Chcete zahájiť svoju kariéru Data Scientist, ale neviete, kde začať? Ste na správnom mieste! Ahoj chlapci, vitajte v tomto úžasnom blogu Výučba dátových vied, ktorý vám dá štart do sveta dátových vied. Ak chcete získať podrobné vedomosti o dátovej vede, môžete sa zaregistrovať naživo od spoločnosti Edureka s nepretržitou podporou a doživotným prístupom. Pozrime sa, čo sa dnes naučíme:
- Prečo Data Science?
- Čo je to dátová veda?
- Kto je dátový vedec?
- Trendy pracovných miest
- Ako vyriešiť problém v oblasti dátovej vedy?
- Komponenty údajovej vedy
- Pracovné roly dátového vedca
Prečo Data Science?
Hovorilo sa, že Data Scientist je „najsexi zamestnanie 21. storočia“. Prečo? Pretože v posledných niekoľkých rokoch spoločnosti ukladali svoje údaje. A keď to robí každá spoločnosť, náhle to viedlo k explózii dát. Dáta sa dnes stali najhojnejšou vecou.
Čo však urobíte s týmito údajmi? Poďme to pochopiť na príklade:
Povedzme, že máte spoločnosť, ktorá vyrába mobilné telefóny. Vydali ste svoj prvý produkt a stal sa obrovským hitom. Každá technológia má svoj život, však? Takže, teraz je čas prísť s niečím novým. Ale neviete, čo by sa malo inovovať, aby ste splnili očakávania používateľov, ktorí netrpezlivo čakajú na vaše ďalšie vydanie? 
Niekto vo vašej spoločnosti prichádza s nápadom využiť spätnú väzbu od používateľov a vybrať veci, ktoré podľa nás používatelia očakávajú v nasledujúcom vydaní.
Prichádza v oblasti Data Science, aplikujete rôzne techniky dolovania dát, ako je analýza sentimentu atď., A získate požadované výsledky.
Nie je to len to, že môžete robiť lepšie rozhodnutia, môžete znižovať svoje výrobné náklady tým, že budete prichádzať s efektívnymi spôsobmi, a dať svojim zákazníkom to, čo skutočne chcú!
Vďaka tomu môže mať Data Science nespočetné množstvo výhod, a preto je pre vašu spoločnosť absolútne nevyhnutné, aby mala Data Science Team.Takéto požiadavky viedli k tomu, že „Data Science“ je dnes predmetom, a preto pre vás píšeme tento blog na tému Data Science Tutorial. :)
Výukový program pre dátovú vedu: Čo je to dátová veda?
Termín Data Science sa objavil nedávno s vývojom matematickej štatistiky a analýzy údajov. Cesta bola úžasná, v oblasti dátovej vedy sme dnes dosiahli toľko.
V najbližších niekoľkých rokoch budeme schopní predpovedať budúcnosť, ako tvrdia vedci z MIT. Svojim úžasným výskumom už dosiahli míľnik v predpovedaní budúcnosti. Teraz môžu pomocou svojho prístroja predvídať, čo sa stane v ďalšej scéne filmu! Ako? Možno to bude odteraz pre vás trochu zložité pochopiť, ale nebojte sa do konca tohto blogu, budete mať na to tiež odpoveď.
Keď sa vrátime späť, hovorili sme o údajovej vede, je tiež známa ako veda založená na údajoch, ktorá využíva vedecké metódy, procesy a systémy na získanie poznatkov alebo poznatkov z údajov v rôznych formách, t. J. Štruktúrovaných alebo neštruktúrovaných.
O čom sú tieto metódy a procesy, o čom dnes budeme diskutovať v tomto výučbe dátovej vedy.
Kto napreduje vpred, celý ten mozog zaútočí alebo kto praktizuje Data Science? A Vedec dát .
Kto je dátový vedec?
Ako môžete vidieť na obrázku, dátový vedec je pánom všetkých odborov! Mal by ovládať matematiku, mal by sa zamerať na oblasť podnikania a mal by mať tiež vynikajúce počítačové znalosti. Bojíte sa? Nebuď. Aj keď vo všetkých týchto oblastiach musíte byť dobrí, ale aj keď nie ste, nie ste sami! Neexistuje nič ako „úplný vedec údajov“. Ak hovoríme o práci v podnikovom prostredí, práca sa distribuuje medzi tímy, pričom každý tím má svoje vlastné odborné znalosti. Ale vec je taká, že by ste mali ovládať aspoň jedno z týchto odborov. Aj keď sú pre vás tieto zručnosti nové, chill! Môže to chvíľu trvať, ale tieto zručnosti je možné rozvíjať a verte mi, že by sa vám to oplatilo investovať čas. Prečo? Pozrime sa teda na pracovné trendy.
