Vil du starte din karriere som datavidenskabsmand, men ved ikke, hvor du skal starte? Du er på det rigtige sted! Hej fyre, velkommen til denne fantastiske Data Science Tutorial-blog, det giver dig en kickstart i datavidenskabsverdenen. For at få dybtgående viden om datalogi kan du tilmelde dig live af Edureka med support døgnet rundt og adgang til hele livet. Lad os se på, hvad vi lærer i dag:
- Hvorfor datalogi?
- Hvad er datalogi?
- Hvem er dataforsker?
- Jobtendenser
- Hvordan løses et problem i datalogi?
- Datavidenskabskomponenter
- Data Scientist Job Roller
Hvorfor datalogi?
Det er blevet sagt, at Data Scientist er 'det mest sexede job i det 21. århundrede'. Hvorfor? Fordi i løbet af de sidste par år har virksomheder lagret deres data. Og når dette gøres af hvert eneste firma, har det pludselig ført til dataeksplosion. Data er blevet den mest rigelige ting i dag.
Men hvad vil du gøre med disse data? Lad os forstå dette ved hjælp af et eksempel:
Sig, du har et firma, der fremstiller mobiltelefoner. Du frigav dit første produkt, og det blev et massivt hit. Hver teknologi har et liv, ikke? Så nu er det tid til at komme med noget nyt. Men du ved ikke, hvad der skal fornyes for at imødekomme brugernes forventninger, der venter spændt på din næste udgivelse? 
Nogen, i din virksomhed kommer op med en idé om at bruge brugergenereret feedback og vælge ting, som vi føler, brugerne forventer i den næste udgivelse.
Kommer inden for datavidenskab, du anvender forskellige dataminingsteknikker som sentimentanalyse osv. Og får de ønskede resultater.
Det er ikke kun dette, du kan træffe bedre beslutninger, du kan reducere dine produktionsomkostninger ved at komme ud på effektive måder og give dine kunder, hvad de rent faktisk vil have!
Med dette er der utallige fordele, som Data Science kan resultere i, og derfor er det blevet absolut nødvendigt for din virksomhed at have et Data Science Team.Krav som disse førte til 'Data Science' som emne i dag, og derfor skriver vi denne blog på Data Science Tutorial for dig. :)
Data Science Tutorial: Hvad er datalogi?
Udtrykket datavidenskab er kommet for nylig med udviklingen af matematisk statistik og dataanalyse. Rejsen har været fantastisk, vi har opnået så meget i dag inden for datalogi.
I de næste par år vil vi være i stand til at forudsige fremtiden som forskere fra MIT hævder. De har allerede nået en milepæl i at forudsige fremtiden med deres fantastiske forskning. De kan nu forudsige, hvad der vil ske i den næste scene i en film med deres maskine! Hvordan? Nå, det kan være lidt komplekst for dig at forstå lige nu, men rolig i slutningen af denne blog, du skal også have et svar på det.
Når vi kom tilbage, talte vi om datavidenskab, det er også kendt som datadrevet videnskab, der bruger videnskabelige metoder, processer og systemer til at udvinde viden eller indsigt fra data i forskellige former, dvs. struktureret eller ustruktureret.
Hvad er disse metoder og processer, er det, vi skal diskutere i denne Data Science Tutorial i dag.
Gå fremad, hvem stormer al denne hjerne, eller hvem praktiserer datalogi? EN Data Scientist .
Hvem er dataforsker?
Som du kan se på billedet, er en datavidenskab mesteren af alle handler! Han skal være dygtig i matematik, han skal være i erhvervslivet og skal også have store datalogiske færdigheder. Skræmt? Vær ikke. Selvom du har brug for at være god på alle disse områder, men selvom du ikke er det, er du ikke alene! Der er ikke noget som “en komplet dataforsker”. Hvis vi taler om at arbejde i et virksomhedsmiljø, fordeles arbejdet på hold, hvor hvert hold har deres egen ekspertise. Men sagen er, at du skal være dygtig i mindst et af disse felter. Også, selvom disse færdigheder er nye for dig, skal du slappe af! Det kan tage tid, men disse færdigheder kan udvikles, og tro mig, det ville være den tid, du vil investere værd. Hvorfor? Lad os se på jobtendenser.
fordelene ved jquery frem for javascript
Data Scientist Job Trends
Nå, grafen siger det hele, ikke kun er der mange jobåbninger for en datalog, men jobbet er også godt betalt! Og nej, vores blog dækker ikke lønstallene, google!
