資料科學是什麼?3 個 Data Science 的學習資源
資料科學 (Data Science) 是一門跨領域的學科,他使用數學、統計學、電腦科學以及領域相關的知識和理論,從結構化和非結構化的數據中提取知識和見解。
資料科學 (Data Science) 是一門跨領域的學科,他使用數學、統計學、電腦科學以及領域相關的知識和理論,從結構化和非結構化的數據中提取知識和見解。
資料科學家(Data Scientist)收集和分析大量數據。結合了計算機科學、統計學和數學來分析、處理和建模數據,然後解釋結果,為公司制定可行的計劃。這篇介紹資料科學家的工作內容和核心技能。
SQL (Structured Query Language 結構化查詢語言) 是一種專門用來管理與查詢關聯式資料庫(Relational database)的程式語言。這篇介紹關聯式資料庫的三個特徵,帶你認識基礎的SQL語法入門。
「資料前處理(Data Preprocessing)」分成三個面向:1. 資料清理與型態調整 2.資料探索與 3.視覺化特徵工程。是實務上在收集完資料之後,到真正進入模型之前的重要環節。
在與資料密不可分的時代,如何善用資料來解決問題,培養數據思維、進而建立數據分析的能力?AC 團隊透過一系列實作,認識資料分析流程,並針對「定義問題」與「提出假設」進行深度討論。
許多人會選擇 Python 做為程式開發或資料科學的入門語言,因為其「語法容易」與「第三方資源豐富」兩個特性。所謂的「第三方資源豐富」是指,Python 可以搭配許多套件來完成特定領域的工作。Python 在爬蟲領域也如此
Python、R語言、 Julia 號稱是資料科學的三大程式語言,就我自己的觀點來看,目前看起來 Python 是首選、有些比較專業的統計方法可以考慮 R ,至於 Julia 還要觀望一下。
如果你正在尋找資料工程師的工作,或是期待踏入相關領域,這篇蒐集並整理了大量的業界面試流程與常見的面試題庫 35 題,用面試官的角度思考,從中了解數據工程師的工作內容是什麼,以及雇主對 Data Engineer 關注的4個能力重點