Chcesz rozpocząć karierę jako Data Scientist, ale nie wiesz, od czego zacząć? Jesteś we właściwym miejscu! Hej chłopaki, witajcie na tym niesamowitym blogu samouczkowym do nauki o danych, który zapewni ci start w świat nauki danych. Aby uzyskać dogłębną wiedzę na temat nauki o danych, możesz zapisać się na żywo by Edureka ze wsparciem 24/7 i dożywotnim dostępem. Spójrzmy, czego się dzisiaj nauczymy:
- Dlaczego nauka o danych?
- Co to jest nauka o danych?
- Kim jest Data Scientist?
- Trendy w pracy
- Jak rozwiązać problem w Data Science?
- Komponenty nauki o danych
- Role zawodowe Data Scientist
Dlaczego nauka o danych?
Mówi się, że Data Scientist to „Najseksowniejsza praca XXI wieku”. Czemu? Ponieważ od kilku lat firmy przechowują swoje dane. A robiąc to przez każdą firmę, doprowadziło to nagle do eksplozji danych. Dane stały się dziś najbardziej obfite.
Ale co zrobisz z tymi danymi? Zrozummy to na przykładzie:
Powiedzmy, że masz firmę, która produkuje telefony komórkowe. Wydałeś swój pierwszy produkt, który stał się wielkim hitem. Każda technologia ma życie, prawda? Więc teraz czas wymyślić coś nowego. Ale nie wiesz, co należałoby wprowadzić innowacji, aby sprostać oczekiwaniom użytkowników, którzy z niecierpliwością czekają na Twoje kolejne wydanie? 
Ktoś w Twojej firmie wpada na pomysł wykorzystania informacji zwrotnych generowanych przez użytkowników i wybrania rzeczy, których naszym zdaniem użytkownicy oczekują w następnej wersji.
W naukach o danych stosujesz różne techniki eksploracji danych, takie jak analiza nastrojów itp., I uzyskujesz pożądane wyniki.
To nie tylko to, możesz podejmować lepsze decyzje, możesz obniżyć koszty produkcji, wychodząc efektywnie i dawać swoim klientom to, czego naprawdę chcą!
Dzięki temu istnieje niezliczona ilość korzyści, które może przynieść Data Science, dlatego też posiadanie zespołu Data Science stało się absolutnie konieczne.Takie wymagania doprowadziły do tego, że dziś tematem jest „nauka o danych”, dlatego piszemy ten blog na temat samouczka nauki o danych. :)
Samouczek nauki o danych: Co to jest nauka o danych?
Termin nauka o danych pojawił się niedawno wraz z ewolucją statystyki matematycznej i analizy danych. Ta podróż była niesamowita, wiele osiągnęliśmy dzisiaj w dziedzinie nauki o danych.
W ciągu najbliższych kilku lat będziemy w stanie przewidzieć przyszłość, jak twierdzą naukowcy z MIT. Dzięki swoim niesamowitym badaniom osiągnęli już kamień milowy w przewidywaniu przyszłości. Teraz mogą przewidzieć, co wydarzy się w następnej scenie filmu za pomocą ich maszyny! W jaki sposób? Cóż, na razie może to być dla Ciebie trochę skomplikowane, ale nie martw się do końca tego bloga, na to również będziesz mieć odpowiedź.
Wracając, rozmawialiśmy o nauce o danych, nazywanej również nauką opartą na danych, która wykorzystuje naukowe metody, procesy i systemy do wydobywania wiedzy lub spostrzeżeń z danych w różnych formach, tj. Ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych.
Jakie są te metody i procesy, omówimy dzisiaj w tym samouczku nauki o danych.
Idąc naprzód, kto zajmuje się tą całą burzą mózgów lub kto zajmuje się nauką o danych? ZA Data Scientist .
Kim jest Data Scientist?
Jak widać na obrazku, Data Scientist jest mistrzem wszystkich transakcji! Powinien być biegły w matematyce, powinien biegać w biznesie, a także powinien mieć świetne umiejętności informatyczne. Przerażony? Nie bądź. Chociaż musisz być dobry we wszystkich tych dziedzinach, ale nawet jeśli nie jesteś, nie jesteś sam! Nie ma czegoś takiego jak „kompletny analityk danych”. Jeśli mówimy o pracy w środowisku korporacyjnym, praca jest rozdzielana między zespoły, przy czym każdy z nich ma własną wiedzę. Ale chodzi o to, że powinieneś być biegły przynajmniej w jednej z tych dziedzin. Ponadto, nawet jeśli te umiejętności są dla Ciebie nowe, wyluzuj! Może to zająć trochę czasu, ale te umiejętności można rozwinąć i uwierz mi, że warto poświęcić czas. Czemu? Cóż, spójrzmy na trendy w pracy.
rzutowanie typów danych w java
Trendy w pracy analityków danych
Cóż, wykres mówi wszystko, nie tylko jest wiele ofert pracy dla analityka danych, ale są one również dobrze płatne! I nie, nasz blog nie będzie zawierał informacji o wynagrodzeniach, google!
