數(shù)據(jù)科學(xué)教學(xué)如何開(kāi)展，工具、算法、數(shù)據(jù)同樣重要

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近幾年，數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)如井噴式增長(zhǎng)，越來(lái)越多人將數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)作為報(bào)考的選擇和擇業(yè)的方向，數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的學(xué)科評(píng)估也逐漸形成體系。

眾所周知，數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)研究領(lǐng)域，涉及通過(guò)使用各種科學(xué)方法，從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取知識(shí)，從原始數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為研究項(xiàng)目，然后將其轉(zhuǎn)換回實(shí)用的解決方案?？梢哉f(shuō)，數(shù)據(jù)是當(dāng)今世界的石油，借助合適的工具，技術(shù)，算法，我們可以使用數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為獨(dú)特的業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)。

數(shù)據(jù)科學(xué)教學(xué)需要以下幾個(gè)步驟：

1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：由于數(shù)據(jù)科學(xué)是基于真實(shí)數(shù)據(jù)誕生的學(xué)科，其教學(xué)也需要大量業(yè)界真實(shí)數(shù)據(jù)來(lái)填充。

2、數(shù)據(jù)處理：在此階段，您需要確定繪制輸入變量之間關(guān)系的方法和技術(shù)，通過(guò)使用不同的統(tǒng)計(jì)公式和可視化工具來(lái)執(zhí)行模型的規(guī)劃。

3、數(shù)據(jù)建模：使用不同的統(tǒng)計(jì)公式和可視化工具來(lái)執(zhí)行模型的規(guī)劃實(shí)際的模型構(gòu)建過(guò)程開(kāi)始，分類和聚類之類的技術(shù)應(yīng)用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。一旦準(zhǔn)備好模型就針對(duì)“測(cè)試”數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。

4、作業(yè)交付及評(píng)估：學(xué)生將提供包含報(bào)告，代碼和技術(shù)文檔的最終結(jié)果。模型經(jīng)過(guò)全面測(cè)試后，得到基于真實(shí)效果的評(píng)估。

在此過(guò)程中，貫通始終的數(shù)據(jù)科學(xué)教育平臺(tái)必不可少，2020年3月，國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)科學(xué)協(xié)同平臺(tái)和鯨科技聯(lián)合TalkingData旗下騰云大學(xué)、全球知名云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)AWS、開(kāi)源學(xué)習(xí)社群Datawhale多家機(jī)構(gòu)共同發(fā)布了《數(shù)據(jù)科學(xué)教育白皮書》(以下簡(jiǎn)稱白皮書)，旨聚焦于數(shù)據(jù)科學(xué)教育領(lǐng)域，研究基于全球視角下，數(shù)據(jù)科學(xué)教育的發(fā)展軌跡與方向。

數(shù)據(jù)科學(xué)教育需要敏捷、高效和可協(xié)同的平臺(tái)支撐，基于云端化和協(xié)同化的數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)操，是在以科學(xué)的、循序漸進(jìn)的實(shí)踐路徑中的重要保障。同時(shí)，要保障平臺(tái)的可用性，需要開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的協(xié)同管理工具、統(tǒng)一高效的數(shù)據(jù)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(diào)度能力。

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