čo sa vznáša v css
Trendy v práci dátových vedcov
Graf hovorí za všetko, nielen, že existuje veľa pracovných príležitostí pre vedca v oblasti údajov, ale aj tieto miesta sú dobre platené! A nie, náš blog nebude pokrývať platové údaje, googlite!
Teraz vieme, že učenie o údajových vedách má zmysel nielen preto, že je veľmi užitočné, ale v blízkej budúcnosti v ňom budete mať skvelú kariéru.
Začnime našu cestu v učení dátovej vedy teraz a začnime s
Ako vyriešiť problém v oblasti dátovej vedy?
Poďme si teda teraz predstaviť, ako by sa malo k problému postaviť a vyriešiť ho pomocou dátovej vedy. Problémy v oblasti dátovej vedy sa riešia pomocou algoritmov. Najdôležitejšie však je posúdiť, ktorý algoritmus sa má použiť a kedy sa má použiť?
V princípe existuje 5 druhov problémov, ktorým môžete v dátovej vede čeliť.
Poďme sa postupne zaoberať každou z týchto otázok a súvisiacich algoritmov:
Je to A alebo B?
Touto otázkou hovoríme o problémoch, ktoré majú kategorickú odpoveď, pretože pri problémoch, ktoré majú pevné riešenie, môže byť odpoveď buď áno alebo nie, 1 alebo 0, zaujíma sa, možno alebo nezaujíma sa.
Napríklad:
Otázka: Čo si dáte, čaj alebo kávu?
Tu sa nedá povedať, že by ste chceli koks! Pretože táto otázka ponúka iba čaj alebo kávu, môžete odpovedať iba na jednu z nich.
Ak máme iba dva typy odpovedí, tj. Áno alebo nie, 1 alebo 0, nazýva sa to 2 - triedna klasifikácia. S viac ako dvoma možnosťami sa nazýva klasifikácia viacerých tried.
Na záver uvádzam, že kedykoľvek narazíte na otázky, ktorých odpoveď je kategorická, v oblasti Data Science budete tieto problémy riešiť pomocou klasifikačných algoritmov.
Ďalším problémom v tomto výučbe dátových vied, s ktorým sa môžete stretnúť, možno niečo podobné,
Je to čudné?
Takéto otázky sa zaoberajú vzormi a dajú sa vyriešiť pomocou algoritmov detekcie anomálií.
Napríklad:
Skúste priradiť problém „je to divné?“ k tomuto diagramu,
Čo je čudné na vyššie uvedenom vzore? Červený chlap, nie?
Kedykoľvek dôjde k prerušeniu vzoru, algoritmus nahlási konkrétnu udalosť, aby sme ju mohli skontrolovať. Aplikáciu tohto algoritmu v reálnom svete implementovali spoločnosti vydávajúce kreditné karty, v ktorých je akákoľvek neobvyklá transakcia používateľa označená na kontrolu. Preto implementácia bezpečnosti a zníženie úsilia človeka v oblasti dohľadu.
Pozrime sa na ďalší problém v tomto výučbe dátovej vedy, nebojte sa, zaoberáme sa matematikou!
Koľko alebo koľko?
Tým z vás, ktorí nemajú radi matematiku, sa uľaví! Regresné algoritmy sú tu!
Takže vždy, keď existuje problém, ktorý si môže vyžadovať čísla alebo číselné hodnoty, riešime ho pomocou regresných algoritmov.
Napríklad:
Aká bude teplota zajtra?
Pretože v reakcii na tento problém očakávame číselnú hodnotu, vyriešime ju pomocou Regresných algoritmov.
Ďalej v tomto výučbe dátovej vedy poďme diskutovať o ďalšom algoritme,
Ako je to organizované?
Povedzme, že máte nejaké údaje, teraz nemáte nijaký nápad, ako z týchto údajov urobiť zmysel. Preto vzniká otázka, ako je to organizované?
Môžete to vyriešiť pomocou klastrových algoritmov. Ako riešia tieto problémy? Pozrime sa:
Klastrové algoritmy zoskupujú údaje z hľadiska charakteristík, ktoré sú spoločné. Napríklad vo vyššie uvedenom diagrame sú bodky usporiadané na základe farieb. Podobne, či už ide o akékoľvek údaje, klastrové algoritmy sa snažia pochopiť, čo je medzi nimi spoločné, a teda ich „zoskupiť“ dohromady.
Ďalším a posledným druhom problému v tejto príručke Data Science Tutorial, s ktorým sa môžete stretnúť, je,
Čo mám robiť ďalej?
