数据科学职位的需求日益增长。世界上大多数公司都在寻找对数据科学有深入了解的员工。在本教程中，让我们讨论数据科学的每个组成部分。
数据科学主要由7个组成部分构成：统计学、领域专业知识、数据工程、可视化、高级计算、数学和机器学习是数据科学的主要组成部分。
统计学是数据科学最主要和最重要的组成部分。众所周知，数据科学是从不同来源收集的数据中提取有用见解的过程。数据科学家利用这些有用见解来改善特定公司的业务。
为了探索数据，数据科学家会使用统计特征。统计特征主要包括数据组织，这主要是为了找出最小值和最大值，也用于找出平均值、众数、中位数等。
有些数据包含数值数据，收集和分析数值数据也至关重要。统计学是一种工具或方法，主要被每个数据科学家用来收集和分析大量的数值数据。一旦数值数据的收集和分析完成，就会从数据中提取有用的见解。数据科学家利用计算机算法和一些统计公式，从从多个来源收集到的原始数据中挖掘出有用的见解。
领域专业知识是数据科学另一个重要的组成部分。领域专业知识是一个主要有助于将数据科学结合在一起的组成部分。
领域专业知识被定义为在特定领域或特定区域的深层核心知识。它在决策制定中也起着非常重要的作用，并且总是将数据结合在一起。数据科学在各个领域都非常需要领域专家来进行改进和做出适当的决策。
领域专家将始终帮助识别来自可用来源的最佳数据，并且他们还能够分析数据的可用性如何。由于他们在特定领域的深厚知识和经验，所有这些都由他们轻松完成。
数据工程是获取、存储、检索和数据转换的过程。它包括元数据，这意味着关于数据的数据。
数据每天都在从不同的来源增加。每秒钟都会产生大量的数据，而数据工程主要通过自己开发的工具处理大量数据。主要目标是为与数据相关的问题提供软件解决方案。
与数据相关的问题的解决方案是通过在系统内部创建数据管道和端点来简单生成的。对数据技术和框架的正确理解是数据科学工程所需的主要要求。这些被结合起来并用于创建适当的解决方案，这将肯定能够实现业务流程。
可视化是将数据以视觉形式呈现的过程。当我们以视觉形式呈现数据时，它将使或帮助人们非常清楚地理解数据的意义。
众所周知，可视化是数据呈现的过程，数据呈现通过常见的图表（如散点图、图表、动画等）完成。当数据科学家使用这些类型的图表进行可视化时，它将使普通人非常容易地理解复杂数据及其关系。
高级计算不过是数据科学的扩展版本。它是一种主要涉及设计和开发计算硬件和软件的技术。高级计算还定义了高端PC以及PC上使用的不同类型的技能。文字处理、图形以及多媒体、电子表格、数据库、计算机等都是高级计算的技能。
为了找到特定问题的解决方案，在特定公司工作的数据科学家必须建立许多预测模型，而这些预测模型是基于非常复杂的数学。因此，扎实的数学知识对于数据科学家来说是非常必要的。
数据科学家、数据分析师以及许多为公司工作的员工将利用他们的技术知识、数学技能和编码技能，从从多个来源获取的数据中解决问题并提取有用的见解。要成为一名优秀的数据科学家，应该具备丰富的数学知识。数量、结构和业务中发生变化的 अध्ययन 是数学主要涉及的内容。
机器学习是数据科学的另一个组成部分。你知道数据科学的支柱是什么吗？这个问题的答案非常清楚，数据科学的支柱是机器学习。那么，你所说的机器学习是什么意思？机器学习不过是一个训练计算机使其像人脑一样运作的过程。
为了解决业务问题，数据科学中使用了各种机器学习算法。回归和监督聚类是机器学习中用于解决问题的一些技术。为了识别业务趋势和模式，使用了机器学习算法。在预测质量方面，机器学习起着重要作用。机器学习中用到的一些重要算法有线性回归算法、k均值聚类、决策树等。
统计学、领域专业知识、数据工程、高级计算、可视化、数学和机器学习是数据科学的重要组成部分。所有这些组件在数据科学中都同样重要，通过从收集到的数据中提取有用的见解、模式和趋势来改进业务。
