20个真实世界数据科学和机器学习工程项目开发视频教程

wrp/源码 3年前 0 5 1587

课程介绍：

欢迎学习《20个真实世界数据科学和机器学习工程项目开发视频教程》课程，你将通过 Python 课程学习构建机器学习、数据科学、深度学习、NLP 项目。

数据科学是应用先进的分析技术和科学原理从数据中提取有价值的信息以用于业务决策、战略规划和其他用途的领域。它对企业越来越重要：数据科学产生的洞察力可帮助组织提高运营效率、发现新的商机、改进营销和销售计划，以及其他好处。最终，它们可以带来超越商业对手的竞争优势。

数据科学包含各种学科——例如，数据工程、数据准备、数据挖掘、预测分析、机器学习和数据可视化，以及统计学、数学和软件编程。它主要由熟练的数据科学家完成，但也可能涉及较低级别的数据分析师。此外，许多组织现在部分依赖公民数据科学家，这个群体可以包括商业智能 (BI) 专业人员、业务分析师、精通数据的业务用户、数据工程师和其他没有正式数据科学背景的工人。
这本全面的数据科学指南进一步解释了它是什么、为什么它对组织很重要、它是如何工作的、它提供的业务收益以及它带来的挑战。您还将找到数据科学应用程序、工具和技术的概述，以及有关数据科学家做什么和他们需要的技能的信息。在整个指南中，有指向相关 Tech Target 文章的超链接，这些文章更深入地探讨了此处涵盖的主题，并提供了有关数据科学计划的见解和专家建议。

为什么数据科学很重要？

数据科学在业务运营和战略的几乎所有方面都发挥着重要作用。例如，它提供有关客户的信息，帮助公司创建更有力的营销活动和有针对性的广告，以增加产品销量。它有助于管理财务风险、检测欺诈交易并防止制造工厂和其他工业环境中的设备故障。它有助于阻止 IT 系统中的网络攻击和其他安全威胁。

从运营的角度来看，数据科学计划可以优化供应链、产品库存、分销网络和客户服务的管理。在更基本的层面上，它们指出了提高效率和降低成本的方法。数据科学还使公司能够根据对客户行为、市场趋势和竞争的知情分析来制定业务计划和战略。没有它，企业可能会错过机会并做出有缺陷的决定。

数据科学在常规业务运营之外的领域也至关重要。在医疗保健中，它的用途包括医疗状况诊断、图像分析、治疗计划和医学研究。学术机构使用数据科学来监控学生的表现并改善他们对潜在学生的营销。运动队通过数据科学分析球员表现并规划比赛策略。政府机构和公共政策组织也是大用户。