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数据科学的工作原理

数据科学始于数据处理，其中包括数据提取和解压缩以收集和解压缩数据，然后是数据清理以消除错误和不一致之处。接下来，执行数据分析以提取见解。然后，使用机器学习和深度学习基于已处理数据训练模型，使其能够学习模式。然后，这些经过训练的模型可以进行预测或推理，提供有价值的见解，并为决策过程提供帮助。