包括决策树、随机森林、人工神经网络、深度学习等等。数据科学的前景十分广阔，这点毋庸置疑。应用到金融领域，做股票就是量化投资；应用到企业经营，分析客户数据，提高决策能力；应用摘要：本文是关于数据科学的概述和讨论，包括数据挖掘，统计推断，机器学习，数据工程等等。数据科学是一门将数据变得有用的学科。它包含三个重要概念：统计机器学习数据挖掘/分析数
数据科学主要包括以下几个方面的研究内容：1、数据采集和清洗：数据科学家需要收集各种数据，并确保数据的基础理论研究。科学的基础是观察和逻辑推理，同样要研究数据界中观察方法，要研究数据推理的理论和方法，包括：数据存在性、数据测度、时间、数据代数、数据相似性与簇论、数据分类与数据百科全书等。
离散数学、程序设计基础、数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理、数据库系统原理、软件工程、Java高级编程与框架技术、软件项目管理、数据采集技数据科学主要包括两个方面：用数据的方法研究科学和用科学的方法研究数据。前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域；后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。
后者包括统计学、机器学习、模式识别、数据挖掘、数据库、数据可视化等领域。这些学科都是数据科学的重要组成部分。但只有把它们有机地放在一起，才能形成整个数从知识体系看，数据科学以统计学、机器学习和数据可视化为主要理论基础，其核心研究内容包括数据科学基础理论、数据加工、数据计算、数据管理、数据分析、数据产
此外，大多数的数据科学问题都要求我们在数据收集、数据清洗、数据探索、数据可视化和统计/预测建模中切换。但是还存在更好的方法来组织我们的代码！在这篇博客中，我将介绍大多数人数据科学主要包括两个方面：用数据的方法来研究科学和用科学的方法来研究数据。前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域；后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域
