Sollte ein Anfänger lernen Python oder R zuerst?

Python ist die sicherere erste Wahl, da es auch Engineering, Implementierung und Deep Learning abdeckt. R ist weiterhin besser für klassische Statistik und akademische Forschung geeignet. Die meisten Arbeitsteams nutzen beide Programme.

Was ist Data Science? Einführung Concepts & Verfahren

⚡ Intelligente Zusammenfassung

Data Science-AbsolventtracDas Unternehmen nutzt statistische Methoden, Visualisierung und maschinelles Lernen, um aus großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Der sechsstufige Prozess, die wichtigsten Aufgabenbereiche, der eingesetzte Werkzeugkasten und die wichtigsten Geschäftsanwendungen werden im Folgenden erläutert.

🔘 Definition: Ein interdisziplinäres Feld, das Rohdaten in Wissen umwandelt, auf dessen Grundlage ein Unternehmen handeln kann.
☑️ Vier Komponenten: Statistik, Visualisierung, maschinelles Lernen und Deep Learning bilden die Grundlage jedes Projekts.
✅ Sechs Phasen: Recherche, Vorbereitung, Modellplanung, Modellerstellung, Operationalisierung und Kommunikation der Ergebnisse.
🧪 Rollen: Datenwissenschaftler, Ingenieur, Analyst, Statistiker, Architekt, Administrator, Business Analyst und Analytics Manager.
️ Werkzeug: R, Python, SAS und Spark zur Analyse; Hadoop und Hive zur Speicherung; Tableau zur Visualisierung.
⚠️ Zwang: Fachkräftemangel, eingeschränkter Datenzugriff und Datenschutzbestimmungen begrenzen die Leistungsfähigkeit der Teams.

Was ist Data Science?

Daten Wissenschaft ist das Studiengebiet, das sich mit Ex befassttracDie Gewinnung von Erkenntnissen aus riesigen Datenmengen mithilfe verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse. Sie hilft dabei, verborgene Muster in den Rohdaten zu entdecken. Der Begriff Data Science entstand aufgrund der Weiterentwicklung der mathematischen Statistik und der Datenanalyse. große Datenmengen.

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das es Ihnen ermöglicht, ...tracData Science ermöglicht es Ihnen, aus strukturierten oder unstrukturierten Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Sie hilft Ihnen, ein betriebliches Problem in ein Forschungsprojekt zu übersetzen und dieses anschließend in eine praktische Lösung umzuwandeln.

Warum Data Science?

Hier sind die wesentlichen Vorteile des Einsatzes der Data Analytics-Technologie:

Daten sind das Öl der heutigen Welt. Mit den richtigen Werkzeugen, Technologien und Algorithmen können wir Daten nutzen und in einen klaren Wettbewerbsvorteil verwandeln.
Data Science kann Ihnen helfen, Betrug mithilfe fortschrittlicher Algorithmen des maschinellen Lernens zu erkennen
Es hilft Ihnen, erhebliche finanzielle Verluste zu vermeiden
Ermöglicht es Ihnen, Maschinen mit Intelligenz auszustatten.
Sie können eine Stimmungsanalyse durchführen, um die Markentreue Ihrer Kunden zu messen
Es ermöglicht Ihnen, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen
Es hilft Ihnen, dem richtigen Kunden das richtige Produkt zu empfehlen, um Ihr Geschäft zu steigern

Die folgende Zeitleiste zeigt, wie sich diese Disziplin aus Statistik und Datenanalyse entwickelt hat.

Zeitleiste zur Entwicklung der Datenwissenschaft von der Statistik zu Big Data — Evolution der Datenwissenschaft

Data Science-Komponenten

Das folgende Diagramm fasst die vier Bausteine zusammen.

Statistiken

Statistik ist die wichtigste Einheit der Data Science-Grundlagen und die Methode oder Wissenschaft, numerische Daten in großen Mengen zu sammeln und zu analysieren, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Visualisierung

Mithilfe der Visualisierungstechnik können Sie auf große Datenmengen in leicht verständlichen und leicht verdaulichen Bildern zugreifen.

Maschinelles lernen

Maschinelles lernen Sie erforscht die Entwicklung und das Studium von Algorithmen, die lernen, Vorhersagen über unvorhergesehene oder zukünftige Daten zu treffen. Sie lässt sich grob in folgende Bereiche unterteilen: Aufsicht und unbeaufsichtigt Techniken.

Tiefes Lernen

Tiefes Lernen ist ein maschinelles Lernverfahren, bei dem geschichtete neuronale Netze die Merkmale selbst lernen, sodass der Algorithmus das zu befolgende Analysemodell auswählt.

Data Science-Prozess

Jetzt hier Data Science-TutorialWir werden den Data-Science-Prozess kennenlernen. Die sechs folgenden Phasen werden in der angegebenen Reihenfolge ablaufen:

1. Entdeckung

Der Discovery-Schritt umfasst die Erfassung von Daten aus allen identifizierten internen und externen Quellen, die Ihnen bei der Beantwortung der Geschäftsfrage helfen.

