Изучите навыки, необходимые для получения самой сексуальной работы 21 века.
О Data Science много говорят в социальных сетях и на других платформах. Эксперты определяют Data Scientist как человека, который лучше умеет программировать среди других статистиков и лучше разбирается в статистике среди других программистов. Проще говоря, науку о данных можно представить как комбинацию программирования и статистики. В более широком смысле это сложный предмет. Специалисту по данным, работающему в страховой отрасли, могут потребоваться другие знания по сравнению с специалистом по данным, работающим в области медицины. Здесь мы обсудим обзор Data Science.
Компонент Data Science
Это основные компоненты Data Science.
А. Статистика: занимается сбором, анализом, интерпретацией, представлением и организацией данных. Выполняются проверка гипотез, обнаружение выбросов, анализ данных, разработка функций и различные операции. Хорошее понимание статистики значительно упрощает ваш путь к науке о данных.
B. Визуализация. Визуализация помогает визуализировать результаты анализа данных, чтобы их стало легче понять как техническим, так и нетехническим специалистам. Для визуализации используются разные типы графиков, диаграмм, диаграмм.
C. Машинное обучение (ML). Машинное обучение дает системам возможность автоматически учиться и улучшать свой опыт без явного программирования. Существуют разные виды машинного обучения:
- Обучение с учителем. При обучении с учителем входные данные известны.
Алгоритмы контролируемого машинного обучения:
я. Регрессия. Выходная переменная в регрессии является числовой (или непрерывной).
а. Линейная регрессия
б. Полиномиальная регрессия
II. Классификация: выходная переменная в классификации является категориальной (или дискретной).
а. Ближайший сосед по K
б. Логистическая регрессия
c. Наивный байесовский классификатор
d. Поддержка векторных машин
е. Случайный лес
f. Растущие деревья
2. Обучение без учителя: входные и выходные данные неизвестны.
Алгоритмы неконтролируемого обучения машинного обучения:
а. К-означает кластеризацию
б. Анализ основных компонентов (PCA)
c. Разложение по сингулярным значениям (SVD)
На основании спецификации задачи выбирается подходящий алгоритм. И искусство, и наука - иметь возможность выбирать модель, дающую лучший прогноз.
D. Глубокое обучение. Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения в области искусственного интеллекта, в котором есть сети, способные к обучению без учителя на основе неструктурированных или немаркированных данных. Некоторые методы глубокого обучения:
- Сверточная нейронная сеть (CNN): используется для классификации изображений.
- Рекуррентная нейронная сеть (RNN): используется для задач обработки естественного языка (NLP).
- Генеративная состязательная сеть (GAN): используется для создания дубликатов любых объектов.
Теперь давайте узнаем о жизненном цикле Data Science.
- Сбор данных
- Очистка данных
- Исследование данных
- Функциональная инженерия
- Прогнозное моделирование
- Визуализация данных
- Развертывание модели
Основные популярные инструменты и платформы, используемые в Data Science
Анализ данных: Numpy, Pandas, SciPy, Excel, SAS, SPSS.
Визуализация: Matplolib, Seaborn, ggplot2, Tableau, Excel.
Машинное обучение: Scikit-Learn, Excel
Глубокое обучение: Pytorch, Keras, Tensorflow.
Язык программирования: Python, R, Matlab, Scala, JavaScript, Java.
В текущем сценарии Python и R являются наиболее широко используемыми языками программирования для науки о данных.
Приложения науки о данных
Давайте узнаем несколько интересных приложений Data Science.
- Распознавание изображений, классификация изображений
- Распознавание речи, анализ настроений, другие задачи НЛП
- Рекомендательная система
- Интернет-поиск
- Система обнаружения и мошенничества
- Таргетированная реклама
- Здравоохранение, Анализ медицинских изображений, Разработка лекарств, Генетика и геномика
- Игры
- Дополненная реальность
- Прогноз цен, прогнозирование запасов
- Самостоятельное вождение автомобилей
Интересные факты
- Разница между разработчиком машинного обучения и исследователем: разработчик машинного обучения может выполнять свою работу, используя различные фреймворки, такие как Keras, Scikit-Learn, поэтому нет ничего страшного в том, чтобы знать алгоритм в деталях, в то время как для исследователя машинного обучения очень важно знать детально знать алгоритм
- Знание математических концепций: знание математических концепций, таких как линейная алгебра, исчисление, вероятность, статистика , дискретная математика, регрессия и оптимизация, дает огромное преимущество. Однако вычислительные задачи могут быть легко решены с помощью фреймворков Data Science.
- Важность степени доктора наук в области науки о данных: Крайне важно, чтобы руки были загрязнены реальными данными, так что навыки решения проблем и знания предметной области имеют значение. Однако для тех, кто планирует работать в сфере ИИ в крупных технологических корпорациях, степень доктора философии играет большую роль.
- Знание больших данных: теперь компании ожидают, что специалист по анализу данных будет обладать знаниями о больших данных, поэтому изучите Apache Spark, Hadoop и т. д. Для получения дополнительной информации о больших данных ознакомьтесь с этой статьей.
Точно так же Kaggle - лучшая платформа для получения опыта из реальной жизни, участвуя в различных соревнованиях по Data Science, а также дает возможность узнать больше о Data Science.
Наконец, спасибо, что прочитали эту статью. Если вам нравится читать, то мы будем очень благодарны за множество аплодисментов и любые отзывы.
Впереди еще много всего. Будьте на связи! Наслаждайтесь обучением !!
