Data Science 简明教程

通过建立社交媒体影响力，体育组织应对许多问题。游戏公司 Zynga 推出了社交媒体游戏，例如 Zynga Poker、Farmville、Chess with Friends、Speed Guess Something 和 Words with Friends。这产生了大量的用户连接和海量数据。

这就是游戏行业中数据科学的必要性所在，以便使用从所有社交网络中获取的玩家数据。数据分析为玩家提供了一种迷人、创新的娱乐方式，让他们始终领先于竞争对手！数据科学最有趣的应用之一是在游戏制作的功能和程序中。

数据科学在医疗保健领域发挥着重要作用。数据科学家的责任是将所有数据科学方法集成到医疗保健软件中。数据科学家帮助从数据中收集有用的见解，以便创建预测模型。数据科学家在医疗保健领域的总体职责如下——

以下是数据科学的一些应用：

数据科学通过对扫描图像执行图像分析，帮助确定人体的异常，从而帮助医生制定适当的治疗计划。这些图片检查包括 X 射线、超声波、MRI（磁共振成像）、CT 扫描等。医生可以通过研究这些测试照片获得重要信息，从而为患者提供更好的护理。

使用数据科学开发的预测分析模型可以预测患者的病情。此外，它还有助于制定患者适当治疗的策略。预测分析是数据科学中一个非常重要的工具，在医疗保健业务中发挥着重要作用。

图像识别是一种图像处理技术，可以识别图像中的所有内容，包括人物、图案、徽标、物品、位置、颜色和形式。

数据科学技术已经开始识别人的面部，并将其与数据库中的所有图像进行匹配。此外，带有摄像头的手机正在生成无限数量的数字图像和视频。大量数字数据正被企业用于为客户提供更优质、更便捷的服务。通常，人工智能的面部识别系统分析所有面部特征，并将其与数据库进行比较以查找匹配项。

例如，iPhone 中面容锁功能中的面部检测。

随着在线购物的日益普及，电子商务平台能够捕捉到用户的购物偏好以及市场上各种产品的表现。这导致创建推荐系统，该系统创建预测购物者需求的模型，并展示购物者最有可能购买的产品。诸如亚马逊和 Netflix 等公司使用推荐系统，以便帮助其用户找到他们正在寻找的正确电影或产品。

数据科学在航空业中呈现出众多机会。高空飞行飞机提供了大量有关发动机系统、燃油效率、天气、乘客信息等方面的数据。当该行业使用更多配备了传感器和其他数据收集技术的现代化飞机时，将创建更多数据。如果使用得当，这些数据可能会为该行业提供新的可能性。

它还有助于决定是直接降落在目的地还是在中途停靠，例如航班可以有直达航线。

数据科学在银行业的重要性与相关性与数据科学在企业决策的其他领域中的重要性相关。金融业的数据科学专业人士通过帮助他们开发工具和仪表盘来增强投资流程，为公司内的相关团队，特别是投资和财务团队提供支持和帮助。

医疗保健行业处理各种数据，这些数据可分为技术数据、财务数据、患者信息、药物信息和法律法规。所有这些数据都需要以协调的方式进行分析，以产生见解，从而为医疗保健提供者和护理接受者节省成本，同时保持法律合规性。

计算机识别图像的进步涉及处理来自同一类别多个对象的成组图像数据。例如，面部识别。对这些数据集进行建模，并创建算法将模型应用于更新的图像（测试数据集）以获得满意的结果。处理这些海量数据集和创建模型需要数据科学中使用的各种工具。

随着能源消耗需求的增加，能源生产公司需要更有效地管理能源生产和分配的各个阶段。这包括优化生产方法、存储和分配机制，以及研究客户的消费模式。链接来自所有这些来源的数据并得出见解似乎是一项艰巨的任务。通过使用数据科学工具可以更轻松地实现这一点。

多个搜索引擎使用数据科学来了解用户行为和搜索模式。这些搜索引擎使用多种数据科学方法为每个用户提供最相关的搜索结果。随着时间的推移，Google、Yahoo、Bing 等搜索引擎在几秒钟内回复搜索的能力越来越强。

Google 的语音助手、Apple 的 Siri 和 Microsoft 的 Cortana 都使用大型数据集，并由数据科学和自然语言处理 (NLP) 算法提供支持。随着更多数据的分析，语音识别软件得到改进，对人类本性的理解也得到了加深，这得益于数据科学的应用。

当世界经历 COVID-19 流行病时，大多数学生总是随身携带电脑。印度教育体系一直使用在线课程、作业和考试的电子提交等。对我们大多数人来说，做任何事情“在线”仍然具有挑战性。技术和当代已经发生了变革。因此，随着数据科学进入我们的教育系统，它成为教育中比以往任何时候都至关重要。

现在，讲师和学生在日常互动中的表现通过各种平台进行记录，课堂参与度和其他因素正在接受评估。因此，在线课程数量的增加提升了教育数据深度的价值。