数据科学教程
如今，我们听到了很多关于数据的信息，因为互联网已经成为一种不断增长的知识板块形式，而如今，一个特定的个人由于社交网络承诺和其他互联网使用，在一周内产生了数TB的数据。这是成为数据科学家的最佳时机，因为通过这些特定数据，人们可以从信用卡销售、移动数据销售、健康预测和天气预测等方面获得多种见解。我们使用的移动或互联网上的每个应用程序都是由数据驱动的。所有大公司都在数据科学领域投入巨资，为未来做好准备。
为什么我们需要学习数据科学
由于我们周围的一切都完全由我们只生成的数据驱动，基本上，当我们浏览互联网或在移动应用程序周围冲浪时，我们会以数据的形式留下我们的足迹。因此，为了捕捉和利用数据的巨大潜力，我们应该了解这个领域，因为这是未来。数据科学不仅是计算机科学领域的一个分支，而且是各种领域的融合，如下图所示
源链接：https://intellipaat.com/blog/wp-content/uploads/2016/11/What-is-Data-Science.docx.jpg
基本上，数据科学是以下三个领域的交叉：
1。统计学：这起着至关重要的作用，因为数学是数据科学的关键。
2。数据分析：这也是非常重要的，因为需要对数据进行分析和绘制，以确定其复杂性。
3。机器学习：这包括涉及统计的各种算法。
此外，领域知识非常重要（例如，一个人正在从事信用卡欺诈检测，那么在这种情况下，银行领域知识是必须的）
申请
数据科学的各种应用包括：
- 信用卡欺诈检测
- 推荐引擎
- 网络搜索
- 定向广告
- 语音识别
- 航线规划
- 天气预报
- 销售预测
- 支出预测
- 增强现实
范例
数据科学应用程序的一个简单示例是销售预测：
- 以一家名为（ABBeverage）的饮料公司为例，该公司希望在新的一年为其用户推出特别优惠</李>
- 那家饮料公司有12年的历史，有12年的销售数据
- 因此，饮料公司将聘请一名数据科学家，让他们分析12年的销售数据，并预测哪些品牌可以提供折扣，哪些品牌不能</李>
- 因此，数据科学家分析了每个品牌的销售数据，然后告诉他们对x品牌打折，而不是对y品牌打折。因为x品牌饮料在新年期间销量最大，而y品牌没有。但y品牌是最有名的饮料品牌吗
- 在这里，这位数据科学家不仅分析了每个品牌饮料的销售情况，还记住了销售时间（新年）
这是数据科学项目的基本用例。
先决条件
在开始学习本教程之前，你应该具备编写python代码的基本知识，还应该知道python代码在特定IDE中是如何执行的，或者具备代码编辑器的基本知识
目标受众
本教程面向软件专业人士和任何其他个人的软件工程毕业生，他们具有编程的基本知识，并希望在数据科学领域学习和成为自己的载体