Cóż, teraz wiemy, że nauka danych ma sens, nie tylko dlatego, że jest bardzo przydatna, ale także w najbliższej przyszłości masz w tym wielką karierę.
Zacznijmy teraz naszą przygodę z nauką o danych i zacznijmy od:
Jak rozwiązać problem w Data Science?
A teraz omówmy, jak należy podejść do problemu i rozwiązać go za pomocą nauki o danych. Problemy w nauce o danych są rozwiązywane za pomocą algorytmów. Ale najważniejszą rzeczą do osądzenia jest to, którego algorytmu użyć i kiedy go użyć?
Zasadniczo istnieje 5 rodzajów problemów, z którymi można się zmierzyć w nauce o danych.
Zajmijmy się kolejno każdym z tych pytań i powiązanymi algorytmami:
Czy to A czy B?
W tym pytaniu odnosimy się do problemów, które mają kategoryczną odpowiedź, ponieważ w przypadku problemów, które mają ustalone rozwiązanie, odpowiedzią może być tak lub nie, 1 lub 0, zainteresowany, może lub nie zainteresowany.
Na przykład:
Q. Co będziesz miał, herbatę czy kawę?
Tutaj nie możesz powiedzieć, że chcesz colę! Ponieważ pytanie dotyczy tylko herbaty lub kawy, a zatem możesz odpowiedzieć tylko na jedno z nich.
Kiedy mamy tylko dwa rodzaje odpowiedzi, tj. Tak lub nie, 1 lub 0, nazywa się to 2 - klasyfikacja klas. Z więcej niż dwiema opcjami nazywa się to klasyfikacją wielu klas.
Podsumowując, ilekroć napotkasz pytania, na które odpowiedź jest kategoryczna, w Data Science rozwiążesz te problemy za pomocą algorytmów klasyfikacyjnych.
Następny problem w tym samouczku nauki o danych, na który możesz się natknąć, może coś takiego,
Czy to jest dziwne?
Takie pytania dotyczą wzorców i można je rozwiązać za pomocą algorytmów wykrywania anomalii.
Na przykład:
Spróbuj skojarzyć problem „czy to dziwne?” do tego schematu,
Co jest dziwnego w powyższym wzorze? Ten czerwony, prawda?
Zawsze, gdy występuje przerwa we wzorcu, algorytm oznacza to konkretne zdarzenie, abyśmy mogli je przejrzeć. Rzeczywiste zastosowanie tego algorytmu zostało wdrożone przez firmy obsługujące karty kredytowe, w których każda nietypowa transakcja użytkownika jest oznaczana do sprawdzenia. Stąd wdrażanie bezpieczeństwa i zmniejszanie wysiłków ludzi związanych z inwigilacją.
Spójrzmy na następny problem w tym samouczku do nauki o danych, nie bój się, dotyczy matematyki!
Ile lub ile?
Ci z was, którzy nie lubią matematyki, poczują ulgę! Algorytmy regresji już są!
Tak więc, gdy pojawia się problem, który może wymagać podania liczb lub wartości liczbowych, rozwiązujemy go za pomocą algorytmów regresji.
Na przykład:
Jaka będzie temperatura na jutro?
Ponieważ oczekujemy wartości liczbowej w odpowiedzi na ten problem, rozwiążemy go za pomocą algorytmów regresji.
Przechodząc do tego samouczka nauki o danych, omówmy następny algorytm,
Jak to jest zorganizowane?
Powiedzmy, że masz jakieś dane, a teraz nie masz pojęcia, jak nadać tym danym sens. Stąd pytanie, jak to jest zorganizowane?
Cóż, możesz to rozwiązać za pomocą algorytmów klastrowania. Jak rozwiązują te problemy? Zobaczmy:
Algorytmy grupowania grupują dane według wspólnych cech. Na przykład na powyższym schemacie kropki są zorganizowane na podstawie kolorów. Podobnie, niezależnie od tego, czy chodzi o jakiekolwiek dane, algorytmy grupujące próbują uchwycić to, co jest między nimi wspólne, a tym samym „grupować” je razem.
Kolejnym i ostatnim rodzajem problemu w tym samouczku nauki o danych, który możesz napotkać, jest:
Co mam teraz zrobić?
Ilekroć napotkasz problem, w którym twój komputer musi podjąć decyzję na podstawie szkolenia, które mu przeszedł, obejmuje to algorytmy wzmocnienia.
