1、数据科学学习指南：从基础到实践

数据科学学习指南：从基础到实践

1. 数据科学的重要性与目标

在当今社会，无论是企业设计网站、城市规划服务改进，还是科学家阻止疾病传播，组织都依赖数据做出重要决策。作为有抱负的数据科学家，你希望掌握将杂乱数据提炼为可操作见解的技能，这一过程被称为数据科学生命周期，包括数据收集、整理、分析和得出结论。

2. 学习内容与适用人群

学习内容涵盖编程和统计的基础技能，贯穿整个数据科学生命周期。适用于想成为数据科学家的人、与数据科学家合作的人员，以及希望跨越“技术/非技术”鸿沟的数据分析师。如果你具备Python编程基础知识，将学习如何使用pandas等行业标准工具处理数据。具体学习内容如下：
- 细化问题 ：将感兴趣的问题转化为可通过数据研究的问题。
- 数据收集 ：可能涉及文本处理、网页抓取等。
- 洞察提取 ：通过数据清理、探索和可视化获取有价值的见解。
- 数据建模 ：学习如何使用建模来描述数据。
- 结果推广 ：将研究结果推广到数据之外的情况。

3. 作者简介

• Sam Lau ：加州大学圣地亚哥分校Halıcıoğlu数据科学研究所的助理教学教授，有十年教学经验，曾在加州大学伯克利分校和圣地亚哥分校设计并教授旗舰数据科学课程。
• Joey Gonzalez ：加州大学伯克利分校EECS系