Jane 今年的新年新希望是把體能練到自己人生中最佳狀態。為了幫助她達成目標，她決定投資一支活動追蹤器。經過幾個月的紀錄，現在已經累積了不少資料。
生產這款活動追蹤器的公司提供公開的 API，允許你存取自己的個人資料。Jane 特別想取得她跑步的 GPS 資料，因為她想製作熱度地圖，標示自己最常跑的路線。
她將從 API 擷取什麼型態的資料？
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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。
