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数据科学是一门结合了专业知识、编程技能以及数学、计量经济学和统计学知识的学科。 总的来说，我们可以说它是关于数据的科学。 使用各种研究方法、算法和过程，并基于大量信息，使分析人员能够做出有意义的结论和预测。数据科学基于特殊的数据挖掘算法、机器学习模型和人工智能。 算法的任务是正确地清理和构造一组数据，然后研究它们之间的关系和相关性。 数据科学生命周期 数据经历的过程称为数据科学生命周期。 它通常是一个涉及重复操作的迭代过程，通常由六到七个阶段组成。定义组织问题，设定目标和规划活动。通过检查基本属性、详细识别和解决问题来探索和准备数据，涉及重新格式化、重新编码、分组 数据表示（包括特殊性质的数据，例如声学数据、图像）和数据转换，涉及将数据实施和转换为更“易于理解”的形式，例如文本文件、电子表格到 SQL 和 NoSQL 数据库计算 加拿大 WhatsApp 号码数据 数据 例如，基于 R 和 Python 等数据语言。 此阶段允许在集群中运行大量任务并在云中进行处理，并开发包含抽象工作流元素的包。  […]

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