Výukový program pro datovou vědu - Naučte se datovou vědu od začátku!

Tento výukový program Data Science je ideální pro ty, kteří hledají přechod k doméně Data Science. Zahrnuje všechny základy Data Science s kariérním postupem.

Chcete začít svou kariéru jako Data Scientist, ale nevíte, kde začít? Jste na správném místě! Ahoj kluci, vítejte v tomto úžasném blogu Výuka datové vědy, který vám dá nový start do světa datové vědy. Chcete-li získat podrobné znalosti o Data Science, můžete se zaregistrovat naživo od společnosti Edureka s nepřetržitou podporou a doživotním přístupem. Pojďme se podívat na to, co se dnes naučíme:

    1. Proč Data Science?
    2. Co je datová věda?
    3. Kdo je datový vědec?
    4. Trendy práce
    5. Jak vyřešit problém v Data Science?
    6. Součásti datové vědy
    7. Pracovní role datového vědce





Proč Data Science?

Říká se, že Data Scientist je „nejsexi zaměstnání 21. století“. Proč? Protože v posledních několika letech společnosti ukládaly svá data. A to dělá každá společnost a najednou to vedlo k explozi dat. Data se dnes stala tím nejhojnějším.

Ale co uděláte s těmito údaji? Pochopme to na příkladu:



Řekněme, že máte společnost, která vyrábí mobilní telefony. Vydali jste svůj první produkt a stal se obrovským hitem. Každá technologie má svůj život, že? Nyní je tedy čas přijít s něčím novým. Ale nevíte, co by mělo být inovováno, abyste splnili očekávání uživatelů, kteří netrpělivě čekají na vaše další vydání?

Někdo ve vaší společnosti přijde s nápadem použít zpětnou vazbu generovanou uživateli a vybrat věci, které podle nás uživatelé očekávají v příštím vydání.

Pokud jde o Data Science, použijete různé techniky dolování dat, jako je analýza sentimentu atd., A získáte požadované výsledky.



Nejde jen o to, že můžete dělat lepší rozhodnutí, můžete snížit své výrobní náklady tím, že přijdete o efektivní způsoby, a dát svým zákazníkům to, co skutečně chtějí!

Díky tomu může Data Science vyústit v nespočet výhod, a proto je pro vaši společnost naprosto nezbytné mít Data Science Team.Požadavky, jako jsou tyto, dnes vedly k „Data Science“ jako předmětu, a proto pro vás píšeme tento blog o Data Science Tutorial. :)

Výukový program pro datovou vědu: Co je datová věda?

Termín Data Science se v poslední době objevil s vývojem matematické statistiky a analýzy dat. Cesta byla úžasná, v oblasti datové vědy jsme toho dnes dosáhli tolik.

V příštích několika letech budeme schopni předpovídat budoucnost, jak tvrdí vědci z MIT. Svým úžasným výzkumem již dosáhli milníku v předpovídání budoucnosti. Nyní mohou pomocí svého stroje předvídat, co se stane v další scéně filmu! Jak? Pro vás to může být nyní trochu složité pochopit, ale nebojte se do konce tohoto blogu, budete mít na to také odpověď.

Když se vrátíme zpět, mluvili jsme o Data Science, je také známá jako věda založená na datech, která využívá vědecké metody, procesy a systémy k získávání znalostí nebo poznatků z dat v různých formách, tj. Strukturovaných nebo nestrukturovaných.

O jaké metody a procesy jde, o čem budeme dnes diskutovat v tomto výukovém programu Data Science Tutorial.

Do budoucna, kdo dělá všechny tyto mozkové útoky nebo kdo praktikuje Data Science? A Datový vědec .

Kdo je datový vědec?

Jak můžete vidět na obrázku, datový vědec je pánem všech obchodů! Měl by ovládat matematiku, měl by se orientovat v oboru podnikání a měl by mít také skvělé počítačové znalosti. Strach? Nebuď. I když ve všech těchto oblastech musíte být dobří, ale i když nejste, nejste sami! Neexistuje nic jako „úplný vědec v oblasti dat“. Pokud mluvíme o práci v podnikovém prostředí, práce je rozdělena mezi týmy, přičemž každý tým má své vlastní odborné znalosti. Jde ale o to, že byste měli ovládat alespoň jedno z těchto oborů. I když jsou pro vás tyto dovednosti nové, chill! Může to chvíli trvat, ale tyto dovednosti lze rozvíjet a věřte mi, že by to stálo za čas, který investujete. Proč? Pojďme se podívat na pracovní trendy.

co je to rám v Javě

Trendy v práci datových vědců

Graf říká za vše, nejen, že existuje spousta pracovních příležitostí pro datového vědce, ale práce jsou také dobře placená! A ne, náš blog nebude pokrývat platové údaje, googlujte!

