数据科学不仅需要收集和分析数据，很多人谈论数据科学，他们中很少有人知道他们在说什么，很少有人知道它是如何工作的，但是这些天来无处不在，因此，即使您不是数据科学家，也知道基本步骤，这是数据科学的五个基本步骤。

不同类型的压缩会对您的大数据传输产生巨大影响，知道使用哪种类型对您的业务很重要，世界每天产生2.5亿个字节的数据，而非结构化数据对于95％的公司来说是个问题，公司面临的一个问题是如何存储所有这些数据，以及清除足够的带宽以传输大数据。

的数据是人们实际使用的数据。确保终用户知道如何使用数据工具以获得业务结果，大数据中很少有矢量比GPS更流行。地理位置可以告诉您数据的来源。它使您可以可视化天气模式，疾病传播模式，住房模式等，并将它们汇总到可以为公司战略提供信息的数据组合中，但是从数据中获取价值的关键是能够轻松地将其带入一个系统，在该系统中，所有数据都可以合并为真实情况的整体表示，按下用户工作站上的几个按钮就可以进行桌面集成，这也是为什么在每个大数据用例中都应将其作为关键考虑因素的原因。让我们以绘制运输路线到港口为例。

作为从有针对性的广告活动到无人驾驶汽车的一切背后的主要力量，数据分析是当今重要，令人兴奋的技术和创新的核心，在深度学习与数据分析认证包将帮助你把你的分析能力到新的水平，所以你可以在你的领域的土地的和有利可图的位置，这是目前可用于超过95％的折扣，使该捆绑包使您掌握数据分析，可视化，统计，深度学习等互连世界中的平台和方法。

您可以一起使用Microsoft的主要分析平台，从业务数据中提取更多信息，企业需要数据，多年来，Microsoft的Excel一直是分析和使用这些数据的关键。电子表格由于具有灵活性和可扩展性，而公式和宏使其成为分析场所，因此已成为业务分析师的工具。

工具不适用于大数据，但可以帮助您准备分析数据，这就是为什么，大多数IT专业人员都看到了业务流程，在这种流程中，用户必须将发票之类的文档打入一个系统中，然后将相同的信息重新键入另一个系统中，因为没有一种简便的方法可以使系统之间的集成自动化，在分析项目中，我们还看到，作为数据清理准备过程的一部分，用户手动清除数据以查找地址字段，邮政编码或其他条目不完整或重复的名称，然后必须通过以下方法进行更正手。