Doriți să vă începeți cariera de Data Scientist, dar nu știți de unde să începeți? Sunteți la locul potrivit! Bună, băieți, bine ați venit pe acest minunat blog Tutorial științe de date, vă va oferi un început în lumea științei datelor. Pentru a obține cunoștințe aprofundate despre știința datelor, vă puteți înscrie pentru live de Edureka cu suport 24/7 și acces pe viață. Să vedem ce vom învăța astăzi:
- De ce știința datelor?
- Ce este Data Science?
- Cine este un Data Scientist?
- Tendințe de locuri de muncă
- Cum se rezolvă o problemă în știința datelor?
- Componente pentru știința datelor
- Roluri ale postului de cercetător de date
De ce știința datelor?
S-a spus că Data Scientist este „cel mai sexy loc de muncă din secolul 21”. De ce? Pentru că în ultimii ani, companiile și-au stocat datele. Și acest lucru fiind făcut de fiecare companie, a dus brusc la explozia datelor. Datele au devenit cel mai abundent lucru astăzi.
Dar, ce veți face cu aceste date? Să înțelegem acest lucru folosind un exemplu:
Spuneți, aveți o companie care produce telefoane mobile. Ai lansat primul tău produs și a devenit un succes masiv. Fiecare tehnologie are o viață, nu? Deci, acum este timpul să venim cu ceva nou. Dar nu știți ce ar trebui să fie inovat, pentru a satisface așteptările utilizatorilor, care așteaptă cu nerăbdare următoarea dvs. lansare? 
Cineva, în compania dvs., vine cu o idee de a folosi feedback-ul generat de utilizator și de a alege lucruri pe care credem că le așteaptă utilizatorii în următoarea versiune.
Vine în Știința datelor, aplicați diverse tehnici de extragere a datelor, cum ar fi analiza sentimentelor etc. și obțineți rezultatele dorite.
Nu este doar acest lucru, puteți lua decizii mai bune, vă puteți reduce costurile de producție venind cu modalități eficiente și oferiți clienților ceea ce doresc de fapt!
Cu aceasta, există nenumărate beneficii în care poate rezulta știința datelor și, prin urmare, a devenit absolut necesar ca compania dvs. să aibă o echipă de știință a datelor.Cerințe ca acestea au condus la „Știința datelor” ca subiect astăzi și, prin urmare, scriem acest blog pe Tutorial pentru știința datelor. :)
Tutorial Data Science: Ce este Data Science?
Termenul Știința datelor a apărut recent odată cu evoluția statisticilor matematice și a analizei datelor. Călătoria a fost uimitoare, am realizat atât de multe astăzi în domeniul științei datelor.
În următorii câțiva ani, vom putea prezice viitorul, așa cum susțin cercetătorii de la MIT. Au ajuns deja la o etapă importantă în prezicerea viitorului, cu cercetările lor minunate. Acum pot prezice ce se va întâmpla în următoarea scenă a unui film, cu mașina lor! Cum? Ei bine, ar putea fi puțin complex să înțelegeți de acum, dar nu vă faceți griji până la sfârșitul acestui blog, veți avea și un răspuns la asta.
Revenind, vorbeam despre știința datelor, este cunoscută și sub numele de știință bazată pe date, care folosește metode, procese și sisteme științifice pentru a extrage cunoștințe sau informații din date sub diferite forme, adică fie structurate, fie nestructurate.
Care sunt aceste metode și procese, este ceea ce vom discuta astăzi în acest tutorial pentru știința datelor.
Mergând mai departe, cine face toată această asaltare a creierului sau cine practică știința datelor? A Data Scientist .
Cine este un Data Scientist?
După cum puteți vedea în imagine, un Data Scientist este stăpânul tuturor meseriilor! Ar trebui să fie priceput în matematică, ar trebui să fie în domeniul afacerilor și ar trebui să aibă și abilități excelente de informatică. Speriat? Nu fi. Deși trebuie să fii bun în toate aceste domenii, dar chiar dacă nu ești, nu ești singur! Nu există așa ceva ca „un om de știință complet al datelor”. Dacă vorbim despre lucrul într-un mediu corporativ, munca este distribuită între echipe, în care fiecare echipă are propria expertiză. Dar chestia este că ar trebui să fiți competenți în cel puțin unul dintre aceste domenii. De asemenea, chiar dacă aceste abilități sunt noi pentru tine, răcorește-te! Poate dura ceva timp, dar aceste abilități pot fi dezvoltate și credeți-mă că ar merita timpul pe care îl veți investi. De ce? Ei bine, să ne uităm la tendințele de locuri de muncă.
cum să căutați un personaj în java
Tendințele locurilor de muncă pentru cercetătorii de date
Ei bine, graficul spune totul, nu numai că există o mulțime de locuri de muncă pentru un om de știință de date, dar și locurile de muncă sunt bine plătite! Și nu, blogul nostru nu va acoperi cifrele salariale, du-te pe google!
