El akarja kezdeni karrierjét adatkutatóként, de nem tudja, hol kezdje? Jó helyen jársz! Hé, srácok, üdvözöljük ezt a fantasztikus Data Science Tutorial blogot, ez egy lendületes kezdés az adattudomány világában. Ha részletes ismereteket szeretne szerezni az adattudományról, regisztrálhat élőben Edureka 24/7 támogatással és élethosszig tartó hozzáféréssel. Nézzük meg, mit fogunk ma tanulni:
- Miért pont az adattudomány?
- Mi az adattudomány?
- Ki az adattudós?
- Munka trendek
- Hogyan oldhatunk meg egy problémát az adattudományban?
- Data Science Components
- Adatkutatói munkakörök
Miért pont az adattudomány?
Azt mondták, hogy a Data Scientist a „legszexisebb munka a 21. században”. Miért? Mert az elmúlt években a vállalatok tárolták adataikat. És ezt minden egyes vállalat elvégzi, hirtelen adatrobbanáshoz vezetett. Az adatok váltak ma a leggyakoribb dologgá.
De mit fog kezdeni ezekkel az adatokkal? Értsük meg ezt egy példával:
Mondjuk, van egy cége, amely mobiltelefonokat gyárt. Kiadtad az első termékedet, és ez hatalmas siker lett. Minden technológiának van élete, igaz? Tehát itt az ideje, hogy valami újat találjon ki. De nem tudja, mit kell újítani, hogy megfeleljen a felhasználók elvárásainak, akik lelkesen várják a következő kiadást? 
Valaki a vállalatában előáll egy ötlettel, hogy felhasználja a felhasználók által generált visszajelzéseket, és olyan dolgokat válasszon ki, amelyekről úgy gondoljuk, hogy a felhasználók a következő kiadásban várják.
A Data Science területén különféle adatbányászati technikákat alkalmaz, például hangulatelemzést stb., És megkapja a kívánt eredményeket.
Nem csak ez, hanem jobb döntéseket is hozhat, csökkentheti termelési költségeit azáltal, hogy hatékony módszerekkel áll elő, és megadja ügyfeleinek azt, amit valójában szeretnének!
Ezzel számtalan előnye származhat, amelyet a Data Science eredményezhet, és ezért elengedhetetlenné vált a vállalat számára, hogy legyen egy Data Science Team.Az ehhez hasonló követelmények ma az „Data Science” -hez vezettek, mint tantárgyhoz, ezért ezt a blogot neked írjuk a Data Science Tutorial-ban. :)
Adattudományi oktatóanyag: Mi az adattudomány?
A Data Science kifejezés a közelmúltban jelent meg a matematikai statisztika és az adatelemzés fejlődésével. Az út elképesztő volt, ma annyit teljesítettünk az adattudomány területén.
Az elkövetkező években képesek leszünk megjósolni a jövőt, ahogy azt az MIT kutatói állítják. Félelmetes kutatásukkal már elértek egy mérföldkövet a jövő előrejelzésében. Most meg tudják jósolni, mi fog történni egy film következő jelenetében, gépükkel! Hogyan? Nos, lehet, hogy most már egy kicsit bonyolult az Ön számára a megértés, de ne aggódjon a blog végére, erre is választ kap.
Visszatérve, a Data Science-ről beszéltünk, más néven adatvezérelt tudományról, amely tudományos módszereket, folyamatokat és rendszereket használ arra, hogy különféle formában, azaz akár strukturáltan, akár strukturálatlanul nyerje ki az adatokat vagy a betekintést az adatokból.
Melyek ezek a módszerek és folyamatok, ezt fogjuk megvitatni ebben a Data Science oktatóanyagban ma.
Haladva, ki hajtja végre mindezeket az agyakat, vagy kik gyakorolják az adattudományt? A Adattudós .
Ki az adattudós?
Ahogy a képen is látszik, egy Data Scientist a mestere minden szakmának! A matematikában jártasnak kell lennie, az üzleti életben kell lennie, és nagy számítástechnikai ismeretekkel is rendelkezik. Megrémült? Ne legyél. Bár jónak kell lenned ezeken a területeken, de még ha nem is vagy, nem vagy egyedül! Nincs olyan, hogy „teljes adattudós”. Ha vállalati környezetben végzett munkáról beszélünk, akkor a munkát csapatok között osztják szét, ahol minden csapatnak megvan a maga szakértelme. De az a helyzet, hogy jártasnak kell lennie legalább ezen területek egyikén. Továbbá, még akkor is, ha ezek a készségek új számodra, hűtsön! Időbe telhet, de ezek a készségek fejleszthetők, és hidd el, hogy megérné azt az időt, amelyet befektetsz. Miért? Nos, nézzük meg az állás trendeket.
logisztikai regresszió python példában
Adatkutatói munkakörök
Nos, a grafikon mindent elárul, nemcsak hogy sok állást kínálnak egy adatkutató számára, de a munkák is jól fizetettek! És nem, blogunk nem fedi le a fizetési számokat, menj a google!