No, nyní víme, učení vědy o datech má ve skutečnosti smysl nejen proto, že je velmi užitečné, ale v blízké budoucnosti v něm budete mít skvělou kariéru.

Pojďme začít naši cestu ve výuce datové vědy hned teď a začneme

Jak vyřešit problém v Data Science?

Pojďme tedy nyní diskutovat o tom, jak by se mělo k problému přistupovat a řešit to pomocí vědy o datech. Problémy v datové vědě jsou řešeny pomocí algoritmů. Největší věcí je ale posoudit, který algoritmus použít a kdy jej použít?

V zásadě existuje 5 druhů problémů, kterým můžete ve vědě o datech čelit.

Pojďme se postupně zabývat každou z těchto otázek a přidružených algoritmů:

Je to A nebo B?

Touto otázkou máme na mysli problémy, které mají kategorickou odpověď, protože v případě problémů, které mají pevné řešení, může být odpověď buď ano nebo ne, 1 nebo 0, zajímající se, možná či nezajímající se.

Například:

Otázka: Co si dáte, čaj nebo kávu?

Tady nemůžete říct, že byste chtěli koks! Vzhledem k tomu, že otázka nabízí pouze čaj nebo kávu, můžete tedy odpovědět pouze na jednu z nich.

Když máme pouze dva typy odpovědí, tj. Ano nebo ne, 1 nebo 0, nazývá se to 2 - Class Classification. S více než dvěma možnostmi se nazývá klasifikace více tříd.

Na závěr, kdykoli narazíte na otázky, jejichž odpověď je kategorická, v Data Science budete tyto problémy řešit pomocí klasifikačních algoritmů.

Další problém v tomto výukovém programu Data Science Tutorial, se kterým se můžete setkat, možná něco takového,

Je to divné?

Otázky, jako jsou tyto, se týkají vzorů a lze je vyřešit pomocí algoritmů detekce anomálií.

Například:

Zkuste přidružit problém „je to divné?“ k tomuto diagramu,

Co je ve výše uvedeném vzoru divné? Červený chlap, že?

Kdykoli dojde k přerušení vzoru, algoritmus označí tuto konkrétní událost, abychom ji zkontrolovali. Aplikace tohoto algoritmu v reálném světě byla implementována společnostmi vydávajícími kreditní karty, kde je jakákoli neobvyklá transakce uživatele označena ke kontrole. Proto implementace zabezpečení a snížení úsilí člověka o sledování.

Podívejme se na další problém v tomto výukovém programu Data Science Tutorial, nebojte se, zabývá se matematikou!

Kolik nebo kolik?

Těm z vás, kteří nemají rádi matematiku, se ulevilo! Regresní algoritmy jsou zde!

Kdykoli tedy existuje problém, který může vyžadovat číselné nebo číselné hodnoty, řešíme ho pomocí Regresních algoritmů.

Například:

Jaká bude teplota zítra?

Protože v reakci na tento problém očekáváme číselnou hodnotu, vyřešíme ji pomocí Regression Algorithms.

Pohybem v tomto výukovém programu Data Science Tutorial pojďme diskutovat o dalším algoritmu,

Jak je to organizováno?

Řekněme, že máte nějaká data, nyní nemáte žádnou představu, jak z těchto dat udělat smysl. Proto je otázka, jak je to organizováno?

Můžete to vyřešit pomocí shlukových algoritmů. Jak řeší tyto problémy? Uvidíme:

Clusteringové algoritmy seskupují data z hlediska charakteristik, které jsou společné. Například ve výše uvedeném diagramu jsou tečky uspořádány na základě barev. Podobně ať už se jedná o libovolná data, klastrové algoritmy se snaží pochopit, co je mezi nimi běžné, a proto je „seskupují“ dohromady.

Další a poslední druh problému v tomto výukovém programu Data Science Tutorial, se kterým se můžete setkat, je,

Co mám dělat dál?

