如今，数据科学对每家公司都变得非常重要。数据科学在各公司中改善业务的作用日益增强。为了找出未见的模式、提取有意义的信息并做出完美的商业决策，现代工具和技术被用于处理从不同来源收集的大量数据。总而言之，这就是数据科学所处理的内容。数据科学使用机器学习算法来构建预测模型。
如果你想在数据科学领域开启职业生涯，有必要在课程材料数据科学方面获得非常好的知识，强大的沟通技巧是必需的，这仅仅是因为只有这样，才能与上级和团队成员分享和讨论所发现的有用见解和结论。在处理实时项目时，也能获得非常好的实践经验。
因此，在本模块中，让我们讨论学习数据科学所需的所有先决条件。众所周知，数据科学是一种可以应用于任何领域的技术。让我们来了解一些需要知道的先决条件，以便每个人都可以轻松地向数据科学转型。
数据科学的先决条件主要分为两大类：技术性数据科学先决条件和非技术性数据科学先决条件。
在开始学习数据科学之前，我们应该了解一些技术概念，让我们看看它们是什么
机器学习被称为数据科学的支柱。为了做出高质量的预测和估计，每一位数据科学家都应该对机器学习有深入的了解。这将帮助机器在没有人类干预的情况下，主要在实时情况下做出正确和恰当的决定。机器学习是人工智能的主要分支，它完全基于系统能够从数据中学习、识别模式并以最少的人为干预做出决策的理念。
数学模型被用来支持数据科学。借助数学模型，可以对从不同来源获得的数据进行快速计算和预测。建模主要用于确定最适合解决问题的算法，并指导如何训练模型。
数据科学建模涉及的各个步骤包括：理解问题、提取有用数据、数据清洗、探索性数据分析、特征选择、整合机器学习算法、测试模型以及最终部署模型。
统计学被称为数据科学的核心。为了从数据中获得有意义的见解，首先要很好地理解数据。为了详细理解、解释和评估数据，统计学是最好的工具。（可以提供统计学基础的链接）
统计学主要有两种类型，分别是描述性统计和推断性统计。描述性统计又分为集中趋势度量和变异性度量。集中趋势度量包括均值、众数和中位数。变异性度量包括范围、方差和离散度。数据可以从不同来源生成，这些生成的数据被收集和存储，然后进行测量，之后进行分析，最后进行可视化。所有这些都通过统计模型和图表成功完成。
为了完全基于数据科学成功执行一个项目，需要高级编程能力。在众多编程语言中，最常见的是 Python 和 R。在这两种语言中，Python 是最常见的语言，因为它非常容易学习，并且支持多个主要用于数据科学的库。Apache Hadoop、Tableau 是数据科学中的主要编程工具。
数据科学家应该了解数据科学如何运作，我们应该如何管理数据库，以及我们将如何从数据中提取有用的见解。数据库在每个数据科学项目中都扮演着非常重要的角色，因为我们从不同来源获取数据，这些数据最初存储在数据库中，并从数据库中检索。数据库不过是在计算机内存中或存储在云中的结构化数据集。有多种方式和方法来访问数据。数据科学家应该根据我们正在处理的项目，设计、创建并与计算机内存或云中的数据库进行交互。为了处理结构化数据，数据科学家需要 SQL，而结构化数据存在于关系数据库中。
在数据科学项目的生命周期中，每个模块都包含特征选择、创建模型、建模等，数学在其中都高度参与。每位数据科学家都需要具备出色的数学知识。数学学习对于数据科学家在数据科学职业生涯中取得成就非常重要，因为执行机器学习算法、从数据中提取有用见解以及分析模型都需要数学。统计学、概率论、线性代数和微积分是数据科学中使用的主要数学类型。
数据科学的重要先决条件之一是数据可视化。借助图表、饼图、地图等表示数据的方式被称为数据可视化。
为了实现更好的数据可视化，有多个组成部分，例如数据组件、几何组件、映射组件、标签组件、尺度组件和伦理组件。数据可视化被称为数据科学的一个子集。非常有效的数据可视化技术有散点图、条形图、箱线图、配对图、核密度估计图、直方图、六边形分箱图、折线图、热力图、饼图、面积图等。