Nos, most már tudjuk, hogy az adattudomány tanulásának valójában van értelme, nemcsak azért, mert nagyon hasznos, de a közeljövőben nagyszerű karriert is elérhet.
Kezdjük most az utat az adattudomány elsajátításában, és kezdjük azzal,
Hogyan oldhatunk meg egy problémát az adattudományban?
Tehát most vitassuk meg, hogyan kell megközelíteni a problémát, és megoldani az adattudomány segítségével. Az adattudomány problémáit algoritmusok segítségével oldják meg. De a legnagyobb dolog megítélni, hogy mely algoritmust és mikor kell használni?
Alapvetően 5 féle problémával lehet szembesülni az adattudományban.
Vegyük sorra ezeket a kérdéseket és a kapcsolódó algoritmusokat:
Ez A vagy B?
Ezzel a kérdéssel olyan problémákra utalunk, amelyek kategorikusan megválaszolhatók, mivel fix megoldású problémák esetén a válasz lehet igen vagy nem, 1 vagy 0, érdeklődő, esetleg vagy nem érdekelt.
Például:
K. Mi lesz, tea vagy kávé?
Itt nem mondhatod, hogy kokszot szeretnél! Mivel a kérdés csak teát vagy kávét kínál, és ezért csak ezek egyikére válaszolhat.
Ha csak két típusú válaszunk van, azaz igen vagy nem, 1 vagy 0, akkor ezt 2 osztályos osztályozásnak nevezzük. Kétnél több opcióval többosztályos osztályozásnak hívják.
Összegezve, amikor olyan kérdésekre bukkan, amelyekre a válasz kategorikus, az Adattudományban ezeket a problémákat osztályozási algoritmusok segítségével oldja meg.
A Data Science Tutorial következő problémája, amellyel találkozhat, talán valami ilyesmi,
Ez furcsa?
Az ehhez hasonló kérdések mintákkal foglalkoznak, és az Anomália Detection algoritmusok segítségével megoldhatók.
Például:
Próbálja meg társítani a problémát: 'furcsa ez?' ehhez a diagramhoz,
Mi furcsa a fenti mintában? A piros srác, nem?
Amikor törés van a mintában, az algoritmus megjelöli az adott eseményt, hogy áttekinthessük. A hitelkártya-társaságok ennek az algoritmusnak a valós világban történő alkalmazását valósították meg, ahol a felhasználó minden szokatlan tranzakcióját megjelölik felülvizsgálatra. Ezért megvalósítja a biztonságot és csökkenti az emberi megfigyelési erőfeszítéseket.
Nézzük meg a következő problémát ebben a Data Science Tutorial-ban, ne ijedj meg, matematikával foglalkozik!
Mennyit vagy Hányat?
Azok, akik nem szeretik a matematikát, megkönnyebbülnek! Itt vannak a regressziós algoritmusok!
Tehát, ha olyan probléma merül fel, amely számokat vagy számértékeket kérhet, akkor regressziós algoritmusokkal oldjuk meg.
Például:
Milyen hőmérséklet lesz holnap?
Mivel erre a problémára válaszként numerikus értéket várunk, ezért regressziós algoritmusokkal oldjuk meg.
Ebben az Data Science oktatóanyagban haladva beszéljük meg a következő algoritmust,
Hogyan van ez megszervezve?
Mondja, hogy van néhány adata, most fogalma sincs arról, hogyan lehet értelmet adni ezeknek az adatoknak. Ezért kérdés, hogy ez hogyan szerveződik?
Nos, megoldhatja fürtözési algoritmusokkal. Hogyan oldják meg ezeket a problémákat? Lássuk:
A fürtö algoritmusok az adatokat a jellemző tulajdonságok szerint csoportosítják. Például a fenti ábrán a pontok színek alapján vannak rendezve. Hasonlóképpen, legyen szó bármilyen adatról, a klaszterező algoritmusok megpróbálják felfogni, mi közös a köztük, és ezáltal együtt „csoportosítani” őket.
A Data Science Tutorial következő és egyben utolsó problémája, amellyel találkozhat:
Mit tegyek ezután?
Valahányszor problémával találkozik, amelyben a számítógépének döntést kell hoznia az általa adott képzés alapján, az megerősítő algoritmusokat tartalmaz.
