Breadcrumbs

Наука о данных для начинающих

  • Наука о данных - это область, которая включает в себя множество поддоменов, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, статистика, визуализация данных и аналитика, а также содержит практические примеры и упражнения, которые помогут вам применить эти концепции в реальном мире. За последние несколько лет возник огромный спрос на специалистов по обработке данных. Для повышения эффективности бизнеса становится важным анализ данных.

    В этом учебном пособии по науке о данных мы предоставим исчерпывающий обзор основных концепций, инструментов и методов, используемых в области науки о данных.

    Наука о данных - это область, которая включает в себя извлечение информации из данных с использованием различных методов и инструментов. Если вы новичок в науке о данных, вот несколько шагов, которые вы можете выполнить, чтобы начать:

    1. Изучайте программирование: Программирование - фундаментальный навык в науке о данных. Python - наиболее часто используемый язык программирования в науке о данных, и в нем есть несколько библиотек, полезных для науки о данных, таких как NumPy, Pandas и Scikit-learn. Вы можете начать с изучения основ программирования на Python.
    2. Изучайте статистику: Статистика - это основа науки о данных. Понимание статистических концепций, таких как среднее значение, медиана, дисперсия и стандартное отклонение, имеет решающее значение для работы с данными. Вы можете начать с изучения основ статистики.
    3. Изучайте визуализацию данных: Визуализация данных - необходимый навык в науке о данных. Это помогает понять закономерности и тенденции в данных. В Python есть несколько библиотек, полезных для визуализации данных, таких как Matplotlib и Seaborn.
    4. Изучение машинного обучения: Машинное обучение является основой науки о данных. Оно включает в себя построение моделей, которые могут извлекать уроки из данных и делать прогнозы. Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, таких как обучение под наблюдением, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Вы можете начать с изучения основ машинного обучения.
    5. Практика с помощью проектов: практика необходима для изучения науки о данных. Вы можете начать с небольших проектов, таких как очистка данных, анализ данных и модели машинного обучения. Kaggle — это платформа, на которой вы можете найти проекты и соревнования по науке о данных, чтобы попрактиковаться в своих навыках.
    6. Учитесь у сообщества: сообщество специалистов по анализу данных очень активно, и существует несколько доступных ресурсов для обучения. Вы можете присоединиться к онлайн-сообществам, таким как Reddit, LinkedIn или Twitter. Вы также можете посещать местные встречи и мероприятия, посвящённые анализу данных.
    7. Постоянно учитесь: наука о данных — быстро развивающаяся область, в которой постоянно появляются новые методы и инструменты. Поэтому важно продолжать учиться и быть в курсе последних тенденций и разработок в области науки о данных.

    Таким образом, изучение науки о данных включает в себя программирование, статистику, визуализацию данных, машинное обучение, практику, обучение в сообществе и непрерывное обучение. Приложив усилия и проявив настойчивость, вы сможете овладеть наукой о данных и начать создавать решения для реальных проблем.

    К концу этого руководства вы будете иметь четкое представление о ключевых концепциях и инструментах, используемых в науке о данных для начинающих , и будете на пути к тому, чтобы стать профессионалом в этой области.

     

    Потребность в науке о данных

    Существует 4 основные причины, по которым наука о данных необходима в современном мире.

    • Предприятия сегодня работают на основе анализа потребностей клиентов, и именно отсюда берется наука о данных. С помощью науки о данных компании используют методы интеллектуального анализа и сортировки данных, чтобы понять область, представляющую интерес для их пользователей.
    • Сегодня наука о данных активно используется для обработки неструктурированных данных, что также требует меньше времени.
    • Это помогает в определении цели бизнеса и помогает в достижении цели (в то же время это также помогает в прогнозировании будущих данных на основе поведенческого паттерна)
    • Это расширяет возможности вашей организации, выделяя лучших из лучших людей в составе вашей рабочей силы. Это помогает в сортировке и фильтрации кандидатов с разных платформ, что пропорционально экономит много времени, а также повышает шансы нанять хорошего кандидата.

    Карьера в области науки о данных

    Наука о данных на сегодняшний день считается одной из самых желанных профессий в сфере ИТ. Возможности роста в области науки о данных сравнительно высоки, чем на любой другой работе. В настоящее время компании уделяют больше внимания работе в области науки о данных, чтобы повысить уровень своих бизнес-целей, что также привело к появлению на рынке большого количества рабочих мест в области науки о данных.