Kdykoli narazíte na problém, při kterém se váš počítač musí rozhodnout na základě školení, které jste mu poskytli, zahrnuje výztužné algoritmy.

Například:

Váš systém regulace teploty, když se musí rozhodnout, zda má snížit teplotu v místnosti nebo ji zvýšit.

Jak tyto algoritmy fungují?

Tyto algoritmy jsou založeny na lidské psychologii. Jsme rádi, že nás oceňují, že? Počítače implementují tyto algoritmy a očekávají, že budou oceněni, když budou proškoleni. Jak? Uvidíme.

Spíše než učit počítač, co má dělat, necháte ho rozhodnout, co má dělat, a na konci této akce dáte buď pozitivní, nebo negativní zpětnou vazbu. Namísto toho, abyste definovali, co je ve vašem systému správné a co špatné, necháte svůj systém „rozhodnout“, co má dělat, a nakonec dáte zpětnou vazbu.

Je to jako trénovat svého psa. Nemůžeš mít kontrolu nad tím, co tvůj pes dělá, že? Ale můžete mu nadávat, když dělá špatně. Podobně ho možná poplácí po zádech, když udělá to, co se očekává.

Použijme toto porozumění ve výše uvedeném příkladu, představte si, že trénujete systém regulace teploty, takže kdykoli ne. lidí v místnosti přibývá, musí systém přijmout opatření. Teplotu buď snižte, nebo zvyšte. Protože náš systém ničemu nerozumí, přijme náhodné rozhodnutí, předpokládejme, že zvýší teplotu. Proto dáváte negativní zpětnou vazbu. Díky tomu počítač pochopí, kdykoli se v místnosti zvýší počet lidí, nikdy nezvyšuje teplotu.

Podobně u ostatních akcí poskytnete zpětnou vazbu.S každou zpětnou vazbou, kterou se váš systém učí, a proto se stává přesnějším při příštím rozhodování, se tento typ učení nazývá Reinforcement Learning.

Algoritmy, které jsme se naučili výše v tomto výukovém programu Data Science, nyní zahrnují běžnou „výukovou praxi“. Děláme stroj učit se správně?

Co je to strojové učení?

Jedná se o typ umělé inteligence, díky níž jsou počítače schopné se učit samy, tj. Bez výslovného programování. Díky strojovému učení mohou stroje aktualizovat svůj vlastní kód, kdykoli narazí na novou situaci.

Závěrem v tomto výukovém programu Data Science nyní víme, že Data Science je podpořen Machine Learning a jeho algoritmy pro jeho analýzu. Jak děláme analýzu, kde to děláme. Data Science dále obsahuje některé komponenty, které nám pomáhají řešit všechny tyto otázky.

Předtím mi dovolte odpovědět, jak může MIT předpovídat budoucnost, protože si myslím, že to teď můžete být schopni vy. Vědci z MIT tedy trénovali svůj model pomocí filmů a počítače se naučily, jak lidé reagují nebo jak jednají, než provedou nějakou akci.

Například, když se chystáte potřást si s někým, vytáhnete ruku z kapsy nebo se o něj můžete opřít. V zásadě je ke každé věci, kterou děláme, připojena „předběžná akce“. Počítač s pomocí filmů byl na tyto „předběžné akce“ vyškolen. A pozorováním dalších a dalších filmů pak jejich počítače dokázaly předpovědět, jaká by mohla být další akce postavy.

Snadné, že? Dovolte mi na vás hodit ještě jednu otázku v tomto výukovém programu Data Science! Který algoritmus strojového učení do toho museli implementovat?

Součásti datové vědy

1. Datové sady

Co budete analyzovat? Data, že? Potřebujete spoustu dat, která lze analyzovat, tato data se přivádějí do vašich algoritmů nebo analytických nástrojů. Tato data získáte z různých výzkumů provedených v minulosti.

2. R Studio

R je open source programovací jazyk a softwarové prostředí pro statistické výpočty a grafiku, které podporuje nadace R. Jazyk R se používá v IDE s názvem R Studio.

