数据科学是一个多学科交叉领域，涉及统计学、信息科学、计算机科学等多个学科。以下是数据科学基础的一些关键概念。
基础概念
- 数据清洗：指对数据进行预处理，去除错误或不完整的数据。
- 统计分析：通过统计方法分析数据，提取信息。
- 机器学习：使用算法从数据中学习，预测未来趋势。
数据科学工具
- Python：最受欢迎的数据科学编程语言之一。
- R：另一个广泛使用的数据科学工具。
- Hadoop：用于大数据处理的分布式计算框架。
数据科学应用
数据科学在许多领域都有广泛应用，例如：
- 金融：风险管理、信用评分。
- 医疗：疾病预测、药物研发。
- 零售：客户分析、库存管理。
数据科学应用
扩展阅读
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