    Вот некоторые из наиболее заметных профессий в области науки о данных:-

    • Специалист по обработке данных,
    • Архитектор данных,
    • Администратор данных,
    • Аналитик данных,
    • Бизнес-аналитик.

    Жизненный цикл науки о данных

    Это методология, которой придерживаются для решения проблемы науки о данных.

    • Понимание бизнеса
    • Понимание данных
    • Подготовка данных
    • Исследовательский анализ данных
    • Моделирование данных
    • Оценка модели
    • Развертывание модели

    Приложения науки о данных

    Существует множество применений науки о данных, а именно:-

    • Поисковые системы,
    • Транспорт, финансы,
    • Электронная коммерция,
    • Здравоохранение,
    • Распознавание изображений,
    • Рекомендации по таргетингу и т.д.

    Предпосылки и инструменты для науки о данных

    Чтобы получить опыт в области науки о данных. во-первых, вам необходимо иметь прочную основу в различных аспектах науки о данных. которое включает в себя знание языков запросов, таких как: - SQL, языков программирования, таких как R и python, а также инструментов визуализации, таких как: - PowerBI, Quilsense, Quilview и Tableau. Кроме того, решающее значение имеет базовое понимание статистики для машинного обучения. Для эффективного применения алгоритмов машинного обучения важно практиковать и внедрять их с примерами использования, соответствующими вашей желаемой области.

    Раздел 1: Основы Python

    Раздел 2: Анализ данных с помощью Python

    Раздел 3: Очистка веб-страниц

    Раздел 4: Основы статистической математики

    • Среднее значение, стандартное отклонение и дисперсия — Реализация
    • Минимизация производных и функций
    • Распределения вероятностей [ Набор 1 , Набор 2 , Набор 3 ]
    • Доверительные интервалы
    • Корреляция и ковариация
    • Случайные величины
    • Проверка гипотез
      • T-test
      • Paired T-test
      • p-value
      • F-Test
      • z-test
    • Тест Хи-квадрат
    • Тест ANOVA
      • Тест ANOVA с использованием Python [ Односторонний , двусторонний ]
      • Тест ANOVA с использованием R
    • F-Статистика
      • F-Статистика с Python
      • F-Статистика с помощью R

    Раздел 5: Машинное обучение

    • Обучение под наблюдением
      • Регрессия
        • Linear Regression
        • Regression Trees
        • Non-Linear Regression
        • Bayesian Linear Regression
        • Polynomial Regression[ Using Python, Using R ]
      • Классификация
        • Random Forest
        • Decision Trees
        • Logistic Regression
        • Support Vector Machines
      • Нейронные сети
    • Обучение без учителя
      • K-means clustering
      • DBScan clustering
      • KNN (k-nearest neighbours)
      • Hierarchal clustering
      • Anomaly detection
      • Principle Component Analysis
    • Дерево решений
      • Decision Tree
      • Implementing Decision tree
      • Decision Tree Regression using sklearn

    Раздел 6: Глубокое обучение

    • Введение в глубокое обучение
    • Введение в искусственные нейтральные сети
    • Сверточные нейронные сети (CNNs)
    • Рекуррентные нейронные сети
    • Генеративные состязательные сети (GAN)
    • Сети с радиальными базисными функциями (RBFNs)
    • Многослойные персептроны (MLP)
    • Глубокое обучение с помощью Python OpenCV
    • Обнаружение пневмонии с помощью глубокого обучения

    Раздел 7: Обработка естественного языка

    • Введение в обработку естественного языка
    • Обработка естественного языка
    • Применение НЛП
    • Библиотеки НЛП
      • Scikit-learn
      • Natural language Toolkit (NLTK)
      • Pattern
      • TextBlob
      • Query
    • Предварительная обработка текста на Python | Set – 1
    • Предварительная обработка текста на Python | Set 2
    • Синтаксическое дерево – Обработка естественного языка
    • Перевод и обработка естественного языка с помощью Google
    • НЛП-анализ отзывов о ресторана
Информация о материале
Категория: Data Sciense
Просмотров: 98