Nå, vi ved nu, at lære datalogi faktisk giver mening, ikke kun fordi det er meget nyttigt, men også at du har en god karriere i det i den nærmeste fremtid.
Lad os starte vores rejse inden for læring af datalogi nu og begynde med,
Hvordan løses et problem i datalogi?
Så nu, lad os diskutere, hvordan man skal nærme sig et problem og løse det med datalogi. Problemer i datalogi løses ved hjælp af algoritmer. Men den største ting at bedømme er, hvilken algoritme du skal bruge, og hvornår du skal bruge den?
Dybest set er der 5 slags problemer, som du kan stå over for inden for datalogi.
Lad os tage fat på hvert af disse spørgsmål og de tilknyttede algoritmer en efter en:
Er dette A eller B?
Med dette spørgsmål henviser vi til problemer, der har et kategorisk svar, som i problemer, der har en fast løsning, kan svaret enten være et ja eller et nej, 1 eller 0, interesseret, måske eller ikke interesseret.
For eksempel:
Q. Hvad vil du have, te eller kaffe?
Her kan du ikke sige, at du vil have en koks! Da spørgsmålet kun tilbyder te eller kaffe, og derfor kan du kun besvare en af disse.
Når vi kun har to typer svar, dvs. ja eller nej, 1 eller 0, kaldes det 2 - klassifikation. Med mere end to muligheder kaldes det Multi Class Classification.
Afslutningsvis, når du støder på spørgsmål, hvis svar er kategorisk, vil du i Data Science løse disse problemer ved hjælp af klassificeringsalgoritmer.
Det næste problem i denne Data Science-tutorial, som du måske støder på, måske noget som dette,
Er det underligt?
Spørgsmål som disse beskæftiger sig med mønstre og kan løses ved hjælp af algoritmer til detektion af uregelmæssigheder.
For eksempel:
Prøv at knytte problemet 'er det underligt?' til dette diagram,
Hvad er underligt i ovenstående mønster? Den røde fyr, ikke?
Når der er et mønsterbrud, markerer algoritmen den særlige begivenhed, som vi kan gennemgå. En ægte verdensapplikation af denne algoritme er blevet implementeret af kreditkortselskaber, hvor enhver usædvanlig transaktion fra en bruger er markeret til gennemgang. Derfor implementerer sikkerhed og reducerer menneskets indsats for overvågning.
Lad os se på det næste problem i denne Data Science Tutorial, vær ikke bange, beskæftiger sig med matematik!
Hvor meget eller hvor mange?
De af jer, der ikke kan lide matematik, er lettet! Regressionsalgoritmer er her!
Så når der er et problem, der kan bede om tal eller numeriske værdier, løser vi det ved hjælp af regressionsalgoritmer.
For eksempel:
Hvad bliver temperaturen i morgen?
Da vi forventer en numerisk værdi i svaret på dette problem, løser vi det ved hjælp af regressionsalgoritmer.
Lad os diskutere den næste algoritme, når vi bevæger os videre i denne Data Science-tutorial.
Hvordan er dette organiseret?
Sig, at du har nogle data, nu har du ingen anelse om, hvordan man giver mening ud af disse data. Derfor spørgsmålet, hvordan er dette organiseret?
Nå, du kan løse det ved hjælp af klyngealgoritmer. Hvordan løser de disse problemer? Lad os se:
Klyngealgoritmer grupperer dataene med hensyn til fælles karakteristika. For eksempel i ovenstående diagram er prikkerne organiseret ud fra farver. Ligeledes, hvad enten det er data, forsøger klyngealgoritmer at forstå, hvad der er fælles mellem dem og dermed ”klynger” dem sammen.
Den næste og sidste slags problem i denne Data Science-tutorial, som du kan støde på, er,
Hvad skal jeg gøre nu?
