资料科学基础英文版课件

数据科学基础欢迎来到数据科学基础课程。本课程将带您深入了解数据科学的核心概念、技术和应用。我们将探索从数据收集到高级机器学习算法的全过程。数据科学概述跨学科领域数据科学结合了统计学、计算机科学和领域专业知识。数据驱动决策利用大数据和先进算法来解决复杂问题。技术与业务的桥梁连接技术创新与商业价值，推动组织发展。为什么要学习数据科学职业发展数据科学家是当今最受欢迎的职业之一。创新能力培养数据思维，提升问题解决能力。洞察力从海量数据中提取有价值的见解。数据科学的主要应用领域金融科技风险评估、算法交易、欺诈检测。医疗健康疾病预测、个性化医疗、医学影像分析。电子商务推荐系统、客户细分、需求预测。智能制造预测性维护、质量控制、供应链优化。数据科学包括哪些内容1领域知识2数据分析与可视化3机器学习与人工智能4编程与数据库5数学与统计数据的类型和形式结构化数据如关系型数据库中的表格数据。半结构化数据如JSON、XML格式的数据。非结构化数据如文本、图像、视频等。时间序列数据如股票价格、气象数据。数据收集与预处理1数据采集从各种来源收集原始数据。2数据清洗处理缺失值、异常值和重复数据。3数据转换标准化、归一化和特征工程。4数据集成合并来自不同源的数据。数据探索性分析描述性统计计算均值、中位数、标准差等。分布分析绘制直方图、箱线图等。相关性分析探索变量之间的关系。假设检验验证数据中的统计假设。数据可视化基础统计学基础知识1描述统计总结和描述数据的基本特征。2推断统计基于样本数据推断总体特征。3假设检验评估统计假设的可能性。4回归分析研究变量之间的关系。概率论基础知识随机事件不确定性事件的发生。概率分布描述随机变量取值的规律。条件概率在给定条件下事件发生的概率。机器学习概述定义使计算机系统能够自动学习和改进的科学。类型监督学习、无监督学习、强化学习。应用预测、分类、聚类、推荐等。监督学习方法分类预测离散类别标签。如垃圾邮件分类。回归预测连续数值。如房价预测。常用算法决策树、支持向量机、神经网络。无监督学习方法聚类将相似的数据点分组。降维减少数据的特征数量。异常检测识别异常或罕见事件。模型评估和选择1划分数据集训练集、验证集、测试集。2性能指标准确率、精确率、召回率、F1分数。3交叉验证K折交叉验证。4模型选择网格搜索、随机搜索。线性回归模型1模型假设自变量与因变量之间存在线性关系。2参数估计最小二乘法。3模型评估R平方、均方误差。逻辑回归模型Sigmoid函数将线性输出转换为概率。二分类预测二元结果。多分类一对多或softmax方法。决策树算法1根节点2内部节点3叶节点4分裂准则5剪枝集成学习算法Bagging随机森林。并行训练多个模型。BoostingAdaBoost、梯度提升。顺序训练模型。Stacking结合多个异构模型。聚类算法K-means基于距离的划分聚类。层次聚类自底向上或自顶向下聚类。DBSCAN基于密度的聚类。高斯混合模型基于概率分布的聚类。推荐系统原理协同过滤基于用户或物品的相似性。内容过滤基于物品特征的推荐。混合方法结合多种推荐策略。自然语言处理基础1文本预处理分词、去停用词、词形还原。2词向量表示One-hot编码、词嵌入。3语言模型N-gram模型、神经网络语言模型。4序列标注命名实体识别、词性标注。计算机视觉基础深度学习概述多层神经网络通过多个隐藏层学习复杂特征。自动特征学习无需手动设计特征。端到端学习从原始输入直接学习到最终输出。神经网络模型神经元基本计算单元。网络层输入层、隐藏层、输出层。激活函数ReLU、Sigmoid、Tanh。卷积神经网络1卷积层提取局部特征。2池化层降维和特征选择。3全连接层综合特征进行分类。循环神经网络序列数据处理适用于时间序列、文本等序列数据。长短期记忆网络(LSTM)解决长期依赖问题。门控循环单元(GRU)LSTM的简化版本。迁移学习预训练模型在大规模数据集上训练的模型。微调在特定任务上微调预训练模型。特征提取使用预训练模型作为特征提取器。数据科学的未来发展人工智能更智能的决策系