Ei bine, acum știm că învățarea științei datelor are de fapt sens, nu numai pentru că este foarte utilă, ci și pentru că aveți o carieră excelentă în viitorul apropiat.
Să începem acum călătoria noastră în învățarea științei datelor și să începem cu,
Cum se rezolvă o problemă în știința datelor?
Deci, acum, să discutăm cum ar trebui să abordăm o problemă și să o rezolvăm cu știința datelor. Problemele în știința datelor sunt rezolvate folosind algoritmi. Dar, cel mai mare lucru pe care trebuie să-l judeci este ce algoritm să folosești și când să-l folosești?
Practic, există 5 tipuri de probleme cu care vă puteți confrunta în știința datelor.
Să abordăm fiecare dintre aceste întrebări și algoritmii asociați unul câte unul:
Este A sau B?
Cu această întrebare, ne referim la probleme care au un răspuns categoric, deoarece în problemele care au o soluție fixă, răspunsul ar putea fi fie da, fie nu, 1 sau 0, interesat, poate sau nu interesat.
De exemplu:
Î. Ce veți avea, ceai sau cafea?
Aici, nu poți spune că ai vrea o cocsă! Deoarece întrebarea oferă doar ceai sau cafea și, prin urmare, puteți răspunde doar la una dintre acestea.
Când avem doar două tipuri de răspunsuri, adică da sau nu, 1 sau 0, se numește 2 - clasificare clasă. Cu mai mult de două opțiuni, se numește Clasificare multiplasă.
Concluzionând, ori de câte ori întâlniți întrebări, al căror răspuns este categoric, în Știința datelor veți rezolva aceste probleme folosind algoritmi de clasificare.
Următoarea problemă din acest tutorial pentru știința datelor, pe care o puteți întâlni, poate ceva de genul acesta,
Este ciudat?
Întrebări ca acestea se referă la tipare și pot fi rezolvate folosind algoritmi de detectare a anomaliilor.
De exemplu:
Încercați să asociați problema „este ciudat?” la această diagramă,
Ce este ciudat în modelul de mai sus? Tipul roșu, nu-i așa?
Ori de câte ori există o pauză de tipar, algoritmul semnalează acel eveniment special pentru ca noi să îl examinăm. O aplicație reală a acestui algoritm a fost implementată de companiile de carduri de credit, în cazul în care orice tranzacție neobișnuită de către un utilizator este semnalată pentru revizuire. Prin urmare, implementarea securității și reducerea efortului uman în materie de supraveghere.
Să ne uităm la următoarea problemă din acest tutorial pentru știința datelor, nu vă speriați, se ocupă de matematică!
Cât sau Câte?
Cei dintre voi, cărora nu le plac matematica, fiți ușurați! Algoritmii de regresie sunt aici!
Deci, ori de câte ori există o problemă care poate cere cifre sau valori numerice, o rezolvăm folosind algoritmi de regresie.
De exemplu:
Care va fi temperatura pentru mâine?
Deoarece ne așteptăm la o valoare numerică în răspunsul la această problemă, o vom rezolva folosind algoritmi de regresie.
Continuând în acest tutorial pentru știința datelor, să discutăm următorul algoritm,
Cum este organizat acest lucru?
Spuneți că aveți câteva date, acum nu aveți nicio idee despre cum să aveți sens din aceste date. De aici și întrebarea, cum este organizat acest lucru?
Ei bine, îl puteți rezolva folosind algoritmi de grupare. Cum rezolvă aceste probleme? Să vedem:
Algoritmii de grupare grupează datele în termeni de caracteristici comune. De exemplu, în diagrama de mai sus, punctele sunt organizate pe baza culorilor. În mod similar, fie că este vorba de date, algoritmii de grupare încearcă să înțeleagă ceea ce este comun între ele și, prin urmare, le „grupează” împreună.
Următorul și ultimul tip de problemă din acest tutorial pentru știința datelor, pe care îl puteți întâlni este,
Ce trebuie să fac în continuare?
