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  • 数据科学应用案例_应用数据科学

    千次阅读 2020-07-12 19:25:54
    数据科学应用案例 数据科学如何改善产品? (How can data science improve products?) 什么是预测模型? (What are predictive models?) 您如何从见识到原型到生产应用? (How do you go from insight to ...

    数据科学的应用案例

    数据科学如何改善产品? (How can data science improve products?)

    什么是预测模型? (What are predictive models?)

    您如何从见识到原型到生产应用? (How do you go from insight to prototype to production application?)

    This is an excerpt from “Applied Data Science,” A Yhat whitepaper about data science teams and how companies apply their insights to the real world. You’ll learn how successful data science teams are composed and operate and which tools and technologies they are using.

    这摘自“应用数据科学”,这是一份有关数据科学团队以及公司如何将其见识应用于现实世界的Yhat白皮书。 您将学习成功的数据科学团队的组成和运作方式,以及他们使用的工具和技术。

    We discuss the byproducts of data science and their implications beyond analysts’ laptops and answer the question of what to do with predictive models once they’re built. Lastly, we inspect the post-model-building process to highlight the most common pitfalls we see companies make when applying data science work to live data problems in day-to-day business functions and applications.

    我们讨论了数据科学的副产品及其对分析师笔记本电脑以外的影响,并回答了构建预测模型后该如何处理的问题。 最后,我们检查了模型建立后的过程,以突出显示公司在将数据科学工作应用于日常业务功能和应用程序中的实时数据问题时所遇到的最常见的陷阱。

    描述数据科学 (Describing data science)

    In the wake of an increasingly digital economy, businesses are racing to build operational knowledge around the vast sums of data they produce each day. And with data now at the center of almost every business function, developing practices for working with data is critical regardless of your company’s size or industry.

    随着数字经济的日益发展,企业正在竞相围绕每天产生的大量数据建立运营知识。 由于数据现在几乎是每个业务功能的中心,因此无论公司的规模或行业如何,开发处理数据的实践都至关重要。

    “Data science,” one of many recently popularized terms floating amidst the myriad of buzzwords and big data hoopla, is a field concerned with the extraction of knowledge from data. Practitioners—aptly named “data scientists”—are those charged with solving complex and sophisticated problems related to data usually employing a highly diversified blend of scientific and technical tools as well as deep business and domain expertise.

    “数据科学”是在众多流行语和大数据“喧嚣”中浮动的许多最近流行的术语之一,是一个涉及从数据中提取知识的领域。 从业人员(恰当地称为“数据科学家”)是负责解决与数据相关的复杂问题的人员,通常使用高度多样化的科学和技术工具以及深厚的业务和领域专业知识来完成这些工作。

    “What distinguishes data science itself from the tools and techniques is the central goal of deploying effective decision-making models to a production environment.” -John Mount & Nina Zumel, Practical Data Science with R

    “将数据科学与工具和技术区分开来的主要目标是将有效的决策模型部署到生产环境中。” -John Mount和Nina Zumel,R的实用数据科学

    数据科学的中心目标 (The central goal of data science)

    As is the case with any analytical project, the central goal in data science is to produce practical and actionable insights to improve the business. That is to say, data scientists overcome complexities involved in data to empower businesses to make better operational decisions, optimize processes, and improve products and services used by customers and non-technical employees.

    与任何分析项目一样,数据科学的中心目标是产生切实可行的见解以改善业务。 也就是说,数据科学家克服了数据中涉及的复杂性,从而使企业能够制定更好的运营决策,优化流程并改善客户和非技术人员使用的产品和服务。

    典型数据科学项目简介 (Profile of a typical data science project)

    项目范围和定义 (Project scope and definition)

    With broad strokes, a data science project begins with some question, need, or goal in mind and with varying degrees of focus. Accordingly, a data scientist’s primary task at the start of a new project is to refine the goal and develop concrete project objectives.

    数据科学项目以广泛的笔触开始时考虑了一些问题,需求或目标,并以不同程度的重点。 因此,数据科学家在新项目开始时的首要任务是完善目标并制定具体的项目目标。

    Analysts will first conduct a preliminary survey of the data, applying domain knowledge to develop a clear and succinct problem definition to serve as the principal object of study.

    分析师将首先对数据进行初步调查,运用领域知识来制定清晰,简洁的问题定义,并将其作为主要研究对象。

    识别相关数据集 (Identify relevant data sets)

    With a narrow and expressive definition of the problem, data scientists can begin to evaluate different data sets to identify which variables are likely to be relevant to the problem they are trying to solve. Evaluating which data sets should be used for the project, however, is not an activity performed in isolation. Most companies have numerous data sets, each highly diverse in shape, composition and size. Analysts may or may not be familiar with a particular data source, how to query it, where it comes from, what it describes or even that it exists.

    通过对问题的狭义表达,数据科学家可以开始评估不同的数据集,以确定哪些变量可能与他们要解决的问题有关。 然而,评估哪些数据集应用于该项目并不是一项孤立的活动。 大多数公司都有大量数据集,每个数据集的形状,组成和大小都非常不同。 分析人员可能熟悉或可能不熟悉特定的数据源,如何查询它,它来自何处,它描述了什么,甚至不熟悉它。

    For these reasons, quantitative analysts are usually working in proximity to or in direct collaboration with engineers, marketers, operations teams, product managers, and other stakeholders to gain a robust and intimate understanding of the data sources at their disposal.

    由于这些原因,定量分析人员通常与工程师,市场营销人员,运营团队,产品经理和其他利益相关者紧密合作,或与他们直接合作,以获取对可支配数据源的深入了解。

    跨职能协作 (Cross-functional collaboration)

    Collaboration at this stage is not only valuable for identifying which data are relevant to a problem but also for ensuring the ultimate viability of any resulting solution. Hybrid teams composed of stakeholders in separate functions produce deeper collective understanding of both the problem and the data at the center of any project. Knowing how a data set is created and stored, how often it changes, and its reliability are critical details that can make or break the feasibility of a data product.

