数据科学

入门数据科学可能会让人不知所措，你需要掌握的各种概念和技术，才能有效地完成工作时。 即使是“数据科学”这个词也可能有点模糊，随着该领域的普及，它似乎失去了定义。数据科学中流行着很多术语，了解这些术语很重要，因为它们经常出现在数据科学工作面试中。本文将介绍十大数据科学术语。

朴素贝叶斯(naive Bayes)分类器是一种用贝叶斯定理，从而对对象进行分类的算法。此模型易于构建，对于非常大的数据集特别有用。 除了简单之外，众所周知，朴素贝叶斯的效果甚至优于高度复杂的分类方法。如果你有涉猎过机器学习，那你一定听说过这个模型。在本文中，我们将用Python和NumPy一步一步地从零开始实现朴素贝叶斯分类器。

数据科学家（Data Scientist）作为21世纪最酷的工作，很多入行的同学对公司和职位本身的期待非常大。但可能因为对一些行业的不解，导致入行后的一些压力和失落感。本文将从我的个人经历出发，讨论你可能也遇到过五个误解，比如工作时只查看模型误差和准确度，以及忽视SQL的重要性等等真实情况。

数据科学是一门技术学科。 数据科学工作的大部分涉及收集、清理数据并将其处理为可用格式。很多数据科学项目都是高度协作的，涉及多个利益相关者。 因此，要完成工作，必须具备基本的编程能力。编程已成为数据科学面试中不可或缺的一部分。通过本文，我想通过分享最近遇到的各种代码面试和问题，帮你战胜自己内心的恐惧。

本文以一个红酒的Case Study为例，为你讲解数据分析中的分类问题。我们的目标是找到一个设计模型，根据提供的13个测量参数，预测红酒品种，并找出他们之间的主要差异。这是一个分类问题，而本文会列举四种模型，并评估每个模型的准确性。此外，我还会使用主成分分析，识别并探索三种红酒之间的差异。

在所有商业营销策略中，公司的首要任务始终是为产品吸引正确的受众群体，从而提高销售额、降低营销费用。建模可以让数据科学家利用购买交易、调查和产品评论的大量消费者数据来找出描述、规定和预测消费者选择行为的模型，从而使企业能够制定更好的策略。本文将介绍如何运用数据科学方法，分析用户的产品选择倾向。

工作自动化在所有行业中都起着关键作用，它是实现功能效率的最快方法之一。如果我们的日常任务能按照规定的时间自动触发，并且所有流程都按顺序执行，那就太好了。Apache Airflow 是一个以编程方式编写、安排和监控工作流的平台。它就是这样一种非常有帮助的工具。无论是数据科学家、数据工程师还是软件工程师，这个工具很会很有用。

Python 是一种解释性的高级通用编程语言。 它的设计理念通过使用显着的缩进来强调代码的可读性。可以说，各种函数的使用是 Python 的最大优势。Python 内置了许多可用的函数和类型。通过使用可用的丰富库和模块，你可以访问各种非常强大的工具。 在本文中，我们列出了你将来会一直使用的最重要的函数和方法。