Tanulnia kellene egy kezdőnek Python vagy R először?

Python a biztonságosabb első választás, mivel a mérnöki, telepítési és mélytanulási területeket is lefedi. Az R továbbra is erősebb a klasszikus statisztika és az akadémiai kutatás területén. A legtöbb munkacsoport mindkettőt olvassa.

Mi az adattudomány? Bevezetés, Concepts & Folyamat

⚡ Okos összefoglaló

Adattudományi extracA ts nagy mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatból nyer ki információkat statisztikák, vizualizáció és gépi tanulás segítségével. Hatlépcsős folyamatát, alapvető munkaköreit, eszköztárát és fő üzleti alkalmazásait az alábbiakban ismertetjük.

🔘 Meghatározás: Egy interdiszciplináris terület, amely a nyers adatokat olyan tudássá alakítja, amelyre a vállalkozások támaszkodhatnak.
☑️ Négy összetevő: Statisztika, vizualizáció, gépi tanulás és mélytanulás áll minden projekt alapjául.
✅ Hat szakasz: Felfedezés, előkészítés, modelltervezés, modellépítés, az eredmények operacionalizálása és kommunikációja.
🧪 szerepek: Adattudós, mérnök, elemző, statisztikus, építész, adminisztrátor, üzleti elemző és analitikai menedzser.
🇧🇷 szerszámozás: R, Python, az SAS és Spark elemzéshez; Hadoop és Hive tároláshoz; Tableau vizualizációkhoz.
⚠️ Kényszer: A tehetséghiány, a korlátozott adathozzáférés és az adatvédelmi szabályok korlátozzák, hogy mit tudnak a csapatok nyújtani.

További információk

Mi az adattudomány?

Data Science az a tanulmányi terület, amely magában foglalja pl.trachatalmas mennyiségű adatból kinyerhető információk különféle tudományos módszerek, algoritmusok és folyamatok segítségével. Segít felfedezni a nyers adatokban rejlő mintákat. Az adattudomány kifejezés a matematikai statisztika, az adatelemzés és a számítástechnika fejlődésének köszönhető. big adatok.

Az adattudomány egy interdiszciplináris terület, amely lehetővé teszi a következőket:tractudás strukturált vagy strukturálatlan adatokból. Az adattudomány lehetővé teszi, hogy egy üzleti problémát kutatási projektté alakítsunk, majd visszafordítsuk egy gyakorlati megoldássá.

Miért az adattudomány?

Íme a Data Analytics technológia használatának jelentős előnyei:

Az adat a mai világ olaja. A megfelelő eszközökkel, technológiákkal és algoritmusokkal felhasználhatjuk az adatokat, és egyértelmű üzleti előnnyé alakíthatjuk azokat.
A Data Science fejlett gépi tanulási algoritmusok segítségével segíthet felderíteni a csalásokat
Segít megelőzni a jelentős pénzügyi veszteségeket
Lehetővé teszi az intelligencia beépítését a gépekbe
Érzelemelemzést végezhet az ügyfelek márkahűségének felmérésére
Lehetővé teszi, hogy jobb és gyorsabb döntéseket hozzon
Segít abban, hogy a megfelelő terméket ajánlja a megfelelő vásárlónak, hogy javítsa vállalkozását

Az alábbi idővonal bemutatja, hogyan nőtt ki a tudományág a statisztikából és az analitikából.

Idővonal, amely az adattudomány fejlődését mutatja a statisztikától a big data-ig — Az adattudomány fejlődése

Adattudományi komponensek

Az alábbi ábra összefoglalja a négy építőelemet.

Statisztika

A statisztika az adattudományi alapismeretek legkritikusabb egysége, és a numerikus adatok nagy mennyiségben történő gyűjtésének és elemzésének módszere vagy tudománya, hogy hasznos betekintést nyerjünk.

Megjelenítés

A vizualizációs technika segítségével hatalmas mennyiségű adathoz férhet hozzá könnyen érthető és emészthető vizualizációban.

Gépi tanulás

Gépi tanulás olyan algoritmusok felépítését és tanulmányozását vizsgálja, amelyek megtanulnak előre nem látható vagy jövőbeli adatokról előrejelzéseket tenni. Nagy vonalakban a következőkre oszlik felügyelt és a felügyelet nélkül technikákat.

Deep Learning

Deep Learning egy gépi tanulási megközelítés, amelyben a réteges neurális hálózatok maguk tanulják meg a jellemzőket, így az algoritmus kiválasztja a követendő elemzési modellt.

Adattudományi folyamat

Most ebben Adattudományi oktatóanyag, megismerkedünk az adatelemzési folyamattal. Az alábbi hat szakasz a bemutatott sorrendben fut:

1. Felfedezés

A felderítési lépés magában foglalja az összes azonosított belső és külső forrásból származó adatok beszerzését, ami segít megválaszolni az üzleti kérdést.