    在此阶段的协作不仅对确定与问题相关的数据有价值,而且对于确保任何最终解决方案的最终可行性都是有价值的。 由各个职能部门的利益相关者组成的混合团队可以对问题和任何项目中心的数据进行更深入的集体理解。 了解数据集的创建和存储方式,更改的频率及其可靠性是至关重要的细节,这些细节可能决定或破坏数据产品的可行性。

    For example, consider a new credit-scoring algorithm more accurate than previous methods but that relies on data no longer sold by the credit bureau. Such circumstances are common today given that data sets are so diverse and subject to frequent change. By incorporating interdepartmental expertise in the early stages of model development, companies dramatically reduce the risk of pursuing unanswerable questions and ensure data scientists are focusing attention on the most suitable data sets.

    例如,考虑一种新的信用评分算法,该算法比以前的方法更准确,但它依赖于信用局不再出售的数据。 鉴于数据集是如此多样且经常变化,今天这种情况很普遍。 通过在模型开发的早期阶段就纳入部门间的专业知识,公司可以大大降低寻求无法回答的问题的风险,并确保数据科学家将注意力集中在最合适的数据集上。

    建筑模型 (Model-building)

    After firming up the project’s definition and completing a preliminary survey of the data, analysts enter the model-building phase of analytics lifecycle. The notion of “model” is often obscure and can be difficult to define, even for those well versed in data science vocabulary.

    在确定了项目的定义并完成了对数据的初步调查之后,分析师进入了分析生命周期的模型构建阶段。 即使对于那些精通数据科学词汇的人来说,“模型”的概念通常也很模糊,很难定义。

    A statistical model, in short, is an abstract representation of some relationship between variables in data. In other words, a model describes how one or more random, or independent, variables relate to one or more other dependent variables. A simple linear regression model might, for example, describe the relationship between years of education (X) and personal income (y).

    简而言之,统计模型是数据变量之间某些关系的抽象表示。 换句话说,模型描述了一个或多个随机或独立变量与一个或多个其他因变量的关系。 例如,一个简单的线性回归模型可以描述受教育年限(X)与个人收入(y)之间的关系。

    A statistical model is an abstract representation of some relationship between variables in data.

    统计模型是数据中变量之间某些关系的抽象表示。

    But linear regression is far from the only way to represent the relationships in data, and identifying the right algorithms and machine learning methods for your problem is largely an exploratory exercise. Data scientists apply knowledge of the business and advanced research skills to identify those algorithms and methods most likely to be effective for solving a problem. Many and perhaps most data science studies are bound up with solving some combination of clustering, regression, classification, and/or ranking problems. And within each of these categories are numerous algorithms that may or may not be suitable for tackling a given problem.

    但是,线性回归并不是唯一表示数据关系的方法,针对问题确定正确的算法和机器学习方法主要是一种探索性练习。 数据科学家运用业务知识和高级研究技能来确定最有可能有效解决问题的算法和方法。 许多(也许是大多数)数据科学研究都局限于解决聚类,回归,分类和/或排名问题的某种组合。 在这些类别的每一个类别中,有很多算法可能不适合解决给定的问题。

    To that end, the model-building phase is characterized by rigorous testing of different algorithms and methods drawing from one or more of these problem classes (i.e. clustering, regression, classification, and ranking) with the ultimate goal being to identify the “best” way to model some underlying business phenomenon. “Best,” importantly, will take on a different meaning depending on the problem, the data, and the situational nuances tied to the project. For example, the “best” way to model the quality of the Netflix recommendation system is very different from the “best” way to model the quality of a credit-scoring algorithm.

    为此,模型构建阶段的特征是严格测试来自一个或多个这些问题类别(即,聚类,回归,分类和排名)的不同算法和方法,其最终目标是确定“最佳”一些潜在的商业现象建模的方法。 重要的是,“最佳”将根据问题,数据和与项目相关的情况细微差别而具有不同的含义。 例如,对Netflix推荐系统的质量进行建模的“最佳”方法与对信用评分算法的质量进行建模的“最佳”方法非常不同。

    可行的数据科学及其在运营中的应用 (Actionable data science & applications in operations)

    When a data science project progresses beyond the model-building phase, the core question is how best to take advantage of the insights produced. This is a critical junction and one ultimately determines the practical ROI your data science investment.

    当数据科学项目超出模型构建阶段时,核心问题是如何最好地利用所产生的见解。 这是一个至关重要的环节,最终决定了数据科学投资的实际投资回报率。

    Extracting value from data is like any other value chain. Companies expend resources to convert raw material—in this case data—into valuable products and services suitable for the market.

    从数据中提取价值就像其他任何价值链一样。 公司花费资源将原材料(在这种情况下为数据)转换为适合市场的有价值的产品和服务。

    A data product provides actionable information without exposing decision makers to the underlying data or analytics. Examples include: movie recommendations, weather forecasts, stock marketing predictions, production process improvements, health diagnoses, flu trend predictions, and targeted advertising. -Mark Herman, et al., Field Guide to Data Science

    数据产品可提供可操作的信息,而不会使决策者暴露于基础数据或分析中。 示例包括:电影推荐,天气预报,股票行销预测,生产过程改进,健康诊断,流感趋势预测和定向广告。 -Mark Herman等人,《数据科学领域指南》

    As is the case with any value chain, a product gains value as it progresses from one lifecycle stage to the next. Therefore, the manner in which activities in the chain are carried out is important as it often impacts the system’s value.

    与任何价值链一样,产品从一个生命周期阶段进入下一个生命周期阶段就获得了价值。 因此,链中活动的执行方式很重要,因为它通常会影响系统的价值。

    Consider the product recommendations example again—our goal is to increase average order size for shoppers on our website by recommending other products users will find relevant.

    再次考虑产品推荐示例-我们的目标是通过推荐用户会发现相关的其他产品来增加购物者在我们网站上的平均订单量。

    数据科学生命周期步骤: (Data science lifecycle steps:)
    1. Refine the problem definition
    2. Survey the raw material and evaluate which data to include in the model
    3. Rigorously test modeling techniques
    4. Identify a winning modeling strategy for implementation
    5. Integrate recommendations into the website to influence customers
    1. 完善问题定义
    2. 调查原材料并评估要在模型中包括哪些数据
    3. 严格测试建模技术
    4. 确定实施的成功建模策略
    5. 将建议整合到网站中以影响客户

    Common sense indicates that progressing through step four without achieving step five falls short of the objective. But, sadly, this is a common scenario among companies developing data science capabilities. Similarly, it is often the case that hypotheses are disproved only after companies have invested substantial time and effort engineering large-scale analytics implementations for models which later prove to be suboptimal or entirely invalid.

