你應該已經發現,資料可以來自各種管道,而且並非都能公開取得。Regional Health Analytics 在一份資料科學報告中放入了下列視覺化圖表。運用你剛學到的資料來源知識,來推論這些基礎資料最可能來自哪裡。
先瀏覽圖表,然後判斷資料科學家最可能使用哪一種來源來蒐集這些資料。
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我們會先定義什麼是資料科學。接著介紹資料科學的工作流程,以及如何應用在真實世界的問題上。最後,你會認識資料科學領域中的不同職務。
既然已經理解資料科學的工作流程,現在更深入第一步:資料蒐集與儲存。你會學到可以取用的各種資料來源、資料的樣貌、資料蒐集後如何儲存,以及如何用資料管線自動化整個流程。
當前練習
資料準備是基礎:資料科學家有 80% 的時間在清理與處理資料,只有 20% 的時間在實際分析。本章會帶你診斷資料中的問題,處理遺漏值與離群值。接著你會學到視覺化,這是同時用來探索資料並傳達發現的關鍵工具。
在最後一章,我們要討論實驗與預測!從實驗開始,我們會介紹 A/B 測試,接著進入時間序列預測,學習如何預測未來事件。最後以機器學習作結,帶你認識監督式學習與分群。