Proč se používá?

co je tisk v pythonu
  • Programovací a statistický jazyk
    • Kromě toho, že je používán jako statistický jazyk, může být také použit programovací jazyk pro analytické účely.
  • Analýza a vizualizace dat
    • Kromě toho, že je jedním z nejdominantnějších analytických nástrojů, je R také jedním z nejpopulárnějších nástrojů používaných pro vizualizaci dat.
  • Jednoduché a snadno se učí
    • R je jednoduchý a snadno se učí, čte a píše

  • Zdarma a otevřený zdroj
    • R je příklad FLOSS (Free / Libre a Open Source Software), což znamená, že je možné volně distribuovat kopie tohoto softwaru, číst jeho zdrojový kód, upravovat jej atd.

R Studio bylo dostatečné pro analýzu, dokud se naše datové sady nestaly obrovskými, zároveň nestrukturovanými. Tento typ dat se nazýval Big Data.

3. Velká data

Big data je termín pro kolekci datových souborů tak velkých a složitých, že je obtížné je zpracovat pomocí nástrojů pro správu databáze nebo tradičních aplikací pro zpracování dat.

Abychom tato data zkrotili, museli jsme přijít s nástrojem, protože žádný tradiční software nemohl zpracovat tento druh dat, a proto jsme přišli s Hadoop.

4. Hadoop

Hadoop je rámec, který nám pomáhá obchod a proces velké datové sady paralelně a distribučně.

Pojďme se zaměřit na obchod a zpracovat část Hadoop.

Obchod

Úložnou část v Hadoopu zpracovává HDFS, tj. Hadoop Distributed File System. Poskytuje vysokou dostupnost v distribuovaném ekosystému. Způsob, jakým funguje, je takový, že rozděluje příchozí informace na bloky a distribuuje je do různých uzlů v klastru, což umožňuje distribuované úložiště.

Proces

MapReduce je srdcem zpracování Hadoop. Algoritmy provádějí dva důležité úkoly, mapují a redukují. Mapovače rozdělí úkol na menší úkoly, které jsou zpracovány paralelně. Jakmile všichni mapovače udělají svůj podíl na práci, agregují své výsledky a pak jsou tyto výsledky redukovány na jednodušší hodnotu procesem Reduce. Chcete-li se dozvědět více o Hadoopu, můžete projít naším .

Pokud použijeme Hadoop jako úložiště v Data Science, bude obtížné zpracovat vstup pomocí R Studio, kvůli jeho neschopnosti dobře fungovat v distribuovaném prostředí, proto máme Spark R.

5. Spark R.

Jedná se o balíček R, který poskytuje odlehčený způsob použití Apache Spark s R. Proč ho budete používat u tradičních R aplikací? Protože poskytuje implementaci distribuovaného datového rámce, který podporuje operace jako výběr, filtrování, agregace atd., Ale na velkých datových sadách.

Oddechněte hned! S technickou částí v tomto výukovém programu Data Science jsme skončili, pojďme se na to nyní podívat z pracovní perspektivy. Myslím, že byste si teď pro vědce v oboru dat vyřídili platy, ale pojďme se nyní zabývat pracovními rolemi, které máte jako datový vědec k dispozici.

Pracovní role datového vědce

Mezi přední pracovní pozice Data Scientist patří:

  • Datový vědec
  • Datový inženýr
  • Datový architekt
  • Správce údajů
  • Analytik dat
  • Obchodní analytik
  • Správce dat / analytiky
  • Business Intelligence Manager

Graf Payscale.com v tomto výukovém programu Data Science níže ukazuje průměrný plat Data Scientist podle dovedností v USA a Indii.

Nastal čas na zdokonalení v oblasti datové vědy a analýzy velkých dat, abyste mohli využít kariérní příležitosti v oblasti datové vědy, které se vám naskytnou. Tím se dostáváme na konec výukového blogu Data Science. Doufám, že tento blog byl poučný a měl pro vás přidanou hodnotu. Nyní je čas vstoupit do světa Data Science a stát se úspěšným Data Scientist.

Edureka má speciálně upravený který vám pomůže získat odborné znalosti v oblasti algoritmů strojového učení, jako je shlukování K-Means, rozhodovací stromy, náhodný les, naivní Bayes. Naučíte se také pojmy Statistika, Časové řady, Těžba textu a úvod do Deep Learning. Nové dávky pro tento kurz brzy začnou !!

Máte pro nás dotaz v Data Science Tutorial? Uveďte to prosím v sekci komentáře a my se vám ozveme.