    常识表明,在没有实现步骤5的情况下完成步骤4并没有达到目标。 但是,可悲的是,这是开发数据科学功能的公司之间的常见情况。 同样,通常情况下,只有在公司投入大量时间和精力对模型进行大规模分析实施后,才证明假设不成立,这些模型后来被证明是次优或完全无效的。

    为什么构建数据驱动产品很难 (Why building data driven products is hard)

    翻译自: https://www.pybloggers.com/2017/01/applied-data-science/

    数据科学的应用案例

    展开全文
  • 数据科学,数据挖掘,机器学习,统计学,运筹学等方面有什么不同? 在这里,我比较几个重叠的分析学科,来解释差异共同点。...职位包括数据科学家,首席科学家,高级分析师,分析总监等等。它涵盖了

    数据科学,数据挖掘,机器学习,统计学,运筹学等方面有什么不同?

    在这里,我比较几个重叠的分析学科,来解释差异和共同点。除了历史原因,有时候除了别的东西外别无其他。有时候,差异是真实而微妙的。我还提供了典型的职位,分析类型以及传统上与每个学科相关的行业。带下划线的域是主要的子域。

    首先,我们从描述数据科学这个新的学科开始。

    职位包括数据科学家,首席科学家,高级分析师,分析总监等等。它涵盖了所有行业和领域,尤其是数字分析,搜索技术,市场营销,欺诈检测,天文学,能源,健康护理,社交网络,金融,法医学,安全(NSA),移动,电信,天气预报和欺诈检测。

    项目包括分类学创建(文本挖掘,大数据),适用于大数据集的聚类,推荐引擎,模拟,统计评分引擎的规则系统,根本原因分析,自动出价,取证,外星行星检测以及恐怖分子的早期发现活动或流行病。数据科学的一个重要组成部分是自动化,机器到机器的通信,以及在生产模式下不间断运行的算法(有时是实时的),例如检测欺诈,预测天气或预测房价为每个家庭(Zillow)。

    数据科学项目的一个例子是创建增长最快的数据科学Twitter个人资料,用于计算营销。它利用大数据,是病毒式营销/增长黑客策略的一部分,还包括自动化的高质量,相关联合内容生成(简而言之,数字出版3.0版)。

    与大多数其他分析行业不同,数据科学家被认为具有良好的商业头脑和领域专业知识 - 他们倾向于成为企业家的原因之一。数据科学家有许多类型,因为数据科学是一门宽泛的学科。许多高级数据科学家掌握着他们的艺术/工艺,拥有全部的技能和知识;他们确实是招聘者找不到的独角兽。招聘经理和不知情的管理人员喜欢狭隘的技术技能,而不是深厚的,广泛的和专业化的业务领域的专业知识 - 当前教育系统的副产品,有利于学科孤岛,而真正的数据科学是孤立的破坏者。独角兽数据科学家(名词不当,因为他们并不稀奇 - 有些着名的风险投资家)通常担任顾问或高管。初级数据科学家往往更专注于数据科学的一个方面,拥有更多的热门技术(Hadoop,Pig,Cassandra),如果他们接受了适当的培训和/或有公司的工作经验, Facebook,谷歌,eBay,苹果,英特尔,Twitter,亚马逊,Zillow等。潜在候选人的数据科学项目可以在这里找到。

    数据科学与重叠

    计算机科学:计算复杂性,互联网拓扑和图论,Hadoop等分布式架构,数据管理(数据流和内存分析的优化),数据压缩,计算机编程(Python,Perl,R)以及处理传感器和流数据(设计自动驾驶的汽车)

    统计学:包括多变量检验,交叉验证,随机过程,抽样,无模型置信区间的实验设计,但不包括对大数据诅咒的假设的p值或模糊测试

    机器学习和数据挖掘:数据科学确实完全包含了这两个领域。

    运筹学:数据科学包含大部分运筹学,以及旨在基于分析数据优化决策的任何技术。

    商业智能:数据科学是设计/创建/识别重要指标和KPI,创建数据库模式(不管是否使用NoSQL),仪表板设计和可视化以及数据驱动策略以优化决策和投资回报率的每个BI方面。

    与其他分析标准进行比较

    机器学习:非常流行的计算机科学学科,数据密集型,部分数据科学与数据挖掘密切相关。机器学习是关于设计算法(如数据挖掘)的重点,但重点是生产模式的原型算法,设计自动更新自动系统(招标算法,广告定位算法),不断训练/重新训练/更新训练集/验证并改进或发现新的规则(欺诈检测)。 Python现在是ML开发的流行语言。核心算法包括聚类和监督分类,规则系统和评分技术。接近人工智能的子域(参见下面的条目)是深度学习。

    数据挖掘:这个学科是关于设计算法来从相当大的和潜在的非结构化数据(文本挖掘)中提取洞察力,有时被称为金块发现,例如在查看5000万行数据后挖掘一个巨大的僵尸网络。技术包括模式识别,选择,聚类,监督分类,并包含一些统计技术(尽管没有使用大多数统计方法的p值或置信区间)。相反,重点是强大的,数据驱动的,可扩展的技术,对发现原因或可解释性没有太大的兴趣。因此数据挖掘与统计数据有一定的交集,是数据科学的一个子集。数据挖掘应用于计算机工程,而不是数学科学。数据挖掘者使用开源和Rapid Miner等软件。

    预测建模:本身不是一门学科。预测建模项目遍布所有学科的所有行业。预测建模应用程序旨在基于过去的数据预测未来,通常但不总是基于统计建模。预测往往伴随着置信区间。预测建模的根源在统计学上。