Kedykoľvek sa stretnete s problémom, v ktorom sa váš počítač musí rozhodnúť na základe zaškolenia, ktoré ste mu dali, musí sa jednať o zosilňovacie algoritmy.
Napríklad:
Váš systém regulácie teploty, keď sa musí rozhodnúť, či má znížiť teplotu miestnosti alebo ju zvýšiť.
Ako tieto algoritmy fungujú?
Tieto algoritmy sú založené na ľudskej psychológii. Sme radi, že nás oceňujú, že? Počítače implementujú tieto algoritmy a očakávajú, že budú ocenení, keď budú trénovaní. Ako? Pozrime sa.
Namiesto toho, aby ste počítač učili, čo má robiť, nechajte ho rozhodnúť, čo má robiť, a na konci tejto činnosti dáte pozitívnu alebo negatívnu spätnú väzbu. Preto namiesto definovania toho, čo je vo vašom systéme správne a čo nie, necháte systém „rozhodnúť sa“, čo má robiť, a nakoniec dáte spätnú väzbu.
Je to ako trénovať svojho psa. Nemôžete kontrolovať, čo váš pes robí, že? Ale môžete mu vynadať, keď urobí zle. Podobne ho možno potľapká po pleci, keď urobí to, čo sa očakáva.
Použime toto pochopenie v príklade vyššie, predstavte si, že trénujete systém regulácie teploty, takže vždy, keď nie. ľudí v miestnosti pribúda, musí systém prijať opatrenia. Buď znížte teplotu, alebo ju zvýšte. Pretože náš systém ničomu nerozumie, urobí náhodné rozhodnutie, predpokladajme, že zvýši teplotu. Preto dávate negatívnu spätnú väzbu. Vďaka tomu počítač pochopí, že kedykoľvek sa zvýši počet ľudí v miestnosti, nikdy nezvyšujte teplotu.
Podobne ako pri iných činnostiach, aj vy poskytnete spätnú väzbu.S každou spätnou väzbou, ktorú sa váš systém učí, a tým sa stáva presnejším pri ďalšom rozhodovaní, sa tento typ učenia nazýva Reinforcement Learning.
Algoritmy, ktoré sme sa naučili vyššie v tomto výučbe dátových vied, teraz zahŕňajú bežnú „učebnú prax“. Umožňujeme stroju učiť sa, že?
Čo je to strojové učenie?
Je to typ umelej inteligencie, vďaka ktorej sú počítače schopné učiť sa samostatne, tj. Bez výslovného programovania. Vďaka strojovému učeniu môžu stroje aktualizovať svoj vlastný kód, kedykoľvek narazia na novú situáciu.
Na záver tohto tutoriálu Data Science teraz vieme, že Data Science je podložený strojovým učením a jeho algoritmami na jeho analýzu. Ako robíme analýzu a kde to robíme. Data Science ďalej obsahuje niektoré komponenty, ktoré nám pomáhajú pri riešení všetkých týchto otázok.
Predtým mi dovoľte odpovedať na to, ako môže MIT predpovedať budúcnosť, pretože si myslím, že vy by ste to teraz mohli dať do súvislosti. Vedci z MIT teda trénovali svoj model pomocou filmov a počítače sa dozvedeli, ako ľudia reagujú alebo ako konajú predtým, ako urobia akciu.
Napríklad, keď sa chystáte podať ruku niekomu, vytiahnete ruku z vrecka alebo sa o ňu môžete oprieť. V podstate je s každou činnosťou spojená „predbežná akcia“. Počítač s pomocou filmov bol na tieto „predbežné akcie“ trénovaný. A pozorovaním ďalších a ďalších filmov potom ich počítače dokázali predvídať, čo by mohla byť ďalšia akcia postavy.
Ľahké nie? Dovoľte mi, aby som na vás hodil ešte jednu otázku v tomto výučbe dátovej vedy! Ktorý algoritmus strojového učenia musia mať v tomto implementovaný?
Komponenty údajovej vedy
1. Datasety
Čo budete analyzovať? Dáta, však? Potrebujete veľa údajov, ktoré je možné analyzovať, tieto údaje sa prenášajú do vašich algoritmov alebo analytických nástrojov. Tieto údaje získate z rôznych výskumov uskutočnených v minulosti.
2. R Štúdio
R je open source programovací jazyk a softvérové prostredie pre štatistické výpočty a grafiku, ktoré podporuje nadácia R. Jazyk R sa používa v prostredí IDE s názvom R Studio.
Prečo sa používa?
okrúhly program v c
- Programovací a štatistický jazyk
- Okrem toho, že sa používa ako štatistický jazyk, môže sa na analytické účely použiť aj programovací jazyk.
