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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(yè)如井噴式增長,越來越多人將數據科學專業(yè)作為報考的選擇和擇業(yè)的方向,數據科學專業(yè)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(fā)現隱藏的模式,將業(yè)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(yè)務優(yōu)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(yè)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(tǒng)計公式和可視化工具來執(zhí)行模型的規(guī)劃。

3、數據建模:使用不同的統(tǒng)計公式和可視化工具來執(zhí)行模型的規(guī)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(yè)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(fā)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(fā)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(fā)數據團隊的協同管理工具、統(tǒng)一高效的數據管理方式、功能豐富的專業(yè)化分析界面以及彈性靈活的資源調度能力。

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