    统计:目前,统计主要是关于调查(通常用SPSS软件进行),理论学术研究,银行和保险分析(营销组合优化,交叉销售,欺诈检测,通常与SAS和R),统计编程,社会科学,全球变暖研究(和空间天气模型),经济研究,临床试验(制药业),医学统计学,流行病学,生物统计学和政府统计学。聘请统计人员的机构包括人口普查局,IRS,CDC,EPA,BLS,SEC和EPA(环境/空间统计)。需要安全检查的工作薪酬较高,而且相对安全,但制药行业的高薪工作(统计人员的金雁)受到外包,公司合并和承受医疗保健压力等诸多因素的威胁。由于保守的风险不利的医药行业的巨大影响,统计已经成为一个不适应新数据,不创新,数据科学松懈,工业统计,运筹学,数据挖掘,机器学习等领域的狭窄领域,在那里使用相同的聚类,交叉验证和统计训练技术,尽管以更自动的方式和更大的数据。 10年前被称为统计学家的许多专业人士,在过去几年里,他们的职位已经变成数据科学家或分析师。现代子领域包括统计计算,统计学习(更接近机器学习),计算统计(接近数据科学),数据驱动(无模型)推理,体育统计和贝叶斯统计(MCMC,贝叶斯网络和分层贝叶斯模型正在流行,现代技术)。其他新技术包括支持向量机,结构方程模型,预测选举结果和集成模型。

    工业统计:非统计人员(具有良好统计培训的工程师)经常进行统计,从事工程项目,如产量优化或负载平衡(系统分析员)。他们使用非常实用的统计数据,他们的框架比传统统计更接近六西格玛,质量控制和运营研究。也发现在石油和制造业。所使用的技术包括时间序列,方差分析,实验设计,生存分析,信号处理(滤波,去噪,去卷积),空间模型,模拟,马尔可夫链,风险和可靠性模型。

    数学优化:用单纯形算法,傅立叶变换(信号处理),微分方程和Matlab等软件解决业务优化问题。这些应用数学家在IBM,研究实验室,NSA(密码学)和金融行业(有时招聘物理或工程专业的毕业生)等大公司都有发现。这些专业人员有时会用统一的技术解决与统计学家完全相同的问题,尽管他们使用不同的名称。数学家们使用最小二乘法进行插值或外推;统计学家使用线性回归进行预测和模型拟合,但是两个概念都是相同的,并且依赖于完全相同的数学机器:只是描述相同事物的两个名字。然而,数学优化比运算研究更接近统计学,雇佣数学家而不是其他实践者(数据科学家)的选择往往是由历史原因决定的,尤其是对于像NSA或IBM这样的组织。

    精算科学:只是使用生存模型的保险(汽车,健康等)统计的一个子集:预测何时死亡,根据您的健康状况(吸烟者,性别,既往疾病)确定您的医疗保险费用,以确定您的保险费。还预测极端的洪水和天气事件,以确定保费。后来的这些模式出乎意料地是错误的(最近),并导致了比预期更大的支出。由于某些原因,这是一个非常活跃,分散的统计人员社区,不再称自己的统计学家(职称是精算师)。他们看到他们的平均薪酬随着时间的推移而增长很好:对专业的限制和管理就像律师一样,除了保护主义以外,没有任何其他的原因可以提高薪水,减少合格申请人的数量。精算科学的确是数据科学(一个子领域)。

    HPC:高性能计算本身并不是一门学科,但应该是数据科学家,大数据实践者,计算机科学家和数学家关心的问题,因为它可以重新定义这些领域的计算范式。如果量子计算成功,将彻底改变算法设计和实现的方式。 HPC不应该与Hadoop和Map-Reduce混淆:HPC与硬件相关,Hadoop与软件相关(尽管严重依赖Internet带宽和服务器配置以及邻近性)。

    行动调查:缩写为OR。他们早在20年前就已经从统计中分离出来了,但是他们就像孪生兄弟,他们各自的组织(INFORMS和ASA)一起合作。 OR是关于决策科学和优化传统业务项目:库存管理,供应链,定价。他们大量使用马尔可夫链模型,蒙特卡洛模拟,排队和图论,以及诸如AIMS,Matlab或Informatica等软件。传统的大公司使用OR,新的和小的(初创公司)使用数据科学来处理定价,库存管理或供应链问题。许多运营研究分析师正在成为数据科学家,因为与OR相比,在数据科学方面有更多的创新和增长前景。另外,OR问题可以通过数据科学来解决。或者与六西格玛重叠(见下文),也解决了经济计量问题,在军队和国防部门有许多从业人员/应用。汽车交通优化是OR问题的一个现代例子,通过模拟,通勤者调查,传感器数据和统计建模来解决。

    六个西格玛:摩托罗拉和通用电气几十年前就大力推广,这更多的是一种思维方式(一种商业哲学,如果不是一种崇拜),而不是一种纪律。用于质量控制和优化工程流程(参见本文中的工业统计的条目),由大型传统公司进行。他们有一个拥有27万名会员的LinkedIn小组,是包括我们数据科学小组在内的任何其他解析LinkedIn小组的两倍。他们的座右铭是简单的:把你的努力集中在20%的时间,产生80%的价值。应用简单的统计数据(我很同意简单的东西是必须的),这个想法是消除业务流程中的差异来源,使它们更可预测并提高质量。许多人认为六西格玛是旧的东西,将消失。也许,但是基本的概念是坚实的,将保持不变:这些也是所有数据科学家的基本概念。你可以说六西格玛是一个简单得多的简单操作研究版本(参见上面的条目),其中统计建模保持在最低限度。风险:非合格人员使用非强大的黑盒统计工具来解决问题,可能会导致灾难。在某些方面,六西格玛是一个更适合业务分析师(见下面的商业情报条目)比严重的统计学家更适合的学科。

    定量分析:Quant人只是为华尔街工作的数据科学家,如高频交易或股市套利问题。他们使用C ++,Matlab,来自着名的大学,赚取大笔资金,但当投资回报率太南太快,就马上失去工作。他们也可以从事能源贸易。许多在经济衰退期间被解雇的人现在都在解决点击套利,广告优化和关键词招标等问题。数量有统计背景(少数),数学优化和工业统计。

    人工智能:它回来了。与数据科学的交叉是模式识别(图像分析)和自动化(有些人会说智能)系统的设计,以执行各种任务,在机器对机器通信模式中,例如识别正确的关键字(和正确的出价) Google AdWords(付费点击广告系列每天涉及数百万个关键字)。我也考虑过智能搜索(创建一个搜索引擎,返回您期望的结果,比Google广泛得多)是数据科学中最大的问题之一,也可能是人工智能和机器学习问题。一个古老的AI技术是神经网络,但现在正在失去人气。相反,神经科学越来越受欢迎。