Például:
A hőmérséklet-szabályozó rendszere, amikor el kell döntenie, hogy csökkenti-e a szoba hőmérsékletét, vagy növeli-e.
Hogyan működnek ezek az algoritmusok?
Ezek az algoritmusok az emberi pszichológián alapulnak. Szeretjük, ha megbecsülnek, igaz? A számítógépek megvalósítják ezeket az algoritmusokat, és elvárják, hogy megbecsüljék őket a képzés során. Hogyan? Lássuk.
mi a szkenner osztály java-ban
Ahelyett, hogy megtanítaná a számítógépet, mit kell tennie, hagyja, hogy eldöntse, mit kell tennie, és a művelet végén pozitív vagy negatív visszajelzést ad. Ezért ahelyett, hogy meghatároznád, mi a helyes és mi a helytelen a rendszeredben, hagyod, hogy a rendszer „eldöntse”, mit tegyen, és végül visszajelzést ad.
Pont olyan, mint a kutyád kiképzése. Nem tudod ellenőrizni, hogy mit csinál a kutyád, igaz? De szidhatod, ha rosszul cselekszik. Hasonlóképpen, talán megveregeti a hátát, amikor megteszi, amit várnak.
Alkalmazzuk ezt a megértést a fenti példában, képzeljük el, hogy a hőmérséklet-szabályozó rendszert oktatjátok, tehát valahányszor a nem. a szobában lévő emberek száma nő, a rendszernek cselekednie kell. Vagy csökkentse a hőmérsékletet, vagy növelje. Mivel rendszerünk nem ért semmit, véletlenszerű döntést hoz, tegyük fel, hogy növeli a hőmérsékletet. Ezért negatív visszajelzést ad. Ezzel a számítógép megérti, amikor az emberek száma megnő a szobában, és soha nem emeli meg a hőmérsékletet.
Más műveletekhez hasonlóan visszajelzést kell adnia.A rendszer minden egyes visszajelzésével tanul, és ezáltal a következő döntése során pontosabbá válik, ezt a típusú tanulást megerősítő tanulásnak hívják.
Az algoritmusok, amelyeket fentebb megtanultunk ebben a Data Science oktatóanyagban, közös „tanulási gyakorlatot” tartalmaznak. A gépet tanulásra késztetjük?
Mi az a gépi tanulás?
Ez egy olyan mesterséges intelligencia, amely a számítógépeket képesek önmagukban való tanulásra, vagyis kifejezett programozás nélkül. A gépi tanulással a gépek frissíthetik saját kódjukat, valahányszor új helyzetbe kerülnek.
A jelen Data Science oktatóanyagban lezárva most már tudjuk, hogy a Data Science-t a Machine Learning és elemzésére szolgáló algoritmusai támogatják. Hogyan végezzük az elemzést, hol csináljuk. Az adattudománynak van néhány összetevője, amelyek segítenek mindezen kérdések megválaszolásában.
Előtte hadd válaszoljak arra, hogy az MIT hogyan tudja megjósolni a jövőt, mert úgy gondolom, hogy srácok képesek lesznek ezt most összekapcsolni. Tehát az MIT kutatói filmekkel képezték ki modelljüket, és a számítógépek megtanulták, hogyan reagálnak az emberek, vagy hogyan cselekednek, mielőtt cselekednének.
Például, ha valaki kezet fog valakivel, akkor kiveszi a kezét a zsebéből, vagy esetleg rátámaszkodik az illetőre. Alapvetően minden cselekedetünkhöz hozzátartozik egy 'előintézkedés'. A számítógépet filmek segítségével megtanították ezekre az „előintézkedésekre”. És egyre több film megfigyelésével számítógépeik meg tudták jósolni, mi lehet a karakter következő cselekedete.
Könnyű, nem? Hadd dobjak még egy kérdést Önnek, ebben a Data Science bemutatóban! A gépi tanulás melyik algoritmusát kellett ebben megvalósítaniuk?
Data Science Components
1. Adatkészletek
Mit fog elemezni? Adatok, igaz? Nagyon sok elemezhető adatra van szüksége, ezeket az adatokat az algoritmusaiba vagy elemző eszközeibe vezetik be. Ezeket az adatokat a múltban végzett különféle kutatásokból szerzi be.
2. R Stúdió
Az R egy nyílt forráskódú programozási nyelv és szoftveres környezet a statisztikai számításhoz és grafikához, amelyet az R alapítvány támogat. Az R nyelvet az R Studio nevű IDE-ben használják.
Miért használják?
- Programozási és statisztikai nyelv
- Amellett, hogy statisztikai nyelvként használják, analitikai célokra programozási nyelvként is használható.
