《数据与计算机科学》课件2

《数据与计算机科学》导论欢迎来到《数据与计算机科学》的精彩世界！本课程旨在为你揭示数据与计算机科学的核心奥秘，助你掌握未来科技发展的关键技能我们将从计算机科学的基础概念入手，逐步深入到数据科学的核心领域，探索两者之间的紧密联系与无限可能通过本课程的学习，你将不仅掌握扎实的理论知识，更能获得丰富的实践经验，为未来的职业发展奠定坚实的基础让我们一起开启这段充满挑战与机遇的科技之旅！课程目标与内容概要课程目标内容概要•理解数据与计算机科学的基本概念和原理•计算机科学核心概念算法、数据结构、计算机系统等•掌握常用的数据结构与算法•数据科学核心概念数据挖掘、机器学习、数据可视化等•熟悉数据库系统的设计与应用•数据与计算机科学的交叉大数据技术、云计算等•了解计算机系统、网络和人工智能的基本知识•课程案例电商数据分析、社交网络分析、医疗数据分析等•具备数据分析和解决实际问题的能力计算机科学的核心概念算法数据结构12算法是解决特定问题的一系列数据结构是组织和存储数据的步骤，是计算机科学的基石方式，不同的数据结构适用于好的算法能够高效地解决问题，不同的应用场景合理选择数节省计算资源据结构可以提高程序的效率计算机系统3计算机系统包括硬件和软件，它们协同工作，实现各种计算任务了解计算机系统有助于优化程序性能数据科学的核心概念数据挖掘机器学习数据挖掘是从大量数据中发现有价机器学习是一种让计算机从数据中值的信息和模式的过程它可以帮学习的技术它可以让计算机自动助我们更好地理解数据，做出更明地改进性能，无需显式编程智的决策数据可视化数据可视化是将数据以图形或图表的形式展示出来它可以帮助我们更直观地理解数据，发现数据中的规律数据与计算机科学的交叉大数据技术云计算人工智能大数据技术是指处理海量数据的技术，包括云计算是指通过网络提供计算资源的服务模人工智能是指让计算机具有像人一样的智能数据存储、数据处理、数据分析等它是数式它可以让用户按需获取计算资源，降低它包括机器学习、自然语言处理、图像识别据科学的重要组成部分IT成本等技术计算机的发展历程第一代1电子管计算机体积庞大、功耗高、速度慢，主要用于科学计算第二代2晶体管计算机体积减小、功耗降低、速度提高，开始用于商业应用第三代3集成电路计算机体积更小、功耗更低、速度更快，广泛应用于各个领域第四代4大规模集成电路计算机微型计算机、个人电脑出现，计算机进入普及阶段第五代5人工智能计算机正在发展中，目标是让计算机具有像人一样的智能数据科学的发展历程统计学数据科学的起源可以追溯到统计学，统计学提供了数据分析的理论基础和方法数据库数据库技术的发展为数据科学提供了数据存储和管理的基础机器学习机器学习的兴起为数据科学提供了强大的数据分析工具大数据大数据的出现为数据科学提供了海量的数据资源和应用场景计算机系统的组成硬件软件1计算机的物理组成部分，包括中央处理器、计算机运行的程序，包括操作系统、应用内存、硬盘、输入输出设备等2软件等用户数据4计算机的使用者，通过输入输出设备与计计算机处理的对象，包括文本、图像、音3算机进行交互频、视频等数据的表示与存储高级数据类型1字符串、列表、字典等，用于表示复杂的数据结构基本数据类型2整数、浮点数、布尔值等，用于表示简单的数据二进制3计算机内部使用二进制表示所有数据数据在计算机中以二进制的形式存储不同的数据类型有不同的存储方式和表示范围了解数据的表示与存储有助于优化程序性能算法的概念与特性有穷性1算法必须在执行有限步骤后结束确定性2算法的每个步骤必须有明确的定义，不能有歧义可行性3算法的每个步骤必须是可执行的输入4算法可以有零个或多个输入输出5算法必须产生一个或多个输出算法的设计与分析算法设计算法分析•确定问题明确问题的输入和输出•时间复杂度衡量算法执行时间随输入规模增长的速度•选择算法根据问题的特点选择合适的算法•空间复杂度衡量算法占用内存空间随输入规模增长的速度•描述算法用自然语言或伪代码描述算法的步骤•正确性验证算法是否能够正确地解决问题•实现算法用编程语言实现算法•可读性评估算法是否易于理解和修改数据结构线性表数据结构定义特点应用场景线性表由n个相同类型的数据元素组成的元素之间存在线性关系，每个元素顺序表、链表有限序列只有一个前驱和一个后继顺序表用一段连续的存储单元依次存储线随机访问，插入和删除操作需要移元素个数固定，很少进行插入和删性表的数据元素动大量元素除操作的场景链表用一组任意的存储单元存储线性表插入和删除操作不需要移动元素，元素个数不固定，频繁进行插入和的数据元素但不能随机访问删除操作的场景线性表是一种最基本的数据结构，它广泛应用于各种计算机程序中理解线性表的特点和应用场景，有助于选择合适的数据结构解决实际问题数据结构树树是一种重要的非线性数据结构，它模拟了自然界中的树状结构树的种类繁多，每种树都有其独特的特点和应用场景例如，二叉树广泛应用于编译器设计和数据库索引，而B树则常用于数据库系统和文件系