Желите да започнете каријеру као научник података, али не знате одакле да започнете? На правом сте месту! Хеј, момци, добродошли на овај сјајни блог Туториал науке о науци о науци, он ће вам дати старт у свет науке о подацима. Да бисте стекли детаљно знање о науци о подацима, можете се пријавити уживо Едурека са 24/7 подршком и доживотним приступом. Погледајмо шта ћемо данас учити:
- Зашто наука о подацима?
- Шта је наука о подацима?
- Ко је научник података?
- Трендови посла
- Како решити проблем у Дата Сциенце-у?
- Компоненте науке о подацима
- Улоге посла научника за податке
Зашто наука о подацима?
Речено је да је Дата Сциентист „најсекси посао 21. века“. Зашто? Зато што су током последњих неколико година компаније чувале своје податке. А ово што раде све компаније, изненада је довело до експлозије података. Подаци су данас постали најобилнија ствар.
Али, шта ћете учинити са овим подацима? Да схватимо ово на примеру:
Рецимо, имате компанију која производи мобилне телефоне. Издали сте свој први производ и постао је велики хит. Свака технологија има свој живот, зар не? Дакле, сада је време да смислимо нешто ново. Али не знате шта би требало иновирати како бисте испунили очекивања корисника који нестрпљиво чекају ваше следеће издање? 
Неко у вашој компанији долази на идеју да користи повратне информације које генерише корисник и одабере ствари за које сматрамо да их корисници очекују у следећем издању.
Долази у науци података, примењујете разне технике рударења података попут анализе расположења итд. И добијате жељене резултате.
Није то само ово, можете доносити боље одлуке, можете смањити своје производне трошкове излазећи на ефикасан начин и пружити својим купцима оно што заправо желе!
Овиме постоје бројне предности које Дата Сциенце може резултирати и стога је постало апсолутно неопходно да ваша компанија има тим за Дата Сциенце.Захтеви попут ових довели су до тога да је „Наука о подацима“ данас предмет и стога пишемо овај блог у Водичу за науку о подацима за вас. :)
Водич за науку о подацима: шта је то наука о подацима?
Термин Дата Сциенце појавио се недавно еволуцијом математичке статистике и анализе података. Путовање је било невероватно, толико смо данас постигли на пољу науке о подацима.
У наредних неколико година моћи ћемо да предвидимо будућност како тврде истраживачи са МИТ-а. Они су својим сјајним истраживањима већ достигли прекретницу у предвиђању будућности. Они сада могу предвидети шта ће се догодити у следећој сцени филма, са њиховом машином! Како? Па, можда вам је мало сложено да схватите од сада, али не брините до краја овог блога, имаћете одговор и на то.
Да се вратимо, говорили смо о науци о подацима, која је такође позната и као наука вођена подацима, која користи научне методе, процесе и системе за извлачење знања или увида из података у различитим облицима, тј. Било структурираним или неструктурираним.
Које су то методе и процеси, о чему ћемо данас разговарати у овом упутству за науку о подацима.
Крећемо се напред, ко ради све ово на мозгу или ко се бави науком о подацима? А. Дата Сциентист .
Ко је научник података?
Као што видите на слици, Дата Сциентист је господар свих заната! Требао би бити вешт у математици, требао би се бавити пословним подручјем, а такође би требало да има и сјајне вештине информатике. Уплашен? Немој бити. Иако требате бити добри у свим овим пољима, али чак и ако нисте, нисте сами! Не постоји таква реч као „потпуни научник за податке“. Ако говоримо о раду у корпоративном окружењу, посао се распоређује по тимовима, при чему сваки тим има своју стручност. Али ствар је у томе што бисте требали бити вешти барем у једном од ових поља. Такође, чак и ако су вам ове вештине нове, охладите се! Можда ће требати времена, али ове вештине се могу развити и верујте ми да би вредело времена које ћете уложити. Зашто? Па, погледајмо трендове на послу.
пример оквира за тест селена вебдривер
Трендови послова научника за податке
Па, графикон све говори, не само да постоји пуно радних места за научника података, већ су и послови добро плаћени! И не, наш блог неће покривати бројке зарада, гоогле!
Па, сада знамо, учење науке о подацима заправо има смисла, не само зато што је веома корисно, већ и у томе имате сјајну каријеру у блиској будућности.
Започнимо наше путовање у учењу науке података сада и започнимо са,
Како решити проблем у Дата Сциенце-у?
Дакле, хајде да разговарамо о томе како треба приступити проблему и решити га помоћу науке о подацима. Проблеми у науци података решавају се помоћу алгоритама. Али, највећа ствар о којој треба судити је који алгоритам користити и када га користити?
У основи постоји 5 врста проблема са којима се можете суочити у науци о подацима.
Обратимо се сваком од ових питања и припадајућих алгоритама једно по једно:
Да ли је ово А или Б?
Овим питањем мислимо на проблеме који имају категоричан одговор, јер у проблемима који имају фиксно решење одговор може бити да или не, 1 или 0, заинтересован, можда или не.
На пример:
П. Шта ћете попити, чај или кафу?
