科学研究中处理数据需遵循准确性、完整性、一致性、可追溯性、保密性与安全性、客观性与公正性、合法性与合规性七项原则。这些原则确保数据的可靠性、研究过程的可信度及成果的伦理合规性。 1. 准确性原则 数据记录、整理与分析过程必须真实反映实际观察或实...
1、科学计算(或数值计算)。 2、数据处理(或信息处理)。 3、辅助技术(或计算机辅助设计与制造)。 4、过程控制[2](或实时控制[3])。 5、人工智能(或智能模拟)。 6、网络应用[4]。 本专业培养适应计算机技术在企事业单位中发展、应用的需要,具有扎实的计算机基础知识、计算机专业知识和较强的计算机办公自动化、...
数据科学是一种综合性技能,包含多个学科领域的知识和技能,旨在解决从数据中提取合适信息的问题。数据科学的主要目的是利用数理统计、计算机科学、机器学习等技术,分析和理解数据。它的应用领域非常广泛,包括金融、医疗、电子商务、社交媒体等等。 数据科学的重要性 现在,数据已经成为了一种无形的资产。例子包括网店的用户...
数据探索性分析:使用统计分析、机器学习和数据挖掘等技术从原始数据中发现隐藏的信息和趋势。 数据探索性分析的基本原理包括: 数据清洗:去除数据中的错误、噪声和缺失值。 数据标准化:对数据进行统一度量衡,以便于后续的统计分析。 数据转换:将数据转化为适合可视化处理的形式。 统计分析:使用统计方法对数据进行分析,以...
然而数据科学比机器学习范围大得多。数据科学里“data”,可能是也可能不是来自机器或者机械过程的(调查结果可能是人工采集的,临床试验需要一种特殊类型的small data等),而且可能和上面提到的”learning”一点关系也没有。但是主要的不同还是因为数据科学实际上涵盖了整个数据处理的范围,而不只是算法或者统计学方面。
1.1什么是数据科学? 数据科学是使用数据进行分析理解问题,和解决现实问题的一种实践。这个概念并不新奇;自从zero发明以来,人们就一直在分析销售数据和销售趋势。然而,在过去的十年间,我们获得了比以往更多的数据,因为计算机的出现帮助产生了许许多多的数据,并且计算机也是我们处理海量信息的唯一途径。通过计算机代码,数据...
数据科学系列1——数据类型 一开始做数据分析的时候,对数据处理总感觉有点摸不着头脑,看着文献上别人的处理方法,自己也开始尝试去使用,后续测试了有效果,便保留下来。这种方法总感觉不够专业和系统。后来学习了数据科学、特征工程方面的知识后,发现处理步骤是有章可循。
1.1什么是数据科学? 数据科学是使用数据进行分析理解问题,和解决现实问题的一种实践。这个概念并不新奇;自从zero发明以来,人们就一直在分析销售数据和销售趋势。然而,在过去的十年间,我们获得了比以往更多的数据,因为计算机的出现帮助产生了许许多多的数据,并且计算机也是我们处理海量信息的唯一途径。通过计算机代码,数据...
数据科学(Data Science)是研究数据的科学。数据科学利用统计学知识和计算机技术对专业领域的对象实行大数据分析与挖掘以及其他方式的数据处理,以使组织获取更大的经济效益。数据科学是一个交叉学科,在思想方法上,数据科学研究继承了统计学的一些思想,例如在大量数据上做统计性的搜索、比较、聚类或分类等分析归纳,其结论是...
前言 为了提高代码质量和后续处理需求的能力,有必要再复习下算法和数据结构,为后续ESP32项目和数据处理打下坚实基础。故根据所学整理此系列文章。文章分为: 1、概述:计算理论 2、算法分析 3、基本结构(线性表、链表、栈和队列) 4、递归(递归算法和分治策略) 5、排序