Hver gang du støder på et problem, hvor din computer skal træffe en beslutning baseret på den træning, du har givet det, involverer det forstærkningsalgoritmer.
For eksempel:
Dit temperaturkontrolsystem, når det skal beslutte, om det skal sænke rumets temperatur eller øge det.
Hvordan fungerer disse algoritmer?
Disse algoritmer er baseret på menneskelig psykologi. Vi kan lide at blive værdsat, ikke? Computere implementerer disse algoritmer og forventer at blive værdsat, når de trænes. Hvordan? Lad os se.
I stedet for at lære computeren, hvad den skal gøre, lader du den beslutte, hvad den skal gøre, og i slutningen af denne handling giver du enten en positiv eller en negativ feedback. Derfor snarere end at definere, hvad der er rigtigt og hvad der er forkert i dit system, lader du dit system “beslutte”, hvad de skal gøre, og til sidst give feedback.
Det er ligesom at træne din hund. Du kan ikke kontrollere, hvad din hund gør, ikke? Men du kan skælde på ham, når han gør forkert. Tilsvarende måske klappe ham på ryggen, når han gør, hvad der forventes.
Lad os anvende denne forståelse i eksemplet ovenfor, forestil dig at du træner temperaturstyringssystemet, så når nej. af mennesker i rummet stiger, skal der foretages en handling truffet af systemet. Enten sænk temperaturen eller øg den. Da vores system ikke forstår noget, tager det en tilfældig beslutning, lad os antage, det øger temperaturen. Derfor giver du en negativ feedback. Med dette forstår computeren, når antallet af mennesker stiger i rummet, aldrig øge temperaturen.
Tilsvarende for andre handlinger skal du give feedback.For hver feedback dit system lærer og dermed bliver mere præcist i sin næste beslutning, kaldes denne type læring Reinforcement Learning.
Nu involverer algoritmerne, som vi har lært ovenfor i denne Data Science-tutorial, en fælles 'læringspraksis'. Vi får maskinen til at lære rigtigt?
Hvad er maskinlæring?
Det er en type kunstig intelligens, der gør computere i stand til at lære på egen hånd, dvs. uden eksplicit at være programmeret. Med maskinindlæring kan maskiner opdatere deres egen kode, når de kommer over en ny situation.
Afslutningsvis i denne vejledning i datalogi ved vi nu, at datalogi understøttes af maskinindlæring og dens algoritmer til analyse. Hvordan vi foretager analysen, hvor gør vi det. Data Science har desuden nogle komponenter, som hjælper os med at løse alle disse spørgsmål.
Før det vil jeg svare på, hvordan MIT kan forudsige fremtiden, fordi jeg tror, I måske kan fortælle det nu. Så uddannede forskere i MIT deres model med film, og computerne lærte, hvordan mennesker reagerer, eller hvordan de handler, før de laver en handling.
For eksempel når du handler om at håndhænde nogen, tager du din hånd ud af lommen eller måske læner dig ind på personen. Dybest set er der en “pre action” knyttet til alle ting, vi gør. Computeren ved hjælp af film blev trænet i disse 'præ-handlinger'. Og ved at observere flere og flere film var deres computere i stand til at forudsige, hvad karakterens næste handling kunne være.
Let er det ikke? Lad mig smide endnu et spørgsmål til dig i denne Data Science-tutorial! Hvilken algoritme til maskinlæring skal de have implementeret i dette?
Datavidenskabskomponenter
1. Datasæt
Hvad vil du analysere på? Data, ikke? Du har brug for en masse data, som kan analyseres, disse data tilføres til dine algoritmer eller analytiske værktøjer. Du får disse data fra forskellige tidligere undersøgelser.
2. R Studio
R er et open source programmeringssprog og softwaremiljø til statistisk computing og grafik, der understøttes af R-fundamentet. R-sproget bruges i en IDE kaldet R Studio.
Hvorfor bruges det?
- Programmering og statistisk sprog
- Udover at blive brugt som et statistisk sprog, kan det også bruges et programmeringssprog til analytiske formål.
