[中字]数据科学入门指南（中文字幕英文视频教程）

本课程共分为六个部分，循序渐进地带领学习者走进数据科学的世界。 第一部分 “数据科学为何备受关注”，将从多个角度为你揭开数据科学的神秘面纱。通过 promotional Video，你能直观感受到数据科学的魅力与影响力，了解它在当下社会为何如此热门。Introduction to Data Science 会系统介绍数据科学的定义、发展历程以及其在不同领域的广泛应用，让你对数据科学有一个整体的认知。而对于数据科学中至关重要的统计学和机器学习，Introduction to Statistics and Machine learning in Data Science 会进行初步的讲解，让你明白它们在数据科学中的基础作用。Programming Languages, Domain Knowledge & Skills Required in Data Science 则聚焦于学习数据科学所需的编程语言、领域知识和相关技能，为你指明学习方向。Deep Dive into Machine Learning & Statistics in Data Science 会进一步深入探讨机器学习和统计学的核心概念与方法，帮助你加深对这两门关键学科的理解。Impact of Data Science on Society & Business 会分析数据科学对社会和商业带来的深远影响，让你看到数据科学在实际生活和工作中的巨大价值。Explainable AI (XAI) & AI Ethics 关注可解释性人工智能和人工智能伦理，在技术发展的同时，引导你思考技术背后的伦理问题，培养正确的技术观。最后，Section Completed! 标志着这一部分的学习结束，为你总结本部分的重点内容。 第二部分 “数据科学的支柱”，将带你深入了解数据科学的核心工具和基础操作。Learning Framework 会为你搭建起数据科学学习的框架，让你明确学习的路径和重点。Welcome to Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 则会介绍这些在数据处理和可视化中常用的工具库，教你如何运用它们来处理实际数据。Introduction to building an algorithm with Python (Basic) 会从基础入手，教你使用 Python 构建简单的算法，为后续更复杂的学习打下基础。An Actual EDA 会通过实际案例，带你进行探索性数据分析，让你掌握数据分析的基本思路和方法。Beginner End to End Tutorial Project 则会带领你完成一个从开始到结束的完整项目，让你将所学知识融会贯通，体验数据科学项目的全过程。 第三部分 “数据科学中的机器学习、深度学习与人工智能”，将深入探讨数据科学中的核心技术。Mathematics for Machine Learning 会讲解机器学习所需的数学知识，让你明白机器学习算法背后的数学原理。Supervised learning 会详细介绍监督学习的概念、算法和应用场景，让你掌握如何利用标记数据进行模型训练和预测。Unsupervised Learning 则会介绍无监督学习，教你如何从无标记数据中发现隐藏的模式和结构。Deep learning 会深入讲解深度学习的基本原理、网络结构和应用，让你了解这一当前热门技术的核心内容。End to end Python walkthrough tutorial 会通过完整的 Python 实例演练，带你将所学的机器学习和深度学习知识应用到实际项目中，提升你的实践能力。 第四部分 “大型语言模型和基础模型介绍”，虽然目前内容较少，但会为你开启对这些前沿模型的认知之门，让你了解它们在数据科学领域的重要性和发展前景。 第五部分 “数据科学相关职业”，将为你介绍数据科学领域的各种职业角色。What is a Data Scientist 会详细介绍数据科学家的职责、所需技能和职业发展路径，让你了解这一核心职业。What is an Artificial intelligence Engineer 会讲解人工智能工程师的工作内容和能力要求，让你明白人工智能领域的职业方向。What is a Machine Learning Engineer 会介绍机器学习工程师的职责和技能需求，帮助你了解机器学习在实际应用中的职业角色。What is a Data Engineer 则会讲解数据工程师的工作重点，让你了解数据处理和管理方面的职业发展。 第六部分 “课程总结”，Parting Thoughts from Course Instructor 会由课程讲师分享最后的思考和建议，为你的数据科学学习之旅画上一个圆满的句号，并为你未来的学习和职业发展提供指引。 在学习过程中，我们始终重视数据安全。数据科学涉及大量的数据处理和分析，而数据安全是重中之重。课程会强调在数据获取、处理、存储和应用过程中的安全防护措施，教你如何提高安全防御能力，避免数据泄露和滥用等安全问题，确保数据科学工作在安全的前提下进行。 通过《数据科学入门指南》这门课程的学习，你将全面了解数据科学的基础知识、核心技术和相关职业，掌握数据处理和分析的基本技能，为你在数据科学领域的进一步学习和发展奠定坚实的基础。无论你是零基础的初学者，还是希望转行进入数据科学领域的从业者，这门课程都将是你探索数据科学世界的理想起点。