    计算机科学:数据科学与计算机科学有一些重叠:Hadoop的和映射简化的实现,算法和计算的复杂性,以设计快速,可扩展的算法,数据管理以及网络拓扑映射,随机数生成,加密,数据压缩和隐写等问题。尽管这些问题也与统计科学和数学优化相重叠)。

    计量经济学。为什么它与统计数据分开尚不清楚。许多分支机构脱离统计数据,因为它们变得不那么通用,并开始开发自己的特定工具。但简而言之,计量经济学在本质上是非常统计的,使用时间序列模型,如自回归过程。也与操作研究(本身与统计信息重叠!)和数学优化(单纯形算法)重叠。计量经济学家如ROC和效率曲线(六西格玛从业者也是如此,参见本文的相应条目)。许多人没有很强的统计背景,而Excel的是他们主要或唯一的工具。

    数据工程:由大型组织中的软件工程师(开发人员)或架构师(设计师)执行(有时由小公司的数据科学家执行),这是计算机科学的应用部分(参见本文中的条目),以便为允许各种数据易于在内存或近存储器中处理,并能很好地流向最终用户(包括大数据消费者,如数据科学家)。目前受到攻击的子域是数据仓库,因为这个术语与静态,孤立的数据库,数据体系结构和数据流相关联,受到NoSQL,NewSQL和图形数据库的兴起的威胁。将这些旧架构转化为新架构(只在需要时)或者使其与新架构兼容,这是一项有利可图的业务。

    商业智能:缩写为BI。通过电子邮件发送或交付/呈现给管理人员,竞争情报(分析第三方数据)以及参与数据库模式设计(与数据架构师一起工作),重点关注仪表板创建,度量标准选择,生成和安排数据报告(统计摘要)有效地收集有用的,可操作的业务数据。典型职位是业务分析师,但有些更多涉及市场营销,产品或财务(预测销售额和收入)。他们通常拥有MBA学位。有些人已经学习了诸如时间序列等高级统计数据,但大多数只使用(和需要)基本统计数据,而轻量级分析则依靠IT来维护数据库和收集数据。他们使用Excel(包括多维数据集和数据透视表,但不是高级分析),Brio(Oracle浏览器客户端),Birt,Micro-Sreategy或Business Objects(作为最终用户运行查询)等工具,尽管其中一些工具越来越多地配备了更好的分析能力。除非他们学习如何编写代码,否则他们将与一些在决策科学,见解提取和演示(可视化),KPI设计,业务咨询以及投资回报率/收益/业务/流程优化方面表现优异的多价数据科学家竞争。商业智能和市场研究(但不是竞争情报)正在经历衰退,而人工智能正在经历一个复苏。这可能是周期性的。部分原因是由于不适应需要工程或数据科学技术来处理和提取价值的新型数据(例如非结构化文本)。

    数据分析:这是自1995年以来新的商业统计术语,它涵盖了广泛的应用,包括欺诈检测,广告组合建模,归因建模,销售预测,交叉销售优化(零售),用户细分,客户流失分析,计算顾客的长期价值和收购成本等等。除大公司外,数据分析师是初级角色;这些从业者比数据科学家的知识和经验要窄得多,他们缺乏(也不需要)企业愿景。它们是详细的,并向诸如数据科学家或分析主管等管理人员报告。在大公司中,像数据分析师III这样具有职称的人可能是非常高级的,但他们通常是专业的,缺乏数据获得的广泛知识科学家们在大大小小的公司工作。

    商业分析:与数据分析一样,但仅限于业务问题。倾向于多一点财政,营销或投资回报的风味。热门职位包括数据分析师和数据科学家,但不包括业务分析师(请参阅业务智能商业智能入门,不同的领域)。

    最后,还有一些最近出现的专业分析学科:健康分析,计算化学和生物信息学(基因组研究)等。



    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    人工智能赛博物理操作系统(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


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  • 数据科学技术与应用 数据科学基础 第一次作业 答案 题目来源:中国大学MOOC-东华大学宋晖等数据科学技术与应用

    数据科学技术与应用

    数据科学基础 第一次作业 答案

    题目来源:中国大学MOOC-东华大学-宋晖等-数据科学技术与应用

    1 ( 50分 ) 编写Python程序实现以下功能:从键盘输入若干同学的姓名,保存在字符串列表中;输入某个同学的名字,检索是否已保存在列表中。

    lst=[]
    while True:
        name=input("请输入学生的姓名:")
        if name == "":
     
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  • Julia 数据科学应用

    千次阅读 多人点赞 2018-11-06 11:55:34
    在介绍了 Julia 对于数据科学社区的重要性若干数据科学基本准则之后,本书讲解了 Julia 基础知识,包括如何安装 Julia 及其功能强大的程序库。本书通过丰富的示例展示了如何使用 Julia 命令、数据集函数。 本书...

    内容简介

    本书的目标是教你如何使用 Julia 语言来应对现实世界中数据科学的艰巨挑战。在介绍了 Julia 对于数据科学社区的重要性和若干数据科学基本准则之后,本书讲解了 Julia 基础知识,包括如何安装 Julia 及其功能强大的程序库。本书通过丰富的示例展示了如何使用 Julia 命令、数据集和函数。

    本书介绍并描述了专用的脚本和软件包。针对在数据科学流程中经常会遇到的问题,本书提供了有代表性的实用示例,并引导你通过 Julia 使用公开的数据集来解决这些问题。在很多情况下,使用现成的软件包和内置函数就可以完成任务。

    本书每一章都包括一些思考题和练习,来帮助你加强学习效果,指导你使用 Julia 从头开始创建一个数据科学应用。

    • 数据科学流程概览,并通过 Julia 实现一个示例,说明了其中的关键点。
    • Julia IDE 的选择。
    • 程序结构与函数。
    • 数据工程中的任务,如数据导入、数据清理、数据格式化和数据存储,以及如何执行数据预处理。
    • 数据可视化,以及一些简单但非常强大的用来进行数据探索的方法。
    • 数据降维和特征评价。
    • 各种机器学习方法,从非监督式学习(不同类型的聚类方法)到监督式学习(决策树、随机森林、 基础神经网络、回归树和极限学习机)。
    • 图分析,包括找出不同实体之间的联系以及如何对其进行挖掘以获取有用的知识。

