2、数据科学与机器学习：概念、模式与应用

数据科学与机器学习：概念、模式与应用

1. 数据科学简介

数据科学是软件工程的一部分，主要研究信息的来源及其组织方式。它能将宝贵的资源转化为商业和信息技术战略，通过挖掘大量数据来识别组织效率的模式。数据科学涵盖多个领域，包括统计学、计算机科学学科、数据可视化和数据挖掘。数据科学家需要具备机器学习、分析和统计技能，以及编码和算法方面的经验。

在当今世界，数据科学无处不在。例如，当你前往一个新城市时，只需轻点一下，就能搜索到旅游景点、餐厅、公园、酒店等信息，这就是数据科学在几秒钟内存储并显示结果的体现。

1.1 数学与数据科学

数学在我们的生活中无处不在，从数钱、计算温度到识别形状等。在数据科学的所有决策过程中，如预测路线和寻找最佳答案，数学都与数据科学有着密切的关系。没有数学，这些任务就无法完成。数据科学使用机器学习算法进行决策过程。

1.2 统计学与数据科学

没有统计学，数据科学就无从谈起。数据科学家需要以较少的理论对数据进行图形化表示。商业提供者更喜欢使用条形图等数据可视化方式，因为这样更容易评估数据并获取更多信息。

2. 描述结构模式

创建应用程序或软件是一项复杂的任务，如果没有适当的流程或模式，会变得更加困难。软件工程师使用一些模式来象征他们的应用程序模式，以解决许多问题。模式的选择取决于应用程序的需求。设计模式可以促进开发过程，而结构模式主要涉及类及其实例的创建。

例如，要创建一个存储学生记录的网站，类可以定义为“Student”，并包含学生姓名、年龄、父亲姓名和地址等属性。

2.1 结构模式的用途