數據科學研究數據以提取對業務有意義的洞察。這是一種多學科的方法，可將數學、統計數據、人工智能以及計算機工程等領域的原則和實踐結合起來，進而分析大量數據。此分析可幫助數據科學家提出和回答如下問題：發生了什么、為什么發生、將發生什么以及結果可以做什么。data3888 是悉尼大學數據科學的畢業論文課，接下來為大家講一講這樣的課程怎么學習?

一、課程目標分析

在我們不斷變化的世界中，我們正面臨著一個新的數據驅動的時代，有效地結合和分析大量數據集的能力對于商業和政府的知情決策以及科學研究是至關重要的。數據科學是一個新興的跨學科領域，其重點是高性能計算和對結論信心的定量表達，以及在不同學科背景下對這些結論的清晰溝通。本單元是我們的頂點項目，提供了創建公共數據產品的機會，可以說明你在本學科所學的概念和技能。

在這個單元中，你將有機會探索更深層次的學科知識;同時也會通過基于項目的學習進行交流和合作。本單元的頂點項目將使你能夠識別數據驅動的問題并將其納入分析框架，通過計算手段解決問題，解釋結果并將你的發現傳達給不同的受眾。所有這些技能都受到雇主的高度重視。本單元將培養學生在跨學科團隊中工作的能力，在兩個或多個學科之間轉換問題，這對未來的專業和研究途徑都是至關重要的。

二、數據科學為何如此重要?

數據科學十分重要，因為它可以結合相關工具、方法和技術來從數據中提取含義。現代企業充斥著大量數據，能夠自動收集和存儲信息的設備因此激增。線上系統和支付門戶在電子商務、醫療、金融等領域以及人類生活的其他各個方面捕獲的數據越來越多。我們擁有海量可用的文本、音頻、視頻以及圖像數據。

三、數據科學的歷史

雖然數據科學這一術語并不新鮮，但是其含義和內涵已隨著時間的推移而發生了變化。這個詞首次出現在 60 年代，用作統計數據的替代名稱。直到 90 年后期，計算機科學專家才正式確定了這一術語。數據科學的一種擬議定義是將其視為獨立的領域，并具有以下三個方面：數據設計、數據收集和數據分析。又過了十年之后，數據科學這一詞才得以在學術界之外使用。

四、數據科學的未來

人工智能和機器學習創新使得數據處理更快速且更高效。行業需求在數據科學領域內催生了課程、學位以及工作崗位的生態系統。由于跨職能技能和經驗的需求，數據科學呈現出預計將在未來幾十年繼續強勁增長的趨勢。

五、數據科學的用途是什么?

數據科學用于通過以下四種主要方式研究數據：

1.描述性分析

描述性分析會檢查數據，來獲取數據環境中發生的情況和正在發生的情況的洞察。它的特征是數據的可視化，例如餅圖、條形圖、折線圖、表或生成的敘述。 例如，航班預訂服務可能會記錄每日預訂的機票數量等數據。描述性分析將揭示此服務的預訂高峰月、預訂低迷月以及高績效月。

2.診斷分析

診斷分析是一種深入或詳細的數據檢查，用于了解某些情況發生的原因。它的特征是技術，例如向下鉆取、數據發現、數據挖掘以及關聯。要了解每一種技術的獨特模式，可能需要對指定的數據集執行多次數據操作和轉換。例如，航班服務需要深入了解績效特別突出的月份，來更好地了解預定高峰。借此可能會發現，許多客戶會去往特定城市參加每月的體育賽事。

3.預測分析

預測分析使用歷史數據來準確預測未來可能出現的數據模式。它的特征是技術，例如機器學習、預測、模式匹配和預測建模。在每一種技術中，計算機均經過訓練，能對數據中的因果關系進行逆向工程。例如，航班服務團隊可使用數據科學在每年年初預測來年的航班預訂模式。電腦程序或算法可能會查看過去的數據并預測 5 月某些目的地的預訂高峰。通過預估客戶未來的旅行需求，公司可以自 2 月起開始為這些城市投放有針對性的廣告。

4.規范性分析

規范性分析將預測數據提升到新水平。它不僅會預測可能會發生的情況，還能為對結果的最佳響應提供建議。同時可以分析不同選擇的潛在影響，并推薦最佳行動方案。它使用機器學習的圖形分析、模擬、復雜事件處理、神經網絡和建議引擎。

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