- Adatok elemzése és vizualizáció
- Amellett, hogy az egyik legdominánsabb elemző eszköz, az R az egyik legnépszerűbb eszköz az adatok vizualizálásához.
- Egyszerű és könnyen megtanulható
- R egyszerű és könnyen megtanulható, olvasható és írható
- Ingyenes és nyílt forráskódú
- Az R egy példa a FLOSS-ra (Free / Libre és Open Source Software), ami azt jelenti, hogy szabadon terjesztheti a szoftver másolatait, elolvashatja a forráskódot, módosíthatja stb.
Az R Studio elegendő volt az elemzéshez, mígnem az adatkészleteink hatalmasakká váltak, ugyanakkor strukturálatlanok is. Ezt az adattípust Big Data-nak hívták.
3. Nagy adat
A nagy adat az olyan nagy és összetett adathalmazok gyűjteményének kifejezése, hogy a kézi adatbázis-kezelő eszközök vagy a hagyományos adatfeldolgozó alkalmazások segítségével nehézkessé válik a feldolgozása.
Most, hogy megszelídítsük ezeket az adatokat, ki kellett dolgoznunk egy eszközt, mert egyetlen hagyományos szoftver sem tudta kezelni az ilyen jellegű adatokat, ezért jöttünk létre Hadoop-tal.
4. Hadoop
A Hadoop egy olyan keret, amely segít bennünket bolt és folyamat nagy adatkészletek párhuzamosan és terjesztési módon.
Koncentráljunk a Hadoop áruházára és feldolgozására.
Bolt
A Hadoop tároló részét a HDFS, azaz a Hadoop elosztott fájlrendszer kezeli. Magas rendelkezésre állást biztosít az elosztott ökoszisztémában. Így működik, így a beérkező információkat darabokra bontja, és szétosztja a fürt különböző csomópontjain, lehetővé téve az elosztott tárolást.
Folyamat
A MapReduce a Hadoop-feldolgozás szíve. Az algoritmusok két fontos feladatot hajtanak végre, feltérképezik és csökkentik. A leképezők a feladatot kisebb feladatokra bontják, amelyek párhuzamosan kerülnek feldolgozásra. Miután az összes leképező kiveszi a részét a munkájából, összesíti eredményeit, majd ezeket az eredményeket a Reduce folyamat egyszerűbb értékre redukálja. Ha többet szeretne megtudni a Hadoopról, átnézheti a mi oldalunkat .
Ha a Hadoop-ot használjuk a Data Science tárhelyeként, nehézkessé válik a bemenet feldolgozása az R Studio segítségével, mivel nem képes jól teljesíteni az elosztott környezetben, ezért van Spark R-jünk.
5. Spark R
Ez egy R csomag, amely könnyű módot kínál az Apache Spark és az R használatára. Miért fogja használni a hagyományos R alkalmazásokhoz? Mivel elosztott adatkeret-megvalósítást biztosít, amely támogatja az olyan műveleteket, mint a kiválasztás, szűrés, összesítés stb., De nagy adatkészleteken.
Vegyél egy kis levegőt most! Elkészültünk a Data Science Tutorial technikai részével, most nézzük meg a munkája szempontjából. Azt hiszem, mostanra guglizta volna az adattudós fizetését, de mégis beszéljük meg azokat a munkaköröket, amelyek számodra adatkezelőként rendelkezésre állnak.
Adatkutatói munkakörök
Néhány kiemelkedő Data Scientist munkakör:
- Adattudós
- Adatmérnök
- Data Architect
- Adatkezelő
- Adatelemző
- Üzleti elemző
- Data / Analytics Manager
- Üzleti intelligencia menedzser
Az alábbi Data Science oktatóanyag Payscale.com táblázata az USA-ban és Indiában az adatkutató átlagos fizetését mutatja készségek szerint.
Elérkezett az idő a Data Science és a Big Data Analytics ismereteinek fejlesztésére, hogy kihasználhassuk az utat kínáló Data Science karrierlehetőségeket. Ezzel eljutottunk a Data Science oktató blog végéhez. Remélem, hogy ez a blog informatív és hozzáadott értéket jelentett Önnek. Itt az ideje belépni az adattudomány világába, és sikeres adatkutatóvá válni.
Az Edurekának van egy speciálisan kurátora amely segít megszerezni a szaktudást a gépi tanulási algoritmusokban, mint például a K-Means Clustering, a Döntési fák, a Random Forest, a Naive Bayes. Megtanulja a statisztika, az idősor, a szövegbányászat és a mély tanulás bevezetését. Hamarosan új tételek kezdődnek erre a tanfolyamra !!
Kérdése van a Data Science bemutatóban? Kérjük, említse meg a megjegyzések részben, és mi kapcsolatba lépünk Önnel.