    作者简介

    Zacharias Voulgaris 博士出生于希腊雅典。他就读于克里特理工大学生产工程与管理专业,后转而学习计算机科学,在伦敦城市大学获得了信息系统与技术的硕士学位,此后,又研究数据科学,在伦敦大学获得了机器学习博士学位。他曾经在佐治亚理工大学工作并任研究员,他还担任过 SEO 经理、数据科学家,还做过 Microsoft 公司的程序经理,负责 Bing 的数据分析流程。除了数据科学,他对新技术、文学和音乐抱有浓厚的兴趣。

    本书内容

    前言

    我是在几年前发现 Julia 的,从此就被它的强大能力与巨大潜力所吸引。Julia 具有用户友好的集成开发环境(Integrated Development Environment,IDE),这使它很容易上手;它还具有高级的逻辑表达能力(非常类似 Matlab 和其他高级语言)和极高的性能,这使它的功能非常强大。但是,当时我正致力于研究其他更成熟的平台,比如 R 和 Java,未能给予 Julia 太多的关注。

    因此,我只了解了 Julia 的一些基础知识,以及当时的教程中提供的一些具体应用,并没有进行更多的研究。除了 Julia 之外,我还知道不断有一些新的有趣的语言被开发出来,但大多数是昙花一现。

    那么,为什么我现在又对 Julia 感兴趣了呢?一个原因就是,这些年它一直保持着良好的发展势头,Julia 会议的参与人数每年都有显著的增长。尽管我曾经很熟悉它的基本知识,但当我重拾 Julia 时,发现有很多新的知识需要学习。从我初识 Julia 之后,它已经有了很大的发展。

    更重要的原因是,Julia 已经跨过了大西洋,引起了欧洲从业者的极大兴趣,其中一位已经为这种相当年轻的语言创建了一系列视频和练习资料。

    在试用了 Julia 0.2版之后,我开始琢磨,除了快速分解质因数和计算第 n 个斐波那契数之外,是否能使用 Julia 来做些真正有用的事情。虽然0.2版仅有几个软件包,文档也做得很差,我只能找到零星几个介绍这门语言的视频,多数还是来自某个 Python 会议上的发言。但是,我还是在计算机上保留着 Julia,并时不时地用它写个脚本,来解决 Project Euler、Programming Praxis 或类似站点上的编程问题。当时我是个项目经理,所以没有很大的积极性去掌握一门新的编程语言。我在 Julia 上所做的一切都是出于兴趣。

    但是,几个月之后,我重新开始从事数据科学工作,并更加正式地使用 Julia 编程。我很快就发现,使用 Julia 编写代码比使用 Python 更容易,例如,即使使用 Python 完成一个基本的数据加工任务,也需要一大堆扩展包。

    在使用 Julia 解决小问题之后,我决定使用 Julia 独立完成一个完整的数据科学项目。在经历了不可避免的学习曲线和成长阵痛之后,我终于达到了目标。这并不是我最得意的成果,但它证明了在进行一些训练、尝试和纠错之后,Julia 可以高效地完成正式的数据科学任务。

    在本书中,我会分享在这个项目以及随后的项目中获得的经验,阐述如何在数据科学的各个环节使用 Julia。尽管现在已经有了一些介绍 Julia 的书籍,但还没有一本全面介绍如何在数据科学领域内应用 Julia 的专著。我曾非常期待有这样一本书,但有了多年使用 Julia 的经验之后,我决定亲自上阵,撰写这样的一本书。

    我完全清楚,撰写一本介绍正处于发展时期的语言的书风险有多大,但是 Julia 这门语言不会停止发展,如果我等待它完全成熟,这本书就永远不会完成。

    我并不期待你能够全面掌握 Julia,或成为一个成熟的数据科学家。如果你渴望扩展技能,学习解决老问题的新方法,并严格按照本书的进度进行学习,那么 Julia 就会成为你进行数据分析的一个有效工具。

    第1章 Julia 简介

    现在的编程语言有几十种,有些是通用的,有些则专注于某个领域,但每种语言都号称比其他语言更优秀。最强大的语言(能够快速执行复杂运算的语言)学习起来应该很难(要想掌握就更难了),它们的用户仅局限于那些对编程具有天赋的“硬核”程序员。雄心勃勃的数据科学家不得不面对这样一种前景:花费大量时间和精力学习了一门语言,却对他们的工作帮助甚微,写下了一行又一行复杂的代码,却实现不了一种可用的算法。

    “即插即用”的编程语言是另外一种情况,它们将所有的编程复杂性都进行了精心的封装。那些最单调乏味的(一般也是应用最广泛的)算法都被预先包装好了,供用户方便地使用,几乎不需要学习过程。这些语言的问题是,它们的速度会很慢,而且对内存和运算能力有很苛刻的要求。数据科学家们又面临了一种与前面相反的困境:语言学习没有陡峭的学习曲线,这是个优点,但想用这些语言来完成任务,却困难重重。

    Julia 正是位于这两种极端情况中间的一种语言,它最大程度地综合了上面两类语言的优点。其实,它就是一门设计用来进行技术计算的编程语言,它计算速度快,易于使用,并内置了许多数据处理工具。尽管它还处于初级阶段,那些对它进行了充分测试的人们已经感受到了它的巨大潜力,并确信它在技术计算和数据科学领域内有很大的用武之地。