Овде не можете рећи да бисте желели кока-колу! Пошто питање нуди само чај или кафу, па можете одговорити на једно од ових.
Када имамо само две врсте одговора, тј. Да или не, 1 или 0, то се назива класификација класе 2. Са више од две опције назива се класификација више класа.
Закључујући, кад год наиђете на питања, чији је одговор категоричан, у Науци података решавате ове проблеме користећи алгоритме класификације.
Следећи проблем у овом упутству за науку о подацима, на који можете наићи, можда нешто слично овоме,
Да ли је ово чудно?
Оваква питања се баве обрасцима и могу се решити помоћу алгоритама за откривање аномалија.
На пример:
Покушајте да повежете проблем „да ли је ово чудно?“ на овај дијаграм,
Шта је чудно у горе наведеном обрасцу? Црвени момак, зар не?
Кад год дође до прекида у обрасцу, алгоритам означава тај одређени догађај да бисмо га прегледали. Примене овог алгоритма у стварном свету примениле су компаније са кредитним картицама, где је свака необична трансакција корисника означена за преглед. Отуда спровођење безбедности и смањење напора људи на надзору.
Погледајмо следећи проблем у овом упутству за науку о подацима, не бојте се, бави се математиком!
Колико или Колико?
Они који не воле математику, одахните! Алгоритми регресије су овде!
Дакле, кад год постоји проблем који може тражити бројке или нумеричке вредности, решавамо га помоћу алгоритама регресије.
На пример:
Колика ће бити температура за сутра?
Будући да очекујемо нумеричку вредност у одговору на овај проблем, решићемо је помоћу регресивних алгоритама.
Крећући се даље у овом упутству за науку о подацима, разговарајмо о следећем алгоритму,
Како је ово организовано?
Рецимо да имате неке податке, а сада немате појма како да смислите ове податке. Отуда и питање, како је ово организовано?
Па, то можете решити помоћу алгоритама за кластерисање. Како они решавају ове проблеме? Хајде да видимо:
Алгоритми кластерисања групишу податке према заједничким карактеристикама. На пример, у горњем дијаграму тачке су организоване на основу боја. Слично томе, било да се ради о било каквим подацима, алгоритми кластеровања покушавају да схвате шта је заједничко између њих и стога их „групишу“ заједно.
Следећа и последња врста проблема у овом упутству за науку о подацима са којим се можете сусрести је,
Шта да радим даље?
Кад год наиђете на проблем, при коме ваш рачунар мора да донесе одлуку на основу обуке коју сте му пружили, то укључује алгоритме за појачавање.
На пример:
Ваш систем за контролу температуре, када мора да одлучи да ли треба да смањи температуру просторије или да је повећа.
Како функционишу ови алгоритми?
Ови алгоритми су засновани на људској психологији. Волимо да нас цене, зар не? Рачунари примењују ове алгоритме и очекују да ће их ценити када буду обучени. Како? Хајде да видимо.
Уместо да научите рачунар шта да ради, ви му дозвољавате да одлучује шта ће радити, а на крају те акције дајете позитивне или негативне повратне информације. Стога, уместо да дефинишете шта је исправно, а шта погрешно у вашем систему, ви допуштате вашем систему да „одлучује“ шта да ради и на крају даје повратне информације.
То је баш као да тренирате свог пса. Не можете да контролишете шта ваш пас ради, зар не? Али можете га изгрдити кад погреши. Слично томе, можда га тапшући по леђима када уради оно што се очекује.
Применимо ово разумевање у горњем примеру, замислите да тренирате систем за контролу температуре, па кад год је не. људи у соби се повећавају, систем мора предузети мере. Или смањите температуру или је повећајте. Пошто наш систем ништа не разуме, доноси случајну одлуку, претпоставимо, повећава температуру. Стога дајете негативне повратне информације. Овим рачунар разуме кад год се повећа број људи у соби и никада не повећа температуру.
Слично томе, и за друге акције, даћете повратне информације.Са сваком повратном информацијом ваш систем учи и стога постаје тачнији у следећој одлуци, ова врста учења назива се појачаним учењем.
Сада алгоритми које смо горе научили у овом упутству за науку о подацима укључују уобичајену „праксу учења“. Машину учимо, зар не?
Шта је машинско учење?
То је врста вештачке интелигенције која чини рачунаре способним за самостално учење, тј. Без изричитог програмирања. Уз машинско учење, машине могу да ажурирају сопствени код сваки пут кад наиђу на нову ситуацију.
Закључујући у овом водичу за науку о подацима, сада знамо да науку о подацима подржава машинско учење и његови алгоритми за његову анализу. Како радимо анализу, где то радимо. Дата Сциенце даље има неке компоненте које нам помажу у решавању свих ових питања.
Пре тога, дозволите ми да одговорим како МИТ може да предвиди будућност, јер мислим да бисте то сада могли да повежете. Дакле, истраживачи са МИТ-а су свој модел тренирали са филмовима и рачунари су научили како људи реагују или како се понашају пре него што започну неку акцију.
