商业数据科学课程基于欧洲学院的文本和视频学习材料。

Data Science for Business 适用于多种类型的读者：

• 将与数据科学家合作、管理面向数据科学的项目或投资数据科学企业的商务人士，
• 将实施数据科学解决方案的开发人员，以及
• 有抱负的数据科学家。

这不是一门关于算法的课程，也不能替代一门关于算法的课程。 我们有意避免以算法为中心的方法。 我们相信有一组相对较小的基本概念或原则构成从数据中提取有用知识的技术基础。 这些概念是许多众所周知的数据挖掘算法的基础。 此外，这些概念是分析以数据为中心的业务问题、创建和评估数据科学解决方案以及评估一般数据科学战略和建议的基础。 因此，我们围绕这些一般原则而不是围绕特定算法来组织阐述。 在需要描述程序细节的地方，我们使用文本和图表的组合，我们认为这比详细的算法步骤列表更容易理解。

该课程不假定具有复杂的数学背景。 然而，就其本质而言，这些材料有点技术性——目标是传授对数据科学的重要理解，而不仅仅是提供高层次的概述。 总的来说，我们试图尽量减少数学运算，并使说明尽可能“概念化”。

在本课程中，我们介绍了数据科学最重要的基本概念的集合。 其中一些概念是章节的“头条新闻”，而其他概念则通过讨论更自然地引入（因此它们不一定被标记为基本概念）。 这些概念涵盖了从设想问题到应用数据科学技术再到部署结果以改进决策的过程。 这些概念还支持大量的业务分析方法和技术。

这些概念分为三种一般类型：

1. 关于数据科学如何适应组织和竞争格局的概念，包括吸引、构建和培养数据科学团队的方式； 思考数据科学如何带来竞争优势的方法； 以及做好数据科学项目的战术概念。
2. 数据分析的一般思维方式。 这些有助于确定适当的数据并考虑适当的方法。 这些概念包括数据挖掘过程以及不同高级数据挖掘任务的集合。
3. 实际从数据中提取知识的一般概念，这些概念是大量数据科学任务及其算法的基础。

亲爱的同学们，

欧洲学院基于文本和视频的课程旨在为学生提供最重要的理论和方法材料。 此外，这些课程还将侧重于理论背景的发展和使用的哲学背景，因此应理解为对课程笔记材料的部分补充。 假定并强烈建议学生学习并熟悉课程笔记。

数字支持资源

我们所有的高等教育教科书都附有一系列数字支持资源。
每个标题的资源都经过精心定制，以满足特定课程读者的特定需求。
所提供资源的例子包括：
– 供教师使用的密码保护区，例如 PowerPoint 幻灯片、教师解决方案手册和课程中包含的案例研究教学笔记。
– 学生区域包括，例如，伴随课程案例研究的有用电子表格、多项选择题、讨论问题电子表格和有用的网络链接。

欧洲赋能学院

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证书

Academy Europe 提供高质量的正式文凭、证书和电子证书，它们是认可在线课程的正式证明和认可。 它显示了所有学生的学习能力和取得高成就的能力，对促进个人职业生涯非常有用，包括简历、工作申请和自我提升。