数据科学基础考试题(附含答案) 一、选择题 1.数据科学的定义是什么? -A.利用计算机科学和统计学的方法,从数据中提取有价值的 信息。 -B.研究数据在自然科学和社会科学中的应用。 -C.通过数据分析和建模来解决问题。 -D.对大量数据进行收集和存储的过程。 答案:A 2.下列哪个不是数据科学的常用编程语言? -A.Pyt
panel面板数据-- 计量经济学 三维数据 数据处理工具,以numpy为基础,借助numpy在计算性能高的优势,又基于matplotlib,能够简便的画图。 优点,便捷的数据处理能力,读取文件方便,封装了matplotlib、numpy的画图和计算 2、DataFrame 结构:既有行索引,又有列索引的二维数组 行索引,表明不同行,横向索引,叫index 列索引,表明不...
（一）数学基础 1、线性代数 线性代数里的矩阵和向量可是数据科学的重要工具。矩阵就像一个数据的容器，能把各种数据规整地装起来。在机器学习中，很多模型的计算都离不开矩阵运算。比如在神经网络里，数据的传递和处理就是通过矩阵乘法来实现的。向量呢，则可以表示数据的特征，一个向量里的各个元素就是数据不同方面...
数据科学数据分析基础考试试卷及答案在2025年一、选择题(每题2分,共12分) 1.以下哪个不是数据科学中的数据分析方法? A.描述性统计 B.推断性统计 C.机器学习 D.数据挖掘 答案:B 2.在数据预处理过程中,以下哪个步骤不是数据清洗的一部分? A.去除重复数据 B.填充缺失值 C.特征选择 D.数据转换 答案:C 3....
1.数据科学中的数据预处理步骤包括:数据清洗、数据集成、___、数据转换。 答案:数据抽取 2.机器学习中的监督学习算法包括:线性回归、___、支持向量机、决策树。 答案:逻辑回归 3.数据科学中的数据可视化工具包括:Matplotlib、Seaborn、___、Excel。 答案:Tableau 4.数据挖掘中的分类算法包括:决策树、支持向量机、...
Bootstrap是一种重复抽样的办法,具体指的是用样本自身的数据进行反复抽样进而估计总体统计量一种方法。可以理解为我们从现实总体中抽取一次样本作为我们的数据集,然后从该数据集中进行多次“小样本”的抽取,得到“样本的样本”,通过这些样本来估计总体。 整体步骤如上图(bootstrap过程用实线表示)。我们的目标是估计某个...
人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 为适应数据时代的学习、工作和生活,每个人都应该了解数据对社会产生的重大影响。树立数据思维意识、掌握一定的数据处理技能,是从容面对当今及未来社会的基本素养。 让我们从数据科学基础开始,开启洞悉现代信息技术奥秘的大门吧!
《数据科学基础(英文版)》是“大数据与计算机科学”系列教材之一,由国际著名计算机科学家约翰·霍普克罗夫特教授、阿夫里姆·布鲁姆教授和拉文德兰·坎南教授共同撰写。 《数据科学基础(英文版)》包含了高维空间、奇异值分解、随机行走和马尔可夫链、机器学习、大数据问题的算法、聚类随机图等主要内容。全书极大部分的结论...
对于那些在其他领域花费大量时间并想进入这一领域的专业人士来说,基础学知识显得尤其重要,比如硬件工程、零售、化学加工工业、企业管理等领域。 虽然这些领域的工作中也涉及电子表格、数值计算和预测方面的内容,但在数据科学实践中对必要的数学技能要求却大不相同。
(2)建立检验统计量t,满足t ∼t(n′), 根据样本数据计算检验统计量数值t。 (3) 根据检验统计量数值t和显著性水平α,计算拒绝域。 (4) 根据样本是否落入拒绝域作出判断,如有需要可以进一步输出值。7.2.4.双总体 t 检验 公式参照参数估计 7.2.5. 卡方检验 χ2 检验的基本步骤: ...