    以下一些特点使 Julia 在众多编程语言中脱颖而出。

    • 极其卓越的性能。Julia 在很多数据分析任务以及其他编程实践中都表现出了令人难以置信的性能。它的表现可以和 C 语言媲美,C 语言经常被用来作为衡量运算速度的标准。
    • 强大的基础库。Julia 有一个强大的基础库,它不需要其他平台,就可以进行所有的线性代数运算,这些运算是数据分析模块的必备组件。
    • 支持多分派。Julia 实现了多分派机制,这使它可以使用同一种函数实现不同的过程,使函数更容易扩展,并可以对不同类型的输入重复使用。
    • 容易上手。特别是对于那些从 Python、R、Matlab 或 Octave 迁移过来的使用者,学习 Julia 特别容易。
    • 用户友好的界面。不论是在本地还是云上,Julia 的用户界面都非常友好,在所有的流程中,用户与 Julia 的交流都非常顺畅。Julia 还对所有的功能和数据类型提供了方便易用的帮助文件。
    • 与其他语言无缝对接。这些语言包括(但不限于)R、Python 和 C。这使你不需要进行完整的迁移,就可以使用现有的代码库。
    • 开源。Julia 以及它的所有文档与教程都是开源的,非常易于获取,详尽而又全面。
    • 开发者承诺。Julia 的开发者承诺会一直加强这门语言的性能,并对使用者提供尽可能的帮助。他们提供了大量的讨论,组织年度会议,并提供咨询服务。
    • 自定义函数。Julia 的自定义函数可以和内置在基础代码中的函数一样快速而简洁。
    • 并行能力。Julia 具有强大的并行能力,这使得在多核计算机和集群上的部署非常容易。
    • 极大的灵活性。Julia 在开发新程序方面极其灵活,不论是编程新手,还是专家级用户,Julia 适合各种编程水平的使用者,这个特性在其他语言中是很难得的。

    在学习和使用 Julia 的过程中,你肯定会发现它的更多优点,尤其是在数据科学方面。

    1.1 Julia 如何提高数据科学水平

    “数据科学”是个相当含糊的名词,自从它成为科学领域一门学科后,就具有很多不同的意义。在本书中,我们这样来定义它:数据科学通过各种统计学和机器学习的技术与方法,将数据转换为有用的信息或知识。

    由于数据的快速增长,数据科学必须利用各种工具的强大功能来应对大数据的挑战。因为数据科学的一大部分任务就是运行脚本来处理规模庞大、结构复杂的数据集(通常被称为“数据流”),所以一门高性能的编程语言对于数据科学来说不是奢侈品,而是必需品。

    考虑一下某种特定的数据处理算法,它通过传统语言实现,需要运行几个小时。那么算法性能的适度提高就可以对数据处理过程的整体速度造成相当大的影响。作为一门新语言,Julia 做的就是这样一件事情,这使它成为了数据科学应用的理想工具,既适合经验丰富的数据科学家,也适用于入门者。

    1.1.1 数据科学工作流程

    人们认为数据科学是由多个环节组成的一个流程,每个环节都与手头的数据和分析目标密切相关。很多时候,这个目标是实现一个仪表盘或某种智能可视化结果(通常是可交互的),这通常被称为“数据产品”。

    数据科学包括从真实世界(比如 HDFS 系统中的数据流,CSV 文件中的数据集,或者关系数据库中的数据)中获取数据,对数据进行处理并得到有用的信息,以及将信息以一种精炼和可操作的形式返回到真实世界中。最终结果通常是数据产品的形式,但也不是必须的。举例来说,你可能被要求在公司的内部数据上面应用数据科学,但只要将结果以可视化的方式与公司管理者共享就可以了。

    看一个小公司的例子,这个公司正在对博客订阅者进行问卷调查,从而进行数据驱动的市场研究。这个数据科学过程包括以下5个步骤。

    1.从营销团队获取数据。

    2.进行数据准备,将数据转换成可以用于预测分析的形式。

    3.对数据进行探索性分析,分辨出是否某些人更倾向于购买某些特定产品。

    4.对工作进行规范化,使整个工作过程达到资源有效和无误差。

    5.开发模型,深入研究公司客户对哪些产品最感兴趣,以及他们期望为这些产品付多少钱。

    我们会在第5章中对这个过程进行更详细的介绍。图1.1是数据科学过程的一幅完整图景,其中也包含了 Julia 语言的适用范围。我们通常用三个堆叠起来的圆形表示 Julia,在图中,这个符号指示出了 Julia 的用武之地。很明显,除了数据产品开发和数据获取,Julia 几乎可以用于数据科学过程的各个阶段。

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    图1.1 数据科学过程概览。3个堆叠起来的圆形表示可以应用 Julia 的阶段

    想想看,Julia 可以在多大程度上简化你的工作流程?你不需要从其他平台上抓取代码来修补自己的流程,从而造成令人困扰的瓶颈。而且,只要你在 Julia 中调试通过了代码,也没有必要将其转换为像 C++ 或 Java 之类的语言,因为这样做不会有性能上的提高。这一点非常重要,在用 R 和 Matlab 之类的语言构建原型时,这种转换是个必需的步骤。

    1.1.2 Julia 被数据科学社区接受的过程

    你可能心生疑虑:“既然 Julia 是这么完美的一种语言,为什么还没有被数据科学社区广泛接受呢?”我们完全可以期待,Julia 这种功能丰富的语言崭露头角,未来会像 R 和 Python 一样,在数据科学领域内占有一席之地。

    尽管 Julia 对于任何类型的数据处理项目来说都是一种明智的选择,但是与其他更成熟的语言相比,它提供的扩展包还不够多(尽管随着用户数量的增加,可用的 Julia 扩展包的数量也在平稳地增长)。主要原因是 Julia 是一门年轻的语言,而且随着时间的推移,必定还会发展变化。

    更重要的是,数据科学从业者与学习者还没有确信 Julia 可以像 Python 和 R 那样容易地学习和掌握。这两种语言都以具有庞大的用户社区为傲,用户社区使编程不仅简单,而且具有乐趣。想想 Python Challenge 吧:一系列编程任务,使学习 Python 就像是在游戏里面闯关。

    毫无疑问,总有一天 Julia 也会发展出同等规模的粉丝圈,但现在它的影响力还不够,特别是在数据科学从业者中间。尽管 Julia 潜力巨大,但很多人发现,在 Julia 中写出清晰的代码并将初始程序调试通过是一件相当困难的事情。对新手来说,整个开发过程令人望而却步,甚至半途而废。

    预先开发好的程序通常以“库”或“包”的形式来提供。尽管 Julia 提供了足够多的包来完成数据科学任务,但是还缺少一些算法,需要自己编程实现。在网页发展的初级阶段,HTML 和 CSS 也面临了同样的问题,但是当它们的深奥技术逐渐成为主流,形势就一片大好了。对 Julia 的先驱者来说,可能会发生同样的事情。即使你没有积极地参与 Julia 编程社区,但在对这门语言逐渐熟练的过程中,你也肯定会受益匪浅。而且,当社区不断增长完善时,Julia 用户完成任务会越来越容易,特别是对先驱者来说。