Die Daten können sein:

Protokolle von Webservern
Aus sozialen Medien gesammelte Daten
Volkszählungsdatensätze
Daten, die mithilfe von APIs aus Online-Quellen gestreamt werden

2. Vorbereitung

Daten können zahlreiche Inkonsistenzen aufweisen, wie fehlende Werte, leere Spalten und ein falsches Datenformat. All diese Fehler müssen behoben werden. Vor der Modellierung müssen die Daten verarbeitet, analysiert und aufbereitet werden. Je sauberer die Daten, desto besser die Vorhersagen.

3. Modellplanung

In dieser Phase müssen Sie die Methode und Technik zum Zeichnen der Beziehung zwischen Eingabevariablen festlegen. Die Planung für ein Modell erfolgt mithilfe verschiedener statistischer Formeln und VisualisierungstoolsSQL Analysis Services, R und SAS/ACCESS sind einige der Werkzeuge, die für diesen Zweck verwendet werden.

4. Modellbau

In diesem Schritt beginnt der eigentliche Modellbildungsprozess. Hier teilt der Data Scientist den Datensatz in Trainings- und Testdaten auf. Techniken wie Assoziationsanalyse, Klassifizierung und Clustering werden auf die Trainingsdaten angewendet. Das erstellte Modell wird anschließend anhand der Testdaten überprüft.

5. Operanationalisieren

In dieser Phase liefern Sie das finale Basismodell inklusive Berichten, Code und technischer Dokumentation. Nach gründlichen Tests wird das Modell in einer Echtzeit-Produktionsumgebung bereitgestellt.

6. Ergebnisse kommunizieren

In dieser Phase werden die wichtigsten Erkenntnisse allen Stakeholdern kommuniziert. Dies hilft Ihnen bei der Entscheidung, ob die Projektergebnisse basierend auf den Eingaben aus dem Modell ein Erfolg oder ein Misserfolg sind.

Stellenangebote im Bereich Data Science

Die bekanntesten Berufsbezeichnungen für Data Scientists sind:

Daten Scientist
Dateningenieur
Data Analyst
Statistiker
Datum Architect
Datenadministrator
Geschäft Analytikerin
Daten-/Analysemanager

Lassen Sie uns herausfinden, was jede Rolle im Detail beinhaltet:

Daten Scientist

Rolle: Ein Data Scientist ist ein Fachmann, der enorme Datenmengen verwaltet, um unter Einsatz verschiedener Tools, Techniken, Methoden, Algorithmen usw. überzeugende Geschäftsvisionen zu entwickeln.

Sprachen: R, SAS, PythonSQL, Hive, MATLAB, Pig, Spark

Dateningenieur

Funktion / Rolle (Role) *: Die Rolle eines Dateningenieur arbeitet mit großen Datenmengen. Sie entwickeln, konstruieren, testen und warten Architekturen wie beispielsweise groß angelegte Verarbeitungssysteme und Datenbanken.

SprachenSQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Java, Rubin, C++und Perl

Data Analyst

Funktion / Rolle (Role) *Ein Datenanalyst ist für die Auswertung riesiger Datenmengen verantwortlich. Er sucht nach Zusammenhängen, Mustern und Trends in den Daten. Later Sie werden aussagekräftige Berichte und Visualisierungen liefern, um die Daten zu analysieren und so die bestmöglichen Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Sprachen: R, PythonHTML, JS, C, C++, SQL

Statistiker

Funktion / Rolle (Role) *: Der Statistiker sammelt, analysiert und versteht qualitative und quantitative Daten mithilfe statistischer Theorien und Methoden.

SprachenSQL, R, MATLAB, Tableau, Python, Perl, Spark, und Hive

Datenadministrator

Funktion / Rolle (Role) *: Der Datenadministrator sollte sicherstellen, dass die Datenbank ist für alle relevanten Nutzer zugänglich. Sie stellen außerdem sicher, dass es ordnungsgemäß funktioniert und schützen es vor Hacking.

Sprachen: Ruby on Rails, SQL, Java, C# und Python

Geschäft Analytikerin

Funktion / Rolle (Role) *: Dieser Fachmann muss Geschäftsprozesse verbessern. Er/sie fungiert als Mittler zwischen der Geschäftsleitung und der IT-Abteilung.

SprachenSQL, Tableau, Power BI und Python

Lesen Sie auch unsere Fragen und Antworten im Vorstellungsgespräch für Data Scientists Zum Üben vor einem Vorstellungsgespräch.

Tools für Data Science

Die Werkzeuge lassen sich in vier Gruppen unterteilen, die unten dargestellt sind.

Datenanalyse	Data Warehousing	Datenvisualisierung	Maschinelles lernen
R, Spark, Python und SAS	Hadoop, SQL, Hive	R, Tableau, Roh	Spark, Azure ML Studio, Mahout

Unterschied zwischen Data Science und BI (Business Intelligence)

Die folgende Tabelle zeigt die Unterschiede zwischen den beiden.

