數(shù)據(jù)科學已成為領域專家必備的知識和能力之一。如今，幾乎所有的專家都在談論大數(shù)據(jù)，但是部分“專家”并不是真正懂得大數(shù)據(jù)及其背后的科學——數(shù)據(jù)科學。在國內，數(shù)據(jù)科學的系統(tǒng)性研究仍屬空白，人們只知道需要學習這門新興科學，但并不知道如何學習。
一、基礎理論
數(shù)據(jù)科學家及數(shù)據(jù)科學項目的核心問題。
二、數(shù)據(jù)預處理
“數(shù)據(jù)預處理”是數(shù)據(jù)科學的主要研究內容之一。通常，數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)計算活動的前提，可以提升數(shù)據(jù)計算的效果和效率。數(shù)據(jù)預處理工作不僅可以提高數(shù)據(jù)質量、降低數(shù)據(jù)計算的復雜度，而且還可以減少數(shù)據(jù)規(guī)模、提升數(shù)據(jù)處理的準確性。數(shù)據(jù)預處理涉及數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)審計、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)規(guī)約和數(shù)據(jù)標注等基本活動。數(shù)據(jù)科學家（或團隊）應具備數(shù)據(jù)預處理的基本知識、實戰(zhàn)經驗和創(chuàng)造性思維。
三、數(shù)據(jù)統(tǒng)計
數(shù)據(jù)科學處于數(shù)學與統(tǒng)計知識、黑客精神與技能和領域實務知識等三大領域的交叉之處。
統(tǒng)計學是數(shù)據(jù)科學的主要理論基礎之一。因此，統(tǒng)計分析能力是數(shù)據(jù)科學家的核心競爭力之一。當然，統(tǒng)計學是幾乎所有學科領域專家應掌握的必備知識，也是很多專業(yè)的必修課程。但是，在實際工作中發(fā)現(xiàn)，部分領域專家的統(tǒng)計學基礎較差，缺乏興趣和信心，甚至對其產生恐懼感，嚴重影響了其數(shù)據(jù)處理能力。
四、機器學習
機器學習是數(shù)據(jù)科學的主要理論基礎之一。同時，人機協(xié)同數(shù)據(jù)處理能力是數(shù)據(jù)科學家的核心競爭力之一。數(shù)據(jù)科學家（或團隊）應具備機器學習的基本知識、實戰(zhàn)經驗和創(chuàng)造性思維。
五、數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)科學的主要理論基礎之一。因此，數(shù)據(jù)可視化能力是數(shù)據(jù)科學家的核心競爭力之一。數(shù)據(jù)科學家（或團隊）應具備數(shù)據(jù)可視化的基本知識、實戰(zhàn)經驗和創(chuàng)造性思維。本章在討論數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)科學中重要地位的基礎上，重點介紹數(shù)據(jù)可視化的主要類型、基本模型、常用方法、評價與改進以及典型案例，并最后討論數(shù)據(jù)可視化技術的發(fā)展趨勢。
六、數(shù)據(jù)計算
“數(shù)據(jù)計算”是數(shù)據(jù)科學的主要研究內容之一。數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)產品研發(fā)活動均涉及一個底層問題——數(shù)據(jù)計算模式與平臺的選擇。因此，數(shù)據(jù)科學家（團隊）應具備數(shù)據(jù)計算的基本知識、實戰(zhàn)經驗和創(chuàng)造性思維。
七、數(shù)據(jù)管理
“數(shù)據(jù)管理”也是數(shù)據(jù)科學的主要研究內容之一。通常，數(shù)據(jù)管理以數(shù)據(jù)預處理活動為基礎，并為不同的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)提供共性平臺。數(shù)據(jù)科學家（或團隊）應具備數(shù)據(jù)管理的基本知識、實戰(zhàn)經驗和創(chuàng)造性思維。
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