统数据结构图有向图无向图带权图有向图是一种图中边具有方向性的图，表示无向图是一种图中边没有方向性的图，表示带权图是一种图中边具有权值的图，权值可节点之间的单向关系节点之间的双向关系以表示距离、成本等图是一种比树更复杂的数据结构，它可以表示节点之间的任意关系图广泛应用于社交网络分析、地图导航等领域例如，社交网络可以看作一个图，用户是节点，用户之间的关系是边数据库系统概述数据库数据库管理系统数据库系统数据库是存储和管理数据的集合，它可以数据库管理系统（DBMS）是管理数据库数据库系统是由数据库、数据库管理系统、长期保存数据，并提供高效的数据访问和的软件，它提供了数据定义、数据操作、应用软件和用户组成的整体管理功能数据控制等功能关系型数据库数据模型特点12关系型数据库使用关系模型来关系型数据库具有数据一致性、组织数据，关系模型由表、行完整性、安全性和可扩展性等和列组成优点常用数据库

3、、等MySQL OracleSQL Server数据库NoSQL数据模型特点数据库使用各种不同的数数据库具有高可扩展性、NoSQL NoSQL据模型，例如键值对、文档、列族高性能和灵活的数据模型等优点和图等常用数据库、、等MongoDB RedisCassandra数据库查询语言SQLSELECT1用于从数据库中查询数据INSERT2用于向数据库中插入数据UPDATE3用于更新数据库中的数据DELETE4用于从数据库中删除数据是一种用于管理关系型数据库的标准化语言它允许用户执行各种操作，例如查询、SQL插入、更新和删除数据掌握是进行数据库开发和管理的重要技能SQL数据库设计原则规范化完整性性能安全减少数据冗余，提高数据一致保证数据的正确性和一致性提高数据访问速度，优化查询保护数据免受未经授权的访问性效率和修改操作系统原理进程管理内存管理1管理进程的创建、调度和销毁管理内存的分配和回收2设备管理文件系统43管理计算机的输入输出设备管理文件的存储和访问操作系统是管理计算机硬件和软件资源的系统软件它提供了用户与计算机交互的接口，并负责管理计算机的各种资源了解操作系统原理有助于理解计算机的工作方式和优化程序性能进程管理就绪1进程已准备好运行，等待CPU调度运行2进程正在上运行CPU阻塞3进程正在等待某个事件发生，例如完成I/O进程是操作系统中程序执行的基本单元进程管理包括进程的创建、调度、同步和通信合理的进程管理可以提高系统的并发性和效率内存管理分配1操作系统为进程分配内存空间回收2操作系统回收进程不再使用的内存空间虚拟内存3操作系统使用虚拟内存技术来扩展可用内存空间内存管理是操作系统的重要功能之一它负责管理计算机的内存资源，为进程分配和回收内存空间，并提供虚拟内存技术来扩展可用内存空间合理的内存管理可以提高系统的稳定性和性能文件系统文件目录文件系统文件是存储在计算机中的一组相关数据的目录是组织和管理文件的结构文件系统是管理计算机中文件的软件集合文件系统是操作系统的重要组成部分，它负责管理计算机中的文件，包括文件的存储、组织、访问和保护常见的文件系统有、FAT32和等NTFS EXT4计算机网络基础网络协议网络拓扑12网络协议是计算机网络中进行网络拓扑是计算机网络中节点数据交换的规则之间的连接方式网络模型3网络模型是对计算机网络进行分层描述的模型，例如模型和模OSI TCP/IP型协议TCP/IPTCP IP传输控制协议，提供可靠的、面向网际协议，提供无连接的、尽力而连接的传输服务为的传输服务协议栈TCP/IP协议栈是互联网的基础协议栈，包括应用层、传输层、网络层和链路TCP/IP层网络安全防火墙防病毒软件加密用于保护计算机网络免用于检测和清除计算机用于保护数据的机密性受未经授权的访问病毒人工智能概述机器学习自然语言处理1让计算机从数据中学习让计算机理解和处理人类语言2机器人计算机视觉43让计算机控制物理设备让计算机识别和理解图像人工智能（）是指让计算机具有像人一样的智能它是一个广泛的领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人等人工AI智能正在改变我们的生活和工作方式机器学习机器学习类型描述应用场景监督学习从带标签的数据中学分类、回归习无监督学习从无标签的数据中学聚类、降维习强化学习通过与环境交互来学游戏、机器人控制习机器学习是一种让计算机从数据中学习的技术它包括监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习广泛应用于各个领域，例如图像识别、自然语言处理和推荐系统等深度学习神经网络特点应用深度学习使用深度神经网络来学习数据的深度学习能够自动地学习特征，并具有强图像识别、自然语言处理、语音识别等表示大的表达能力自然语言处理文本分类文本摘要12将文本划分到不同的类别从文本中提取关键信息机器翻译3将一种语言的文本翻译成另一种语言图像识别目标检测图像分割在图像中检测出目标物体的位置和