- Analýza a vizualizácia údajov
- Okrem toho, že je jedným z najdominantnejších analytických nástrojov, je R tiež jedným z najpopulárnejších nástrojov používaných na vizualizáciu údajov.
- Jednoduché a ľahké sa naučiť
- R je jednoduchý a ľahko sa učí, číta a píše
- Zadarmo a otvorený zdroj
- R je príklad FLOSS (softvér Free / Libre a Open Source), čo znamená, že môžete voľne distribuovať kópie tohto softvéru, čítať jeho zdrojový kód, upravovať ho atď.
R Studio bolo dostatočné na analýzu, kým sa naše súbory údajov nestali obrovskými a zároveň neštruktúrovanými. Tento typ údajov sa nazýval Big Data.
3. Veľké dáta
Veľké dáta sú pojmom pre kolekciu súborov dát, ktoré sú také veľké a zložité, že je ťažké ich spracovať pomocou dostupných nástrojov na správu databáz alebo tradičných aplikácií na spracovanie údajov.
Aby sme tieto údaje skrotili, museli sme prísť s nástrojom, pretože žiadny tradičný softvér nedokázal spracovať tento druh údajov, a preto sme prišli s programom Hadoop.
4. Hadoop
Hadoop je rámec, ktorý nám pomáha obchod a procesu veľké súbory údajov paralelne a distribučným spôsobom.
Zamerajme sa na obchod a časť Hadoopu.
Uložiť
S úložnou časťou v Hadoop pracuje HDFS, tj Hadoop Distributed File System. Poskytuje vysokú dostupnosť v distribuovanom ekosystéme. Funkcia je taká, že rozdeľuje prichádzajúce informácie na kúsky a distribuuje ich do rôznych uzlov v klastri, čo umožňuje distribuované úložisko.
Proces
MapReduce je srdcom spracovania Hadoop. Algoritmy robia dve dôležité úlohy, mapujú a redukujú. Mapovače rozdelia úlohu na menšie úlohy, ktoré sa spracovávajú paralelne. Raz urobia všetci mapovači svoj podiel práce, agregujú svoje výsledky a potom sú tieto výsledky redukované na jednoduchšiu hodnotu procesom Reduce. Ak sa chcete dozvedieť viac informácií o Hadoope, môžete si prečítať naše .
Ak používame Hadoop ako svoje úložisko v Data Science, je ťažké spracovať vstup pomocou R Studio kvôli jeho neschopnosti dobre fungovať v distribuovanom prostredí, preto máme Spark R.
5. Spark R
Jedná sa o balík R, ktorý poskytuje ľahký spôsob používania Apache Spark s R. Prečo ho budete používať nad tradičnými R aplikáciami? Pretože poskytuje implementáciu distribuovaného dátového rámca, ktorá podporuje operácie ako výber, filtrovanie, agregácia atď., Ale na veľkých súboroch údajov.
Oddýchnite si už teraz! Technická časť v tomto výučbe dátových vied je hotová. Pozrime sa na to teraz z vašej pracovnej perspektívy. Myslím si, že by ste už teraz mali prehľady platov pre dátového vedca, ale poďme sa teraz zmieniť o pracovných rolách, ktoré máte k dispozícii ako dátový vedec.
Pracovné roly dátového vedca
Niektoré z popredných pracovných pozícií v odbore Data Scientist sú:
- Vedec dát
- Dátový inžinier
- Dátový architekt
- Správca údajov
- Analytik údajov
- Obchodný analytik
- Správca údajov / analýzy
- Business Intelligence Manager
Graf Payscale.com v tomto výučbe Data Science Tutorial nižšie zobrazuje priemerný plat Data Scientist podľa zručností v USA a Indii.
Nastal čas na zdokonalenie v oblasti Data Science a Big Data Analytics, aby ste mohli využiť kariérne príležitosti v oblasti Data Science, ktoré sa vám naskytnú. Týmto sa dostávame na koniec blogu tutoriálu Data Science. Dúfam, že tento blog bol informačný a priniesol vám pridanú hodnotu. Teraz je ten správny čas vstúpiť do sveta Data Science a stať sa úspešným Data Scientist.
Edureka má špeciálne upravené ktorá vám pomôže získať odborné znalosti v oblasti algoritmov strojového učenia, ako sú zhluky K-Means, rozhodovacie stromy, náhodný les, naivné zálivy. Naučíte sa tiež pojmy štatistika, časové rady, ťažba textu a úvod do hlbokého učenia. Nové dávky pre tento kurz čoskoro začnú !!
Máte otázku v príručke Data Science Tutorial? Uveďte to prosím v sekcii komentárov a my sa vám ozveme.