Na przykład:
Twój system kontroli temperatury, kiedy musi zdecydować, czy obniżyć temperaturę w pomieszczeniu, czy ją zwiększyć.
Jak działają te algorytmy?
Algorytmy te są oparte na psychologii człowieka. Lubimy być doceniani, prawda? Komputery wdrażają te algorytmy i oczekują, że zostaną docenione podczas szkolenia. W jaki sposób? Zobaczmy.
Zamiast uczyć komputer, co ma robić, pozwalasz mu zdecydować, co ma zrobić, a na końcu tego działania dajesz pozytywną lub negatywną informację zwrotną. Dlatego zamiast definiować, co jest dobre, a co złe w Twoim systemie, pozwalasz swojemu systemowi „decydować”, co ma zrobić, a na końcu dajesz informację zwrotną.
To tak, jak tresura psa. Nie możesz kontrolować tego, co robi twój pies, prawda? Ale możesz go skarcić, gdy robi źle. Podobnie może poklepać go po plecach, kiedy robi to, czego się oczekuje.
Zastosujmy to rozumienie w powyższym przykładzie, wyobraźmy sobie, że trenujesz system kontroli temperatury, więc jeśli nie. liczba osób w pomieszczeniu musi zostać podjęta przez system. Zmniejsz temperaturę lub ją zwiększ. Ponieważ nasz system niczego nie rozumie, podejmuje losową decyzję, przypuśćmy, że podnosi temperaturę. Dlatego dajesz negatywną opinię. Dzięki temu komputer rozumie, kiedy w pomieszczeniu rośnie liczba osób, nigdy nie podnosi temperatury.
Podobnie w przypadku innych działań, należy przekazać informację zwrotną.Z każdą informacją zwrotną, której system się uczy, a tym samym staje się dokładniejszy w swojej następnej decyzji, ten rodzaj uczenia się nazywa się uczeniem ze wzmocnieniem.
Teraz algorytmy, których nauczyliśmy się powyżej w tym samouczku nauki o danych, obejmują wspólną „praktykę uczenia się”. Sprawiamy, że maszyna się uczy, prawda?
Co to jest uczenie maszynowe?
Jest to rodzaj sztucznej inteligencji, która sprawia, że komputery są zdolne do samodzielnego uczenia się, tj. Bez wyraźnego programowania. Dzięki uczeniu maszynowemu maszyny mogą aktualizować swój własny kod, gdy tylko napotkają nową sytuację.
Podsumowując w tym samouczku nauki o danych, wiemy, że nauka o danych jest wspierana przez uczenie maszynowe i jego algorytmy do analizy. Jak przeprowadzamy analizę, gdzie to robimy. Data Science zawiera ponadto pewne elementy, które pomagają nam odpowiedzieć na wszystkie te pytania.
Wcześniej pozwólcie mi odpowiedzieć, jak MIT może przewidywać przyszłość, ponieważ myślę, że możecie to odnieść teraz. Tak więc naukowcy z MIT trenowali swój model za pomocą filmów, a komputery nauczyły się, jak ludzie reagują lub jak zachowują się przed wykonaniem czynności.
Na przykład, kiedy masz zamiar uścisnąć komuś dłoń, wyjmujesz ją z kieszeni lub może opierasz się o tę osobę. Zasadniczo do wszystkiego, co robimy, towarzyszy „akcja wstępna”. Komputer przy pomocy filmów został przeszkolony w zakresie tych „akcji wstępnych”. Obserwując coraz więcej filmów, ich komputery były następnie w stanie przewidzieć, jakie będzie następne działanie bohatera.
Czy to nie jest łatwe? Pozwólcie, że zadam wam jeszcze jedno pytanie w tym samouczku nauki o danych! Który algorytm uczenia maszynowego musieli w tym zaimplementować?
Komponenty nauki o danych
1. Zbiory danych
Na czym będziesz analizować? Dane, prawda? Potrzebujesz wielu danych, które można przeanalizować, dane te są przesyłane do Twoich algorytmów lub narzędzi analitycznych. Otrzymujesz te dane z różnych badań przeprowadzonych w przeszłości.
2. R Studio
R to język programowania typu open source i środowisko oprogramowania do obliczeń statystycznych i grafiki, które jest obsługiwane przez fundację R. Język R jest używany w środowisku IDE o nazwie R Studio.
Dlaczego jest używany?
- Język programowania i statystyczny
- Oprócz tego, że jest używany jako język statystyczny, może być również używany do celów analitycznych jako język programowania.
- Analiza i wizualizacja danych
- Oprócz tego, że jest jednym z najbardziej dominujących narzędzi analitycznych, R jest również jednym z najpopularniejszych narzędzi używanych do wizualizacji danych.