- Dataanalyse og visualisering
- Bortset fra at være et af de mest dominerende analyseværktøjer, er R også et af de mest populære værktøjer, der bruges til datavisualisering.
- Enkel og nem at lære
- R er en enkel og nem at lære, læse og skrive
- Gratis og open source
- R er et eksempel på en FLOSS (Free / Libre og Open Source Software), hvilket betyder, at man frit kan distribuere kopier af denne software, læse dens kildekode, ændre den osv.
R Studio var tilstrækkelig til analyse, indtil vores datasæt blev enorme, også ustrukturerede på samme tid. Denne type data blev kaldt Big Data.
3. Big Data
Big data er betegnelsen for en samling af datasæt, der er så store og komplekse, at det bliver svært at behandle ved hjælp af håndteringsdatabasehåndteringsværktøjer eller traditionelle databehandlingsapplikationer.
Nu for at tæmme disse data måtte vi komme med et værktøj, fordi ingen traditionel software kunne håndtere denne type data, og derfor kom vi med Hadoop.
4. Hadoop
Hadoop er en ramme, som hjælper os med at butik og behandle store datasæt parallelt og distribueret.
Lad os fokusere på butikken og behandle en del af Hadoop.
butik
Lagringsdelen i Hadoop håndteres af HDFS, dvs. Hadoop Distributed File System. Det giver høj tilgængelighed på tværs af et distribueret økosystem. Den måde, den fungerer på, er sådan, den bryder de indgående oplysninger i klumper og distribuerer dem til forskellige noder i en klynge, hvilket muliggør distribueret lagring.
Behandle
MapReduce er hjertet i Hadoop-behandling. Algoritmerne udfører to vigtige opgaver, kortlægger og reducerer. Kortlæggerne opdeler opgaven i mindre opgaver, der behandles parallelt. Når alle kortlæggerne udfører deres andel af arbejdet, samler de deres resultater, og derefter reduceres disse resultater til en enklere værdi af Reducer-processen. For at lære mere om Hadoop kan du gå gennem vores .
Hvis vi bruger Hadoop som vores lagring i Data Science, bliver det vanskeligt at behandle input med R Studio på grund af dets manglende evne til at klare sig godt i distribuerede omgivelser, derfor har vi Spark R.
5. Gnist R
Det er en R-pakke, der giver en let måde at bruge Apache Spark med R. Hvorfor vil du bruge den over traditionelle R-applikationer? Fordi det giver en distribueret datarammeimplementering, der understøtter operation som valg, filtrering, aggregering osv., Men på store datasæt.
Tag en pust i luften nu! Vi er færdige med den tekniske del i denne Data Science Tutorial, lad os se på det fra dit jobperspektiv nu. Jeg tror, du ville have googlet lønningerne nu til en datavidenskabsmand, men alligevel, lad os diskutere de jobroller, der er tilgængelige for dig som dataforsker.
Data Scientist Job Roller
Nogle af de fremtrædende Data Scientist jobtitler er:
- Data Scientist
- Dataingeniør
- Dataarkitekt
- Dataadministrator
- Dataanalytiker
- Business analytiker
- Data / Analytics Manager
- Business Intelligence Manager
Payscale.com-diagrammet i denne Data Science-tutorial nedenfor viser den gennemsnitlige Data Scientist-løn efter færdigheder i USA og Indien.
Tiden er moden til at øge færdighederne i Data Science og Big Data Analytics for at drage fordel af de Data Science karrieremuligheder, der kommer din vej. Dette bringer os til slutningen af Data Science tutorial blog. Jeg håber, at denne blog var informativ og merværdi for dig. Nu er det tid til at komme ind i datalogi-verdenen og blive en succesrig dataforsker.
forskel mellem metodeoverbelastning og tilsidesættelse i java
Edureka har en specielt kurateret som hjælper dig med at få ekspertise inden for maskinlæringsalgoritmer som K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes. Du lærer også begreberne Statistik, Tidsserier, Tekstminedrift og en introduktion til dyb læring. Nye partier til dette kursus starter snart !!
Har du et spørgsmål til os i Data Science Tutorial? Nævn det i kommentarfeltet, så vender vi tilbage til dig.