Сегодня многие люди интересуются наукой о данных. Данные находятся в центре внимания каждого. На что он способен и чем может быть полезен. Числа часто представляют данные, и эти числа могут означать множество вещей. Эти цифры могут представлять собой выручку, запасы, клиентов и, что не менее важно, денежные средства.

Это поднимает финансовую информацию, особенно фондовый рынок. Когда дело доходит до торговли, акции, товары, ценные бумаги и другие связанные с ними инструменты невероятно похожи. Мы покупаем, продаем и храним вещи. Все это делается для получения прибыли.

Что такое наука о данных?

Чтобы извлечь ценность из данных, наука о данных объединяет различные дисциплины, включая статистику, научную методологию, искусственный интеллект (ИИ) и анализ данных. Исследователи данных — это те, кто занимается наукой о данных. Они объединяют различные возможности для анализа и получения практических выводов из данных, собранных из Интернета, смартфонов, клиентов, датчиков и других источников.

Процесс науки о данных включает в себя очистку, агрегирование и обработку данных, чтобы сделать их пригодными для сложного анализа данных. Затем аналитическое программное обеспечение и специалисты по обработке данных могут изучить результаты, чтобы найти закономерности и предоставить руководителям компаний поучительные перспективы. Благодаря комплексному курсу по науке о данных в Канаде можно освоить инструменты обработки данных.

Преимущества платформы Data Science

Предоставляя командам возможность обмениваться кодом, выводами и отчетами, платформа обработки данных сводит к минимуму дублирование и способствует творчеству. Снижает организационную сложность и включает лучшие практики для устранения узких мест рабочего процесса.

Наиболее привлекательные платформы для обработки данных обычно фокусируются на:

  • Помощь специалистам по данным в создании моделей быстрее и с меньшим количеством ошибок повысит их продуктивность.
  • Облегчение работы специалистов по данным с огромными объемами различных данных
  • Предоставление надежного искусственного интеллекта корпоративного уровня, который является беспристрастным, проверяемым и воспроизводимым.

Концепции науки о данных для фондового рынка

При обсуждении науки о данных используется много новых слов и фраз или жаргона. Мы здесь, чтобы решить все это. Статистика, математика и программирование по своей сути являются частью науки о данных. Я предоставлю ссылки на несколько ресурсов на протяжении всего эссе, если вам интересно узнать больше об этих концепциях.

Давайте воспользуемся наукой о данных, чтобы оценить фондовый рынок и выяснить, что мы все хотим знать. С помощью анализа мы можем решить, какие акции являются хорошей инвестицией, а какие нет. Давайте рассмотрим некоторые идеи науки о данных, связанные с финансами и фондовым рынком.

  • Алгоритмы

Наука о данных и программирование сильно зависят от алгоритмов. Набор руководящих принципов, используемых для выполнения конкретной операции, известен как алгоритм. Сообщается, что на фондовом рынке алгоритмическая торговля относительно распространена. Алгоритмическая торговля использует торговые алгоритмы, которые могут содержать такие правила, как покупка акций только тогда, когда они упали ровно на 5% в тот день, или продажа акций, если они потеряли 10% своей стоимости с момента первой покупки.

Все эти алгоритмы могут работать без какой-либо помощи со стороны человека. Их часто называют «торговыми ботами» из-за механического характера их торговых стратегий и отсутствия у них эмоций.

  • Образование

Этот тренинг не похож на другие тренинги. Выбор данных или их части используется для «обучения» модели машинного обучения науке о данных и машинному обучению. Как правило, полный набор данных делится на обучающую и тестовую части. Как правило, это подразделение составляет 80% всего набора данных, предназначенного для обучения по принципу 80/20. Эта информация известна как обучающие данные или обучающий набор. Модель машинного обучения должна изучать прошлые данные, чтобы делать точные прогнозы (обучающий набор).

  • Тестирование

Нас интересует производительность модели после ее обучения на тренировочном наборе. Оставшиеся 20% данных включены в него. Эта информация также известна как тестовые данные или тестовый набор. Мы сравним прогнозы нашей модели с нашим тестовым набором, чтобы проверить эффективность нашей модели.

Для получения подробной информации о полном процессе см. Курс по науке о данных в Дубае, организованный совместно с IBM.

Последние мысли

Мы обсуждаем общие фундаментальные концепции в науке о данных и машинном обучении. Для изучения науки о данных эти предметы и концепции имеют решающее значение. Здесь есть еще масса идей, которые следует принять во внимание. Мы искренне надеемся, что эти объяснения и примеры будут понятны и полезны для всех, кто интересуется наукой о данных и знаком с фондовым рынком.