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汇报人：文小库2023-12-27THEFIRSTLESSONOFTHESCHOOLYEAR数据科学与机器学习培训

目CONTENTS数据科学基础机器学习基础数据预处理与特征工程数据科学在业务中的应用机器学习在业务中的应用数据科学与机器学习的未来发展录

01数据科学基础

如数据库中的表格数据，具有明确的行和列。结构化数据如文本、图像、音频和视频，没有固定的格式或结构。非结构化数据数据类型与数据源

记录时间序列的数据，如股票价格、气温变化等。与地理位置相关的数据，如地图、GPS轨迹等。数据类型与数据源空间数据时序数据

数据库关系型数据库、非关系型数据库等。API应用程序接口，提供数据服务。数据类型与数据源

文件CSV、Excel、JSON等格式的文件。社交媒体平台如Twitter、Facebook等。数据类型与数据源

数据处理与数据清洗数据整合将来自不同来源的数据进行合并和整合。数据转换将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构。

按照一定的顺序对数据进行排列。数据排序根据条件筛选出所需的数据子集。数据筛选数据处理与数据清洗

缺失值处理删除含有缺失值的行或列，或用均值、中位数等填充缺失值。异常值处理识别并处理异常值，如使用标准差方法检测异常值。数据处理与数据清洗

删除重复的行或列，或合并重复的数据。重复值处理将数据从一种格式转换为另一种格式，如日期格式转换。格式转换数据处理与数据清洗

数据分布了解数据的最大值、最小值、均值、中位数等统计量。要点一要点二数据相关性分析不同特征之间的相关性，如使用散点图、热力图等。数据探索与可视化

数据偏态和异常值分析：了解数据的分布和异常情况。数据探索与可视化

数据探索与可视化图表类型柱状图、折线图、饼图、散点图等。可视化工具Excel、Tableau、PowerBI等可视化工具。可视化原则清晰、简洁、直观地展示数据，避免误导。

Python工具R语言工具SQL工具数据科学平台数据科学工具与平andas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等。dplyr、ggplot2等。用于数据库查询和管理。Kaggle、Dataiku等在线平台，提供数据集、工具和社区支持。

01机器学习基础

机器学习是人工智能的一个子集，通过算法让机器从数据中学习并做出预测或决策。机器学习的定义机器学习的应用机器学习的分类在金融、医疗、教育、自动驾驶等领域都有广泛的应用。监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等。030201机器学习概述

监督学习的定义：在监督学习中，我们有一个带有标签的训练数据集，通过训练模型来预测新数据的标签。非监督学习的定义：在非监督学习中，我们没有标签的数据集，通过聚类、降维等方式找出数据的内在结构。监督学习的应用：如分类和回归问题。非监督学习的应用：如聚类和降维问题。监督学习与非监督学习

深度学习与强化学习深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深度神经网络来模拟人脑的认知过程。在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很大的成功。强化学习是让智能体通过与环境交互，不断试错，以获得最大的奖励。在游戏、自动驾驶等领域有广泛的应用。深度学习的定义深度学习的应用强化学习的定义强化学习的应用

VS线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升等。应用实例垃圾邮件识别、股票价格预测、推荐系统等。常见算法机器学习算法与应用

01数据预处理与特征工程

去除异常值、缺失值和重复数据，确保数据质量。数据清洗将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据集。数据整合将数据缩放到统一尺度，以便进行比较和分析。数据归一化将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，提高算法的稳定性和准确性。数据标准化数据预处理

通过计算特征与目标变量的相关性，选择与目标变量高度相关的特征。相关性分析利用机器学习算法评估特征的重要性，保留最重要的特征。特征重要性通过降维技术，将多个相关特征转换为少数几个综合特征。主成分分析从文本数据中提取关键词、短语、语义等特征。文本特征提取特征选择与提取

将分类变量转换为二进制向量。独热编码标签编码连续特征离散化小波变换将分类变量转换为整数编码。将连续变量转换为离散变量，以便进行分类或聚类分析。对时域或频域信号进行变换，提取不同尺度的特征。特征编码与转换

线性判别分析在分类问题中，将高维数据投影到低维空间，使得同类数据尽可能接近，异类数据尽可能远离。可视化技术利用散点图、热力图、树状图等可视化技术，将高维数据可视化展示，帮助理解数据的分布和结构。t-SNE非线性降维方法，用于将高维数据点投影到低维空间，并保留数据点之间的相似性关系。主成分分析通过降维技术，将多个特征转换为少数几个主成分，保留最重要的特征信息。特征降维与可视化

01数据科学在业务中的应用

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