数据科学基础培训课程.pptx

汇报人：XX数据科学基础培训课程2024-01-18

目录课程介绍与目标数据处理与清洗数据可视化与探索性分析机器学习基础算法与应用特征工程与优化方法大数据处理技术概览数据科学实践项目案例分析

01课程介绍与目标Chapter

数据科学是一门跨学科的领域，结合了统计学、计算机科学和特定应用领域的知识，旨在从数据中提取有用的信息和洞见。随着大数据时代的到来，数据科学已成为企业和组织决策的关键因素，能够帮助解决复杂的问题和挑战。数据科学的定义数据科学的重要性数据科学概述

本课程的目标是为学生提供数据科学的基础知识，包括数据处理、数据分析、数据可视化和机器学习等方面的技能。课程将涵盖以下内容：Python编程基础、数据清洗和预处理、数据探索性分析、数据可视化、机器学习基础、案例分析和实践项目等。课程目标与内容课程内容课程目标

学生需要具备基本的数学和统计学知识，如微积分、线性代数和概率论等。此外，对计算机科学的基本概念有一定了解也是必要的。预备知识学生需要掌握基本的编程技能，如Python编程基础。同时，具备一定的数据分析和可视化能力也是必要的。在课程过程中，学生将通过实践项目来巩固和应用所学的技能。技能要求预备知识及技能要求

02数据处理与清洗Chapter储在数据库中的表格形式数据，如关系型数据库中的数据。结构化数据无法用统一的结构表示的数据，如文本、图像、音频和视频等。非结构化数据具有一定结构但又不完全结构化的数据，如XML、JSON等格式的数据。半结构化数据包括企业内部系统、社交媒体、物联网设备、公开数据集等。数据来源数据类型及来源

准确性、一致性、完整性、唯一性、及时性。删除异常值、替换异常值、使用稳健统计量。将连续变量划分为若干个区间，用区间的标签代替原始数据。删除缺失值、填充缺失值（如均值、中位数、众数等）。标准化、归一化、离散化等。数据清洗原则缺失值处理异常值处理数据转换数据分箱数据清洗原则与方法

删除含有缺失值的记录适用于缺失比例较小的情况。填充缺失值使用均值、中位数、众数等统计量进行填充，或使用机器学习算法进行预测填充。缺失值与异常值处理

使用箱线图、Z-score等方法识别异常值并进行处理。基于统计方法基于距离方法基于密度方法计算数据点之间的距离，将远离其他点的数据点视为异常值并进行处理。通过计算数据点的局部密度来识别异常值，将密度较低的数据点视为异常值并进行处理。030201缺失值与异常值处理

03数据可视化与探索性分析Chapter

商业智能和数据分析工具，提供丰富的数据连接器和可视化选项，支持拖拽式操作和实时数据更新。基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供大量美观且实用的统计图形样式，如热力图、分类散点图等。Python编程语言的标准绘图库，支持各种操作系统和图形后端，可用于绘制线图、散点图、柱状图等常见图形。交互式数据可视化库，支持Python、R、MATLAB等多种语言，可创建动态图表和交互式3D图形。SeabornMatplotlibPlotlyTableau常用可视化工具介绍

数据分布与趋势展示直方图与核密度估计通过直方图展示数据的分布情况，核密度估计则可用于平滑数据分布的表示，两者结合可更全面地了解数据的分布规律。箱线图与小提琴图箱线图可展示数据的中心趋势、离散程度和异常值，小提琴图则结合了箱线图和核密度估计的优点，提供更丰富的信息。折线图与面积图折线图用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势，面积图则可用于比较多个变量之间的趋势差异。

通过绘制多个变量间的散点图，可直观地发现变量之间的线性或非线性关系。散点图矩阵用颜色深浅表示变量之间的相关系数大小，便于发现多个变量之间的关联性强弱。热力图通过计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等指标，可定量评估变量之间的关联程度及其显著性。相关性检验多元数据关联性分析

04机器学习基础算法与应用Chapter性回归通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，求解最优参数，实现数据的线性拟合。支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面，最大化正负样本间隔，实现分类和回归任务。逻辑回归利用Sigmoid函数将线性回归结果映射到[0,1]区间，实现二分类任务。决策树通过递归地构建决策树，实现数据的分类和回归。监督学习算法原理及实现

通过迭代更新聚类中心和样本归属，实现数据的聚类分析。K-均值聚类通过逐层合并或分裂聚类簇，实现数据的层次化聚类分析。层次聚类通过线性变换将原始数据投影到低维空间，实现数据的降维和可视化。主成分分析（PCA）通过神经网络学习数据的低维表示，实现数据的压缩和降噪。自编码器无监督学习算法原理及实现

通过卷积层、池化层和全连接层等结构，实现图像数据的特征提取和分类。卷积神经网络（CNN）循环神经网