数据科学是利用统计学、信息科学、计算机科学和数学等方法,从大量数据中提取有价值信息的一门交叉学科。以下是数据科学基础的一些关键概念:

基础概念

  • 数据清洗:处理和整理数据,使其适合分析和建模。
  • 数据可视化:通过图形和图表展示数据,帮助理解数据之间的关系。
  • 机器学习:让计算机从数据中学习并做出决策或预测。

工具和技术

  • Python:广泛用于数据科学和机器学习的编程语言。
  • R:另一个流行的数据分析语言,特别适用于统计建模。
  • Hadoop:用于处理大规模数据的分布式计算框架。

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