8、数据科学与机器学习全方位指南

数据科学与机器学习全方位指南

1. 数据科学概述

在过去几十年里，大数据呈爆炸式增长，这使得企业对更高效的数据存储需求大增。为了充分利用这些数据，人们创建了像 Hadoop 这样能够存储大量数据的框架。解决存储问题后，企业的关注点转向了对已存储数据的处理，数据科学应运而生。如今，数据科学已融入所有处理大量数据的企业中，企业会聘请数据科学家将数据转化为有意义的信息。

2. 什么是数据科学

简单来说，数据科学就是在现实世界中寻找和探索数据，然后运用所学解决问题。以下是企业运用数据科学的一些例子：
- 客户预测 ：基于当前和过去的客户行为，训练系统预测客户购买特定商品的可能性。
- 服务规划 ：餐厅可以预测周末的客流量，确保有足够的食物供应。

3. 为何选择 Python

数据科学需要编程语言来实现，虽然可以选择 SAS 或 R，但 Python 具有明显优势，且应用领域广泛，不仅用于数据科学，还用于人工智能、物联网等技术领域。选择 Python 进行数据科学的主要原因是它包含了一些从统计和数学角度来看最好且最有价值的工具，此外还有以下优点：
- 速度快 ：比其他类似的计算机编程语言运行速度更快。
- 资源丰富 ：包含许多其他用户开发的可轻松复用的不同包。
- 语法直观 ：具有易于理解的直观语法，有助于构建代码可读性高的应用程序。

4. Python 数据分析库