数据科学与机器学习
数据科学与机器学习
数据科学的流程

定义计划
基于要解决的问题,提出对应项目的构想,然后对项目流程做出计划安排,并对结果做出合理预测。

获取数据
思考我们需要什么数据,这些数据中哪些又可以作为关键数据,数据的格式又有什么要求等,这些都是数据科学执行中的关键工作。

模型的构建与评估
数据科学的机器学习模型需要大量数据组成的数据集来进行训练。数据集一般包括训练集、测试集和验证集。其中验证集上的准确度是评估指标的关键。此外,数据科学的模型还应当以通用接口的形式实现自主获取数据、数据分析处理以及数据可视化评估等,从而形成一套完整的模型与函数体系。

模型的部署与完善
为了便于部署,可以将机器学习模型以接口的形式由数据库来调用,同数据库的各种函数一样,这也是对数据库功能的拓展。在数据库中,将我们训练的机器学习模型和设计的函数应用到数据上,观察最终结果和我们预期是否一致,并基于此不断改进完善。迭代改进正是数据科学常见的生命周期流程。
数据科学的流程

定义计划
基于要解决的问题,提出对应项目的构想,然后对项目流程做出计划安排,并对结果做出合理预测。

获取数据
思考我们需要什么数据,这些数据中哪些又可以作为关键数据,数据的格式又有什么要求等,这些都是数据科学执行中的关键工作。

模型的构建与评估
数据科学的机器学习模型需要大量数据组成的数据集来进行训练。数据集一般包括训练集、测试集和验证集。其中验证集上的准确度是评估指标的关键。此外,数据科学的模型还应当以通用接口的形式实现自主获取数据、数据分析处理以及数据可视化评估等,从而形成一套完整的模型与函数体系。

模型的部署与完善
为了便于部署,可以将机器学习模型以接口的形式由数据库来调用,同数据库的各种函数一样,这也是对数据库功能的拓展。在数据库中,将我们训练的机器学习模型和设计的函数应用到数据上,观察最终结果和我们预期是否一致,并基于此不断改进完善。迭代改进正是数据科学常见的生命周期流程。
数据科学的应用举例
数据科学的应用举例
为什么有些公司可以成为零售业的巨头?这离不开对数据科学的充分利用。例如,数据科学可以对商品的价格调整给出建议、对用户的需求进行预测、对不断变化的供给关系进行管理等,从而在整个供应链的调整上发挥关键作用。
由于决策数量的不断增和及决策的复杂化,数据科学在公共部门也有着巨大的应用价值。使用数据科学可以提高问题决策的效率,并在准确有效、公平公正等方面也有进一步提升,从而帮助决策者使用更好的策略应对未来的发展。
数据科学已广泛应用于很多关键的银行业务,包括客户情报、风险投资管理以及诈骗检测等,甚至很多关键业务由数据科学驱动发展。在竞争激烈的银行业中,数据科学的使用价值愈加凸显。
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