数据科学是一门跨学科的领域，它结合了统计学、信息科学、计算机科学等多个领域的知识，旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识。
数据科学基础概念
- 数据：数据是信息的基础，可以是结构化数据，如数据库中的表格，也可以是非结构化数据，如图像、音频、视频等。
- 统计学：统计学是数据科学的核心，它提供了一系列工具和方法来描述、分析和推断数据。
- 机器学习：机器学习是数据科学的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。
数据科学工具和语言
- Python：Python 是数据科学中最流行的编程语言之一，它拥有丰富的库和框架，如 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等。
- R：R 是另一种广泛用于数据科学的编程语言，特别适合统计分析。
数据科学应用
数据科学在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 金融：风险管理、信用评分、算法交易等。
- 医疗保健：疾病预测、个性化治疗、药物研发等。
- 零售：客户细分、需求预测、价格优化等。
学习资源
想要深入学习数据科学，以下是一些推荐的资源：
数据科学流程图