将图像划分成不同的区域类别图像生成生成新的图像数据挖掘数据准备1收集、清洗和转换数据数据挖掘2应用数据挖掘算法来发现数据中的模式模式评估3评估发现的模式的有效性知识表示4将发现的知识以易于理解和使用的形式表示出来关联规则挖掘算法Apriori一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现频繁项集算法FP-Growth一种高效的关联规则挖掘算法，无需生成候选集应用购物篮分析、推荐系统等聚类分析层次聚类算法2一种将数据逐步聚合成更大的簇的聚类算法算法K-Means1一种常用的聚类算法，将数据划分成个K簇算法DBSCAN一种基于密度的聚类算法，可以发现任意3形状的簇分类算法支持向量机1一种强大的分类算法，用于寻找最佳分类超平面决策树2一种基于树结构的分类算法，易于理解和解释朴素贝叶斯3一种基于贝叶斯定理的分类算法，简单高效数据可视化折线图1用于展示数据随时间的变化趋势柱状图2用于比较不同类别的数据散点图3用于展示两个变量之间的关系饼图4用于展示数据的占比关系数据分析工具介绍Python RTableau Excel一种流行的编程语言，拥有丰一种专门用于统计分析的编程一种强大的数据可视化工具一种常用的数据处理和分析工富的数据分析库语言具编程基础Python数据类型控制结构12整数、浮点数、字符串、列表、if语句、for循环、while循环等字典等函数3用于封装可重用的代码块数据分析常用库PythonNumPy PandasMatplotlib用于进行数值计算用于进行数据处理和分析用于进行数据可视化统计学基础描述性统计1用于描述数据的基本特征，例如均值、方差等推断统计2用于从样本数据推断总体特征概率分布3描述随机变量的概率分布情况概率论基础概率描述事件发生的可能性条件概率在已知某个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率贝叶斯定理用于计算条件概率假设检验提出假设选择检验统计量1提出要检验的假设选择合适的检验统计量2计算值P做出决策4计算值，即在原假设成立的条件下，观P根据P值做出决策，拒绝或接受原假设3察到当前样本或更极端样本的概率回归分析线性回归1用于建立线性模型来描述变量之间的关系多元回归2用于建立多个自变量与一个因变量之间的关系模型逻辑回归3用于解决分类问题时间序列分析趋势分析1分析时间序列数据的长期趋势季节性分析2分析时间序列数据的季节性变化预测3基于历史数据预测未来值大数据技术数据存储数据处理数据分析、数据库等、等、等Hadoop HDFSNoSQL MapReduceSpark HivePig生态系统Hadoop1HDFS2MapReduce分布式文件系统，用于的分布式计算框架，用Hadoop Hadoop存储大数据于处理大数据3YARN的资源管理器，用于管理集群资源Hadoop框架SparkRDD SparkSQL SparkStreaming弹性分布式数据集，Spark的核心数据用于处理结构化数据用于处理实时数据流结构云计算IaaS PaaSSaaS基础设施即服务，提供平台即服务，提供应用软件即服务，提供应用计算、存储和网络资源开发和部署平台软件的使用权计算机伦理与社会责任知识产权2尊重他人的知识产权隐私保护1保护用户的个人信息社会公平确保技术不被用于歧视或不公平的用途3数据隐私保护匿名化1移除数据中的身份标识信息差分隐私2添加噪声来保护数据隐私访问控制3限制对数据的访问权限知识产权专利1保护发明创造商标2保护品牌名称和标志版权3保护原创作品软件工程需求分析设计编码测试明确软件的需求设计软件的结构编写软件代码测试软件的功能项目管理范围管理时间管理12明确项目的范围制定项目的时间计划成本管理3控制项目的成本软件测试单元测试集成测试测试单个模块的功能测试模块之间的交互系统测试测试整个系统的功能课程案例电商数据分析销售额分析用户行为分析商品推荐分析电商平台的销售额变化趋势分析用户的浏览、购买等行为基于用户行为进行商品推荐课程案例社交网络分析社区发现2发现社交网络中的社区结构社交网络结构分析1分析社交网络的节点和连接关系影响力分析分析社交网络中节点的影响力3课程案例医疗数据分析疾病诊断1基于医疗数据进行疾病诊断药物研发2基于医疗数据进行药物研发个性化治疗3基于医疗数据进行个性化治疗方案设计课程实验指导环境配置安装Python1安装编程环境Python安装Anaconda2安装数据科学平台Anaconda安装常用库3安装、、等常用库NumPy PandasMatplotlib课程实验指导代码调试使用语句使用调试器使用日志print使用print语句输出变量的值，以便调试代使用调试器单步执行代码，查看变量的值使用日志记录程序的运行状态码课程实验指导结果分析评估模型性能可视化结果分析结果123使用指标评估模型的性能使用图表可视化结果分析结果，得出结论。