На пример, када се желите руковати с неким, извадите руку из џепа или се можда ослоните на особу. У основи је уз сваку ствар која се везује „предузимање радње“. Рачунар је уз помоћ филмова био обучен за ове „пред-акције“. И посматрајући све више и више филмова, њихови рачунари су тада могли да предвиде шта би могла бити следећа радња лика.
Лако, зар не? Дозволите ми да вам поставим још једно питање у овом водичу за науку о подацима! Који алгоритам машинског учења су у ово морали применити?
Компоненте науке о подацима
1. Скупови података
На чему ћете анализирати? Подаци, зар не? Треба вам пуно података који се могу анализирати, ти подаци се достављају вашим алгоритмима или аналитичким алатима. Ове податке добијате из различитих истраживања спроведених у прошлости.
2. Р Студио
Р је програмски језик отвореног кода и софтверско окружење за статистичко рачунање и графику које подржава Р фондација. Језик Р се користи у ИДЕ-у под називом Р Студио.
Зашто се користи?
- Програмирање и статистички језик
- Осим што се користи као статистички језик, може се користити и програмски језик у аналитичке сврхе.
- Анализа и визуализација података
- Осим што је један од најдоминантнијих аналитичких алата, Р је и један од најпопуларнијих алата који се користи за визуелизацију података.
- Једноставно и лако за учење
- Р је једноставан и лак за учење, читање и писање
- Бесплатни и отворени код
- Р је пример ФЛОСС-а (бесплатни / бесплатни и софтвер отвореног кода) што значи да се могу слободно дистрибуирати копије овог софтвера, читати његов изворни код, мењати итд.
Р Студио је био довољан за анализу, све док наши скупови података нису постали огромни, такође истовремено неструктурирани. Ова врста података звала се Велики подаци.
3. Велики подаци
Велики подаци су израз за колекцију скупова података толико великих и сложених да их постаје тешко обрадити помоћу ручних алата за управљање базама података или традиционалних апликација за обраду података.
Да бисмо укротили ове податке, морали смо да смислимо алат, јер ниједан традиционални софтвер није могао да обрађује такву врсту података, па смо стога смислили Хадооп.
4. Хадооп
Хадооп је оквир који нам помаже продавница и процес велики скупови података паралелно и на начин дистрибуције.
Усредсредимо се на продавницу и обрадимо део Хадооп-а.
Сторе
Делом за складиштење у Хадоопу управља ХДФС, тј. Хадооп дистрибуирани систем датотека. Пружа високу доступност у дистрибуираном екосистему. Начин на који функционише овако, разбија долазне информације на комаде и дистрибуира их различитим чворовима у кластеру, омогућавајући дистрибуирано складиштење.
Процес
МапРедуце је срце обраде Хадооп-а. Алгоритми раде два важна задатка, мапирају и редукују. Мапери рашчлањују задатак на мање задатке који се обрађују паралелно. Једном сви мапери ураде свој део посла, они агрегирају своје резултате, а затим се ти поступци редукују на једноставнију вредност. Да бисте сазнали више о Хадоопу, можете проћи кроз наш .
јава декларише низ објеката
Ако користимо Хадооп као своје складиште у Дата Сциенце-у, постаје тешко обрадити улаз са Р Студио, због његове немогућности да се добро изводи у дистрибуираном окружењу, па зато имамо Спарк Р.
5. Спарк Р.
То је Р пакет, који пружа лаган начин употребе Апацхе Спарк са Р. Зашто ћете га користити преко традиционалних Р апликација? Јер, пружа имплементацију дистрибуираног оквира података која подржава рад попут избора, филтрирања, агрегирања итд., Али на великим скуповима података.
Одмори се сада! Завршили смо са техничким делом у овом водичу за науку о подацима, погледајмо га сада из перспективе вашег посла. Мислим да бисте до сада већ гуглали зараде за научника података, али ипак, хајде да разговарамо о улогама послова које су вам на располагању као научнику података.
Улоге посла научника за податке
Неки од истакнутих наслова послова Дата Сциентист су:
- Дата Сциентист
- Дата Енгинеер
- Дата Арцхитецт
- Администратор података
- Аналитичар података
- Пословни аналитичар
- Менаџер података / аналитике
- Менаџер пословне интелигенције
Графикон Паисцале.цом у овом водичу за науку о подацима у наставку приказује просечну плату научника података према вештинама у САД-у и Индији.
Време је сазрело за напредне вештине у науци података и аналитици великих података да бисте искористили могућности за каријеру у науци података које вам се нађу на путу. Ово нас доводи до краја блога водича за Дата Сциенце. Надам се да је овај блог био информативан и да вам је додао додатну вредност. Сада је време да уђете у свет науке о подацима и постанете успешан научник података.
Едурека има посебно курирану који вам помаже да стекнете стручност у алгоритмима машинског учења попут К-Меанс кластера, дрвећа за одлучивање, случајне шуме, наивне Баиес. Научићете концепте статистике, временских серија, рударења текста и увод у дубинско учење. Нове серије за овај курс почињу ускоро !!
Имате питање за нас у Водичу за науку о подацима? Молимо вас да то споменете у одељку за коментаре и јавићемо вам се.