1、数据科学入门：从基础到实践

数据科学入门：从基础到实践

1. 数据科学简介

数据科学融合了数学、编程和业务分析，能帮助我们解决复杂的数据问题，构建有效的机器学习管道。它可以将抽象概念和原始统计数据转化为可操作的见解。

1.1 适合人群

如果你是渴望扩展知识的新手数据科学家，无论你具备基础数学技能想应用于数据科学领域，还是编程能力出色但缺乏必要的数学基础，都能从相关学习中受益。熟悉 Python 编程将进一步提升学习体验。

1.2 主要内容

涵盖数据科学术语、数据类型、数据科学的五个步骤、基础数学、概率、统计、数据沟通、机器学习基础、迁移学习和预训练模型、缓解算法偏差和处理模型与数据漂移，以及 AI 治理和实际案例研究等方面。

2. 数据科学术语

2.1 什么是数据科学

数据科学是一个广泛的领域，涉及收集、处理、分析和解释数据，以提取有价值的信息和知识。

2.2 基本术语理解

区分容易混淆的术语，并通过示例理解如何用数据科学语言进行交流。从广义的“数据科学”开始，逐步深入到机器学习和统计推断等子领域。

2.3 数据科学的三个主要领域

领域	说明
数学	用于分析和建模数据，如线性代数、概率论等
编程	实现算法和处理数据，常