Ori de câte ori întâmpinați o problemă, în care computerul dvs. trebuie să ia o decizie pe baza instruirii pe care ați dat-o, aceasta implică algoritmi de întărire.
De exemplu:
Sistemul dvs. de control al temperaturii, atunci când trebuie să decidă dacă ar trebui să scadă temperatura camerei sau să o mărească.
Cum funcționează acești algoritmi?
Acești algoritmi se bazează pe psihologia umană. Ne place să fim apreciați nu? Calculatoarele implementează acești algoritmi și se așteaptă să fie apreciați atunci când sunt instruiți. Cum? Să vedem.
Mai degrabă decât să învățați computerul ce trebuie să faceți, îl lăsați să decidă ce să facă și, la finalul acțiunii, dați fie un feedback pozitiv, fie unul negativ. Prin urmare, mai degrabă decât să definiți ce este corect și ce nu este în sistemul dvs., lăsați sistemul să „decidă” ce să facă și, în cele din urmă, să oferiți un feedback.
Este ca și cum ai antrena câinele tău. Nu poți controla ce face câinele tău, nu? Dar îl poți certa când greșește. În mod similar, poate că îl bătu pe spate când face ceea ce se așteaptă.
Să aplicăm această înțelegere în exemplul de mai sus, imaginați-vă că instruiți sistemul de control al temperaturii, deci ori de câte ori nu. de oameni din cameră cresc, trebuie să existe o acțiune întreprinsă de sistem. Fie reduceți temperatura, fie creșteți-o. Deoarece sistemul nostru nu înțelege nimic, ia o decizie aleatorie, să presupunem că crește temperatura. Prin urmare, dați un feedback negativ. Cu aceasta, computerul înțelege ori de câte ori numărul de persoane crește în cameră, nu crește niciodată temperatura.
În mod similar pentru alte acțiuni, veți oferi feedback.Cu fiecare feedback, sistemul dvs. învață și, prin urmare, devine mai precis în următoarea sa decizie, acest tip de învățare se numește Reinforcement Learning.
Acum, algoritmii pe care i-am învățat mai sus în acest tutorial pentru știința datelor implică o „practică de învățare” comună. Facem ca mașina să învețe nu?
Ce este învățarea automată?
Este un tip de inteligență artificială care face computerele capabile să învețe singure, adică fără a fi programate în mod explicit. Cu învățarea automată, mașinile își pot actualiza propriul cod, ori de câte ori se confruntă cu o situație nouă.
În concluzie, în acest tutorial pentru știința datelor, știm acum că știința datelor este susținută de Machine Learning și algoritmii săi pentru analiza sa. Cum facem analiza, unde o facem. Știința datelor are în plus câteva componente care ne ajută să abordăm toate aceste întrebări.
Înainte de asta, permiteți-mi să răspund la modul în care MIT poate prezice viitorul, pentru că cred că voi ar putea fi capabili să-l raportați acum. Așadar, cercetătorii din MIT și-au instruit modelul cu filme, iar computerele au învățat cum reacționează oamenii sau cum acționează înainte de a face o acțiune.
De exemplu, atunci când sunteți aproape să dați mâna cu cineva, scoateți mâna din buzunar sau poate vă sprijiniți de persoana respectivă. Practic, există o „pre-acțiune” atașată la fiecare lucru pe care îl facem. Calculatorul cu ajutorul filmelor a fost instruit cu privire la aceste „pre acțiuni”. Și observând din ce în ce mai multe filme, computerele lor au putut apoi să prezică care ar putea fi următoarea acțiune a personajului.
Ușor, nu-i așa? Permiteți-mi să vă mai pun o întrebare în acest tutorial pentru știința datelor! Ce algoritm de învățare automată trebuie să fi implementat în acest sens?
Componente pentru știința datelor
1. Seturi de date
Ce veți analiza? Date, nu? Aveți nevoie de o mulțime de date care pot fi analizate, aceste date sunt transmise algoritmilor sau instrumentelor analitice. Obțineți aceste date din diverse cercetări efectuate în trecut.
2. R Studio
R este un limbaj de programare open source și un mediu software pentru calculul statistic și grafică, care este susținut de fundația R. Limbajul R este utilizat într-un IDE numit R Studio.
De ce este folosit?
- Programare și limbaj statistic
- Pe lângă faptul că este folosit ca limbaj statistic, poate fi folosit și un limbaj de programare în scopuri analitice.
