列举五个数据科学流程的方面
数据科学流程的五个方面包括：（1）数据收集和探索；（2）数据处理和清洗；（3）特征工程；（4）数据建模；以及（5）评估和部署。数据收集和探索涉及收集和探索数据以了解数据。数据处理和清洗涉及清理数据并准备好进行特征工程和建模。特征工程需要从数据中提取相关特征，以及转换数据以便于数据建模过程。数据建模包括各种方法，如监督式机器学习算法、非监督式学习算法和深度学习算法，以创建预测模型。最后，评估和部署涉及测试和评估模型，以及在生产环境中部署模型。