 正確性、意義和安全性
• 異常報告

Languages 用於製備、加工和分析

• R 語言
  • R 簡介
  • 數據操作、計算和圖形顯示
• Python
  • 介紹 Python
  • 操作、處理、清理和處理數據

數據分析

• 探索性分析
  • 基本統計數據
  • 草稿可視化
  • 了解數據
• 因果律
• 功能和轉換
• Machine Learning
  • 受監督 vs 無監督
  • 何時使用什麼型號
• Natural Language Processing (NLP)

Data Visualization

• 最佳實踐
• 為正確的數據選擇正確的圖表
• 調色板
• 更上一層樓
  • 儀錶板
  • 互動式可視化
• 用數據講故事

總結和結論