- Analiza și vizualizarea datelor
- În afară de a fi unul dintre cele mai dominante instrumente de analiză, R este, de asemenea, unul dintre cele mai populare instrumente utilizate pentru vizualizarea datelor.
- Simplu și ușor de învățat
- R este un instrument simplu și ușor de învățat, citit și scris
- Free și Open Source
- R este un exemplu de FLOSS (Free / Libre și Open Source Software) ceea ce înseamnă că se poate distribui în mod liber copii ale acestui software, poate citi codul sursă al acestuia, îl poate modifica etc.
R Studio a fost suficient pentru analiză, până când seturile noastre de date au devenit imense, de asemenea nestructurate în același timp. Acest tip de date s-a numit Big Data.
3. Big Data
Big data este termenul pentru o colecție de seturi de date atât de mari și complexe încât devine dificil de procesat folosind instrumente de gestionare a bazelor de date sau aplicații tradiționale de prelucrare a datelor.
Acum, pentru a îmblânzi aceste date, a trebuit să venim cu un instrument, deoarece niciun software tradițional nu putea gestiona acest tip de date și, prin urmare, am venit cu Hadoop.
4. Hadoop
Hadoop este un cadru care ne ajută magazin și proces seturi de date mari în paralel și într-un mod de distribuție.
Să ne concentrăm pe partea de magazin și procesare a Hadoop.
convertiți dublu în întreg în java
Magazin
Partea de stocare în Hadoop este gestionată de HDFS, adică Hadoop Distributed File System. Oferă o disponibilitate ridicată într-un ecosistem distribuit. Modul în care funcționează este astfel, împarte informațiile primite în bucăți și le distribuie către diferite noduri dintr-un cluster, permițând stocarea distribuită.
Proces
MapReduce este inima procesării Hadoop. Algoritmii îndeplinesc două sarcini importante, cartografierea și reducerea. Cartografii împart sarcina în sarcini mai mici, care sunt procesate în paralel. Odată ce toți cartografii își fac partea lor de muncă, își cumulează rezultatele și apoi aceste rezultate sunt reduse la o valoare mai simplă prin procesul de reducere. Pentru a afla mai multe despre Hadoop, puteți accesa pagina noastră .
Dacă folosim Hadoop ca stocare în Data Science, devine dificil să procesăm intrarea cu R Studio, datorită incapacității sale de a funcționa bine în mediu distribuit, de aceea avem Spark R.
5. Spark R
Este un pachet R, care oferă o modalitate ușoară de a folosi Apache Spark cu R. De ce îl veți folosi în comparație cu aplicațiile tradiționale R? Deoarece oferă o implementare distribuită a cadrelor de date care acceptă operații precum selecția, filtrarea, agregarea etc., dar pe seturi de date mari.
Ia-ți un suflu acum! Am terminat cu partea tehnică din acest tutorial pentru știința datelor, să-l privim acum din perspectiva locului dvs. de muncă. Cred că ați fi urmărit pe Google salariile pentru un om de știință de date, dar totuși, haideți să discutăm rolurile care vă sunt disponibile în calitate de om de știință de date.
Roluri ale postului de cercetător de date
Unele dintre titlurile de post importante ale Data Scientist sunt:
- Data Scientist
- Inginer de date
- Arhitect de date
- Data Administrator
- Analist de date
- Analist de afaceri
- Manager de date / analize
- Business Intelligence Manager
Graficul Payscale.com din acest tutorial de științe de date de mai jos prezintă salariul mediu de cercetător de date în funcție de competențe în SUA și India.
Este timpul să vă perfecționați în știința datelor și analiza Big Data pentru a profita de oportunitățile de carieră în știința datelor care vă apar. Acest lucru ne aduce la sfârșitul blogului tutorial Data Science. Sper că acest blog a fost informativ și a adăugat valoare pentru dvs. Acum este momentul să intrați în lumea științei datelor și să deveniți un om de știință al datelor.
Edureka are un special specializat care vă ajută să obțineți expertiză în algoritmi de învățare automată, cum ar fi K-Means Clustering, arbori de decizie, Random Forest, Naive Bayes. Veți învăța și conceptele de statistici, serii temporale, extragere de text și o introducere în învățarea profundă. Noile loturi pentru acest curs încep în curând !!
Aveți o întrebare pentru noi în Tutorialul pentru știința datelor? Vă rugăm să o menționați în secțiunea de comentarii și vă vom răspunde.