由 Igor Korolev, DO, PhD,Brainformatika
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数据科学非常酷,
它充满了许多有用的工具。
R、Python 和 Excel,
Tableau、SAS 和 SQL。
定义问题,收集数据
然后你会发现有用的见解。
提取、转换、加载和清理
在大屏幕上进行可视化。
跟随领域专家的指导,
创建数据所需的特征。
选择要运行的机器学习算法
回归、随机森林,
神经网络带来终极乐趣。
将数据分成训练集和测试集
找到最有效的参数
使用 AUC、召回率和精度进行评估
提供有助于决策的见解
数据科学需要批判性思维和学习
但它可能会有深远的影响和回报。