Kenngrößen	Geschäftsanalytik	Daten Wissenschaft
Wahrnehmung	Rückblick	Ich freue mich auf
Datenquellen	Strukturierte Daten, meist SQL, und manchmal ein Data Warehouse	Strukturierte und unstrukturierte Daten. Wie Protokolle, SQL, NoSQL oder Text
Ansatz	Statistik & Visualisierung	Statistik, maschinelles Lernen und Grafik
Betonung	Vergangenheit & Gegenwart	Analyse und Verarbeitung natürlicher Sprache
Zubehör	Pentaho, Microsoft BI, QlikView	R, TensorFlow

Lesen Sie außerdem den Unterschied zwischen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Anwendungen der Datenwissenschaft

Anwendungsgebiete der Datenwissenschaft sind beispielsweise:

Internetsuche

Google Die Suche nutzt Data-Science-Technologien, um innerhalb eines Bruchteils einer Sekunde ein bestimmtes Ergebnis zu finden.

Empfehlungssysteme

Um ein Empfehlungssystem zu erstellen. Zum Beispiel „Freundesvorschläge“ auf Facebook oder „Videovorschläge“ auf [Plattformname]. YouTube, alles wird mit Hilfe von Data Science erledigt.

Bild- und Spracherkennung

Spracherkennungssysteme wie Siri, Google Google Assistant und Alexa basieren auf Data-Science-Techniken. Auch Facebook erkennt mithilfe von Data Science Ihre Freunde, wenn Sie ein gemeinsames Foto hochladen.

Spielewelt

EA Sports, Sony und Nintendo nutzen Data-Science-Technologie. Dies verbessert Ihr Spielerlebnis. Spiele werden jetzt mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens entwickelt und können sich selbst aktualisieren, wenn Sie zu höheren Levels wechseln.

Online-Preisvergleich

PriceRunner, Junglee und Shopzilla arbeiten am Data-Science-Mechanismus. Dabei werden Daten mithilfe von APIs von den entsprechenden Websites abgerufen.

Herausforderungen der Data-Science-Technologie

Für eine genaue Analyse ist eine Vielzahl an Informationen und Daten erforderlich
Es steht kein ausreichender Pool an Data-Science-Talenten zur Verfügung.
Das Management leistet keine finanzielle Unterstützung für ein Data-Science-Team
Nichtverfügbarkeit oder schwieriger Zugriff auf Daten
Unternehmensentscheider nutzen die Ergebnisse der Datenanalyse nicht effektiv.
Es ist schwierig, anderen die Datenwissenschaft zu erklären
Datenschutzprobleme
Fehlen eines bedeutenden Fachexperten
Wenn eine Organisation sehr klein ist, kann sie kein Data-Science-Team haben.

Häufig gestellte Fragen

Die Datenanalyse untersucht vorhandene Daten, um zu erklären, was passiert ist und warum, üblicherweise mithilfe von Berichten und Dashboards. Die Datenwissenschaft hingegen entwickelt Modelle, die zukünftige Ereignisse vorhersagen, und stützt sich dabei stärker auf Programmierung, Statistik und maschinelles Lernen.

Arbeitgeber suchen einen quantitativen Hochschulabschluss oder ein gleichwertiges Portfolio sowie fließende Kenntnisse in Python oder R, SQL und Statistik. Fachwissen ist oft genauso wichtig wie formale Qualifikationen.

Python ist die sicherere erste Wahl, da sie auch Engineering, Implementierung und Deep Learning abdeckt. R Die klassische Statistik und die akademische Forschung bleiben weiterhin stark vertreten. Die meisten Arbeitsteams lesen beides.

Sie benötigen Kenntnisse in deskriptiver Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Hypothesentests und linearer Algebra. Analysis ist vor allem beim Entwurf und der Optimierung von Modellen relevant. Beweise sind selten, Formeln müssen aber für Sie verständlich sein.

Die Rohdatensätze enthalten fehlende Felder, Duplikate, inkonsistente Einheiten und falsche Datentypen. Jeder Fehler wirkt sich auf das Modell aus, sodass die Teams einen Großteil ihrer Arbeitszeit mit deren Behebung verbringen.

Ein Data Scientist formuliert die Fragestellung, analysiert Daten und validiert Modelle im Forschungsumfeld. Ein Machine-Learning-Ingenieur sorgt dafür, dass das validierte Modell zuverlässig in der Produktion läuft und berücksichtigt dabei Monitoring, Retraining und Skalierbarkeit.

Generative KI entwirft explorativen Code, fasst Datensätze zusammen und schlägt Merkmale vor, wodurch Routineanalysen komprimiert werden. Die Beurteilung, welche Frage gestellt werden soll und ob einem Ergebnis vertraut werden kann, bleibt jedoch menschlich.

GitHub-Copilot Vervollständigt automatisch Code für pandas, scikit-learn und Diagramme innerhalb von Jupyter und VS Codeund erklärt unbekannte Funktionen. Überprüfen Sie jeden Vorschlag anhand Ihrer eigenen Daten – das Programm kann Ihre Spalten und deren Bedeutung nicht einsehen.