- Proste i łatwe do nauczenia
- R to prosty i łatwy do nauczenia się, czytania i pisania
- Darmowe i otwarte oprogramowanie
- R jest przykładem FLOSS (oprogramowanie bezpłatne / Libre i Open Source), co oznacza, że można swobodnie rozpowszechniać kopie tego oprogramowania, czytać jego kod źródłowy, modyfikować go itp.
R Studio wystarczyło do analizy, dopóki nasze zbiory danych nie stały się ogromne, a jednocześnie nieustrukturyzowane. Tego typu dane nazwano Big Data.
3. Big Data
Big data to termin określający zbiór danych tak dużych i złożonych, że przetwarzanie ich przy użyciu dostępnych narzędzi do zarządzania bazami danych lub tradycyjnych aplikacji do przetwarzania danych staje się trudne.
Aby ujarzmić te dane, musieliśmy wymyślić narzędzie, ponieważ żadne tradycyjne oprogramowanie nie mogło obsłużyć tego rodzaju danych, dlatego wymyśliliśmy Hadoop.
4. Hadoop
Hadoop to framework, który nam w tym pomaga sklep i proces duże zbiory danych równolegle i w sposób dystrybucyjny.
Skoncentrujmy się na sklepie i przetwarzaniu części Hadoop.
Sklep
Część magazynowa w Hadoop jest obsługiwana przez HDFS, czyli rozproszony system plików Hadoop. Zapewnia wysoką dostępność w rozproszonym ekosystemie. Sposób, w jaki to działa, dzieli przychodzące informacje na fragmenty i rozprowadza je do różnych węzłów w klastrze, umożliwiając rozproszone przechowywanie.
Proces
MapReduce jest sercem przetwarzania Hadoop. Algorytmy wykonują dwa ważne zadania, mapują i redukują. Twórcy map dzielą zadanie na mniejsze zadania, które są przetwarzane równolegle. Kiedyś wszyscy twórcy map wykonują swoją część pracy, agregują swoje wyniki, a następnie te wyniki są redukowane do prostszej wartości w procesie Reduce. Aby dowiedzieć się więcej na temat Hadoop, przejdź do naszego .
Jeśli używamy Hadoop jako naszego magazynu w Data Science, przetwarzanie danych wejściowych za pomocą R Studio staje się trudne ze względu na jego niezdolność do dobrego działania w środowisku rozproszonym, stąd mamy Spark R.
jak zainstalować okna php
5. Spark R
Jest to pakiet R, który zapewnia lekki sposób korzystania z Apache Spark z R. Dlaczego użyjesz go zamiast tradycyjnych aplikacji R? Ponieważ zapewnia implementację rozproszonych ramek danych, która obsługuje operacje takie jak selekcja, filtrowanie, agregacja itp., Ale na dużych zbiorach danych.
Odetchnij teraz! Skończyliśmy z częścią techniczną tego samouczka nauki o danych, spójrzmy teraz z perspektywy Twojej pracy. Myślę, że do tej pory wygooglowałbyś wynagrodzenie naukowca zajmującego się danymi, ale nadal omówmy stanowiska, które są dostępne dla Ciebie jako naukowca danych.
Role zawodowe Data Scientist
Niektóre z najważniejszych stanowisk pracy Data Scientist to:
- Data Scientist
- Inżynier danych
- Architekt danych
- Administrator danych
- Analityk danych
- Analityk Biznesowy
- Menedżer danych / analityki
- Menedżer Business Intelligence
Poniższy wykres Payscale.com w tym samouczku Data Science przedstawia średnią pensję Data Scientist według umiejętności w USA i Indiach.
Nadszedł czas, aby podnieść umiejętności w zakresie Data Science i Big Data Analytics, aby wykorzystać pojawiające się możliwości kariery w Data Science. To prowadzi nas do końca samouczka blogu Data Science. Mam nadzieję, że ten blog był dla Ciebie pouczający i stanowił wartość dodaną. Nadszedł czas, aby wejść do świata Data Science i zostać odnoszącym sukcesy Data Scientist.
Edureka ma specjalnie wyselekcjonowany który pomaga zdobyć wiedzę w zakresie algorytmów uczenia maszynowego, takich jak grupowanie średnich K, drzewa decyzyjne, losowy las, naiwny Bayes. Poznasz pojęcia statystyki, szeregów czasowych, eksploracji tekstu, a także wprowadzisz do głębokiego uczenia się. Wkrótce zaczną się nowe partie tego kursu !!
Masz do nas pytanie w samouczku Data Science? Wspomnij o tym w sekcji komentarzy, a my skontaktujemy się z Tobą.