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數據科學教學如何開展,工具、算法、數據同樣重要

 2020-05-26 17:10  來源:互聯網  我來投稿 撤稿糾錯

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近幾年,數據科學與大數據技術專業如井噴式增長,越來越多人將數據科學專業作為報考的選擇和擇業的方向,數據科學專業的學科評估也逐漸形成體系。

眾所周知,數據科學是一個研究領域,涉及通過使用各種科學方法,從結構化或非結構化數據中提取知識,從原始數據中發現隱藏的模式,將業務問題轉換為研究項目,然后將其轉換回實用的解決方案??梢哉f,數據是當今世界的石油,借助合適的工具,技術,算法,我們可以使用數據并將其轉換為獨特的業務優勢。

數據科學教學需要以下幾個步驟:

1、數據準備:由于數據科學是基于真實數據誕生的學科,其教學也需要大量業界真實數據來填充。

2、數據處理:在此階段,您需要確定繪制輸入變量之間關系的方法和技術,通過使用不同的統計公式和可視化工具來執行模型的規劃。

3、數據建模:使用不同的統計公式和可視化工具來執行模型的規劃實際的模型構建過程開始,分類和聚類之類的技術應用于訓練數據集。一旦準備好模型就針對“測試”數據集進行測試。

4、作業交付及評估:學生將提供包含報告,代碼和技術文檔的最終結果。模型經過全面測試后,得到基于真實效果的評估。

在此過程中,貫通始終的數據科學教育平臺必不可少,2020年3月,國內領先的數據科學協同平臺和鯨科技聯合TalkingData旗下騰云大學、全球知名云計算服務平臺AWS、開源學習社群Datawhale多家機構共同發布了《數據科學教育白皮書》(以下簡稱白皮書),旨聚焦于數據科學教育領域,研究基于全球視角下,數據科學教育的發展軌跡與方向。

數據科學教育需要敏捷、高效和可協同的平臺支撐,基于云端化和協同化的數據科學實操,是在以科學的、循序漸進的實踐路徑中的重要保障。同時,要保障平臺的可用性,需要開發數據團隊的協同管理工具、統一高效的數據管理方式、功能豐富的專業化分析界面以及彈性靈活的資源調度能力。

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