    1.2 Julia 扩展

    尽管现在能够扩展 Julia 功能的库文件(通常称为“包”)还比较少,但是 Julia 资源正在不断地增加。从2015年初到2016年中,Julia 包的数量翻了一番,而且还看不出减慢的迹象。由于 Julia 的用户多数是从事高级计算的,所以这些包都是用来满足他们的需求的。包的更新就更加频繁了,这使得这门语言的鲁棒性不断提高。最后,因为 Julia 社区规模较小,并且联系紧密,所以很少有重复开发。

    1.2.1 包的质量

    “现有的包的质量如何?”你可能会问这个问题。因为开发这些包的用户大多经验丰富,他们会尽力写出高质量的代码,从 GitHub 用户奖励的“星星”就可以反映出这一点。值得注意的是,从2015年末到我写完这本书为止,各种 Julia 包获得的星星数量增加了50%。很明显,在这个著名的程序仓库中,上传的 Julia 代码受到了越来越多的青睐。

    很多 GitHub 中的包(不管是什么语言)都有一个有趣的特点,就是通过测试来建立程序的完整性和覆盖率等指标,这样在你开始使用这些程序之前,就可以清楚地了解它们的可靠性。对于最新版本的 Julia(0.4),测试结果相当感人:在所有610个包中,63%的包通过了所有测试,只有11%的包没有通过测试(其余的包还没有进行测试,或者是不可测试的)。

    1.2.2 找到新的包

    如果想了解 Julia 包开发情况的最新信息,你可以访问 http://pkg.julialang.org/pulse.html。此外,在本书的末尾,我们给出了一个参考列表,其中包括了数据科学应用中最常用的包。值得注意的是,尽管 Julia 不像其他语言那样有那么多类型的扩展包,但是对数据分析而言,Julia 的扩展包完全够用了。本书的主要内容就是阐述这些扩展包的工作原理,以及如何使用它们来解决艰巨的数据科学问题。

    1.3 关于本书

    如果你正在阅读本书(并计划按照书中的示例进行练习),那么你至少应该对数据科学领域有所涉猎。我假设你具有基本的编程经验,并对数据结构、GitHub 仓库和数据分析过程有所了解。如果你曾经独立实现过某种算法,完整地开发过某种程序,或使用过 GitHub 上的现成程序解决过实际问题(哪怕是个简单的问题),那么你就有了一个良好的开端。

    最重要的是,我希望你有一个脚踏实地的态度,在遇到问题时,可以熟练使用各种技术文档和论坛来寻求解决方案。最后,你必须对学习这门语言有种发自内心的兴趣,并将其与你的数据分析项目紧密地结合起来。

    读到现在,你应该知道学习本书的最大收益就是:在掌握用于数据科学的 Julia 语言方面取得显著进步。你可能不会成为 Julia 开发专家,但你学到的知识足以使你看懂新的脚本,并完全可以使用 Julia 完成一些有趣的数据分析项目。其中的一些数据工程任务,如果使用其他编程语言来完成的话,会不厌其烦。

    本书会提出一系列在数据科学流程中常见的、有代表性的实际问题,并指导你使用 Julia 去解决这些问题。你不需要去重新发明轮子,因为可以使用现有的内置功能和扩展包解决绝大多数问题。而且,你还可以使用几个真实数据集进行练习,以别人的成功经验为指导,不用在盲人摸象的情况下不断重复试错的过程。

    本书将要介绍的内容如下。

    1.可以用于 Julia 开发的几种现成的 IDE(集成开发环境),以及如何使用文本编辑器来创建和编辑 Julia 脚本。

    2.通过几个相对简单的示例程序,介绍 Julia 语言特性(主程序结构和函数)。

    3.使用 Julia 完成数据工程任务的几种不同方式,包括数据的导入、清洗、格式化和存储,以及如何进行数据预处理。

    4.数据可视化,以及几种简单但很强大的用于数据探索目的的统计方法。

    5.通过各种技术去除不必要的变量,实现数据降维。在这部分内容中,我们还将涉及特征评估技术。

    6.机器学习方法,包括无监督式学习方法(各种聚类技术)和监督式学习方法(决策树、随机森林、基本神经网络、回归树、极限学习机等)。

    7.图分析方法,研究如何在现有数据上应用目前最流行的算法,并确定不同实体之间的联系。

    除了上面这些内容,我们会继续讨论数据科学中的一些基本知识,这样,在深入钻研数据科学的各个环节之前,你会对数据科学的整体流程有一个清晰的认识。而且,书中的所有资料都带有补充信息,这对 Julia 初学者是非常重要的,补充信息介绍了将 Julia 安装到计算机上的方法,以及学习这门语言的一些资源。

    在本书中,你将会接触到很多示例和问题,它们可以加强你对每章内容的理解和掌握。如果你确信已经掌握了书中的大部分知识,就可以编写自己的程序,充分发挥这门非凡编程语言的巨大威力。

    本书会指导你如何以并行的方式运行 Julia(如果你不能使用集群,在单机上也可以)。对于那些勇气十足、希望接受挑战的人,在最后一章可以利用本书中学到的所有知识和技能,使用 Julia 从零开始构建一项完整的数据科学应用。你准备好了吗?

    第2章 建立数据科学工作环境
    第3章 Julia 入门
    第4章 Julia 进阶
    第5章 Julia 数据科学应用概述
    第6章 Julia 数据工程
    第7章 探索数据集
    第8章 构建数据空间
    第9章 数据抽样与结果评价
    第10章 无监督式机器学习
    第11章 监督式机器学习
    第12章 图分析
    第13章 更上一层楼
    附录 A 下载安装 Julia 与 IJulia
    附录 B 与 Julia 相关的一些常用站点
    附录 C 本书所用的扩展包
    附录 D Julia 与其他平台的集成
    附录 E Julia 中的并行处理
    附录 F 各章思考题答案

    阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/geekbook/5bbec02c240954117464545f

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空空如也

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