資料科學基礎英文版課件

數(shù)據(jù)科學基礎歡迎來到數(shù)據(jù)科學基礎課程。本課程將帶您深入了解數(shù)據(jù)科學的核心概念、技術(shù)和應用。我們將探索從數(shù)據(jù)收集到高級機器學習算法的全過程。數(shù)據(jù)科學概述跨學科領(lǐng)域數(shù)據(jù)科學結(jié)合了統(tǒng)計學、計算機科學和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策利用大數(shù)據(jù)和先進算法來解決復雜問題。技術(shù)與業(yè)務的橋梁連接技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)價值，推動組織發(fā)展。為什么要學習數(shù)據(jù)科學職業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)科學家是當今最受歡迎的職業(yè)之一。創(chuàng)新能力培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維，提升問題解決能力。洞察力從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的見解。數(shù)據(jù)科學的主要應用領(lǐng)域金融科技風險評估、算法交易、欺詐檢測。醫(yī)療健康疾病預測、個性化醫(yī)療、醫(yī)學影像分析。電子商務推薦系統(tǒng)、客戶細分、需求預測。智能制造預測性維護、質(zhì)量控制、供應鏈優(yōu)化。數(shù)據(jù)科學包括哪些內(nèi)容1領(lǐng)域知識2數(shù)據(jù)分析與可視化3機器學習與人工智能4編程與數(shù)據(jù)庫5數(shù)學與統(tǒng)計數(shù)據(jù)的類型和形式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表格數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如JSON、XML格式的數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文本、圖像、視頻等。時間序列數(shù)據(jù)如股票價格、氣象數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集與預處理1數(shù)據(jù)采集從各種來源收集原始數(shù)據(jù)。2數(shù)據(jù)清洗處理缺失值、異常值和重復數(shù)據(jù)。3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換標準化、歸一化和特征工程。4數(shù)據(jù)集成合并來自不同源的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)探索性分析描述性統(tǒng)計計算均值、中位數(shù)、標準差等。分布分析繪制直方圖、箱線圖等。相關(guān)性分析探索變量之間的關(guān)系。假設檢驗驗證數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計假設。數(shù)據(jù)可視化基礎統(tǒng)計學基礎知識1描述統(tǒng)計總結(jié)和描述數(shù)據(jù)的基本特征。2推斷統(tǒng)計基于樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征。3假設檢驗評估統(tǒng)計假設的可能性。4回歸分析研究變量之間的關(guān)系。概率論基礎知識隨機事件不確定性事件的發(fā)生。概率分布描述隨機變量取值的規(guī)律。條件概率在給定條件下事件發(fā)生的概率。機器學習概述定義使計算機系統(tǒng)能夠自動學習和改進的科學。類型監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習。應用預測、分類、聚類、推薦等。監(jiān)督學習方法分類預測離散類別標簽。如垃圾郵件分類。回歸預測連續(xù)數(shù)值。如房價預測。常用算法決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡。無監(jiān)督學習方法聚類將相似的數(shù)據(jù)點分組。降維減少數(shù)據(jù)的特征數(shù)量。異常檢測識別異?；蚝币娛录?。模型評估和選擇1劃分數(shù)據(jù)集訓練集、驗證集、測試集。2性能指標準確率、精確率、召回率、F1分數(shù)。3交叉驗證K折交叉驗證。4模型選擇網(wǎng)格搜索、隨機搜索。線性回歸模型1模型假設自變量與因變量之間存在線性關(guān)系。2參數(shù)估計最小二乘法。3模型評估R平方、均方誤差。邏輯回歸模型Sigmoid函數(shù)將線性輸出轉(zhuǎn)換為概率。二分類預測二元結(jié)果。多分類一對多或softmax方法。決策樹算法1根節(jié)點2內(nèi)部節(jié)點3葉節(jié)點4分裂準則5剪枝集成學習算法Bagging隨機森林。并行訓練多個模型。BoostingAdaBoost、梯度提升。順序訓練模型。Stacking結(jié)合多個異構(gòu)模型。聚類算法K-means基于距離的劃分聚類。層次聚類自底向上或自頂向下聚類。DBSCAN基于密度的聚類。高斯混合模型基于概率分布的聚類。推薦系統(tǒng)原理協(xié)同過濾基于用戶或物品的相似性。內(nèi)容過濾基于物品特征的推薦。混合方法結(jié)合多種推薦策略。自然語言處理基礎1文本預處理分詞、去停用詞、詞形還原。2詞向量表示One-hot編碼、詞嵌入。3語言模型N-gram模型、神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型。4序列標注命名實體識別、詞性標注。計算機視覺基礎深度學習概述多層神經(jīng)網(wǎng)絡通過多個隱藏層學習復雜特征。自動特征學習無需手動設計特征。端到端學習從原始輸入直接學習到最終輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡模型神經(jīng)元基本計算單元。網(wǎng)絡層輸入層、隱藏層、輸出層。激活函數(shù)ReLU、Sigmoid、Tanh。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡1卷積層提取局部特征。2池化層降維和特征選擇。3全連接層綜合特征進行分類。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡序列數(shù)據(jù)處理適用于時間序列、文本等序列數(shù)據(jù)。長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)解決長期依賴問題。門控循環(huán)單元(GRU)LSTM的簡化版本。遷移學習預訓練模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練的模型。微調(diào)在特定任務上微調(diào)預訓練模型。特征提取使用預訓練模型作為特征提取器。數(shù)據(jù)科學的未來發(fā)展人工智能更智能的決策系