Az adatok lehetnek:

Naplók webszerverekről
A közösségi médiából gyűjtött adatok
Népszámlálási adatkészletek
Az API-k segítségével online forrásokból streamelt adatok

2. Készítmény

Az adatokban számos inkonzisztencia lehet, például hiányzó értékek, üres oszlopok és helytelen adatformátum, amelyeket mind tisztítani kell. A modellezés előtt fel kell dolgozni, meg kell vizsgálni és kondicionálni kell az adatokat. Minél tisztábbak az adataid, annál jobbak az előrejelzéseid.

3. Modelltervezés

Ebben a szakaszban meg kell határoznia a módszert és a technikát a bemeneti változók közötti kapcsolat megrajzolásához. A modell tervezése különböző statisztikai képletek és képletek felhasználásával történik vizualizációs eszközökAz SQL elemző szolgáltatások, az R és a SAS/ACCESS néhány eszköz, amelyet erre a célra használnak.

4. Modellkészítés

Ebben a lépésben kezdődik meg maga a modellépítési folyamat. Itt az adattudós az adathalmazt betanítási és tesztelési részhalmazokra osztja. A betanítási adathalmazon olyan technikákat alkalmaz, mint az asszociáció, az osztályozás és a klaszterezés. Az elkészített modellt a „tesztelési” adathalmazon tesztelik.

5. Operaracionalizálni

Ebben a szakaszban adjuk le a végleges alapmodellt jelentésekkel, kóddal és műszaki dokumentációval együtt. A modellt alapos tesztelés után valós idejű éles környezetben telepítjük.

6. Közölje az eredményeket

Ebben a szakaszban a legfontosabb megállapításokat minden érdekelt féllel közöljük. Ez segít eldönteni, hogy a projekt eredménye sikeres vagy kudarc a modell bemenetei alapján.

Adattudományi munkakörök

A Data Scientist legjelentősebb munkakörei a következők:

Adat tudós
Az adatok Engineer
Data Analyst
Statisztikus
dátum Archikivédik
Adatadminisztrátor
Business Analyst
Data/Analytics Manager

Tanuljuk meg részletesen, mit takarnak az egyes szerepek:

Adat tudós

Szerep: A Data Scientist olyan szakember, aki hatalmas mennyiségű adatot kezel, hogy lenyűgöző üzleti elképzeléseket alkosson különféle eszközök, technikák, módszertanok, algoritmusok stb. segítségével.

Nyelvek: R, SAS, Python, SQL, Hive, MATLAB, Pig, Spark

Az adatok Engineer

Szerep: A szerepe a adatmérnök nagy mennyiségű adattal dolgozik. Olyan architektúrákat fejlesztenek, építenek, tesztelnek és tartanak karban, mint például nagyméretű feldolgozó rendszerek és adatbázisok.

NyelvekSQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Java, Ruby, C++és Perl

Data Analyst

SzerepAz adatelemző hatalmas mennyiségű adat feldolgozásáért felelős. Összefüggéseket, mintákat és trendeket keres az adatokban. Later Lenyűgöző jelentéseket és vizualizációkat biztosítanak az adatok elemzéséhez, hogy a lehető legmegvalósíthatóbb üzleti döntéseket lehessen meghozni.

Nyelvek: R, Python, HTML, JS, C, C++, SQL

Statisztikus

Szerep: A statisztikus statisztikai elméletek és módszerek segítségével gyűjti, elemzi és megérti a kvalitatív és kvantitatív adatokat.

NyelvekSQL, R, MATLAB, Tableau, Python, Perl, Sparkés Hive

Adatkezelő

Szerep: Az adatadminisztrátornak biztosítania kell, hogy a adatbázis minden releváns felhasználó számára hozzáférhető. Azt is biztosítják, hogy megfelelően működjön, és biztonságban legyen a külső forrásoktól. hacker.

Nyelvek: Ruby on Rails, SQL, Java, C# és Python

Business Analyst

Szerep: Ennek a szakembernek javítania kell az üzleti folyamatokat. Közvetítő a cégvezetői csapat és az informatikai részleg között.

NyelvekSQL, Tableau, Power BI és Python

Ezenkívül olvassa el a mi Adattudományi interjúkérdések és válaszok gyakorlásképpen egy interjú előtt.

Eszközök az adattudományhoz

Az eszközök négy csoportra oszthatók, amelyeket az alábbiakban láthatunk.

Az adatok elemzése	Adattárolás	Adatok megjelenítése	Gépi tanulás
R, Spark, Python és a SAS	Hadoop, SQL, Kaptár	R, Csoportkép, Nyers	Spark, Azure ML Stúdió, Mahout

Az adattudomány és a BI (üzleti intelligencia) közötti különbség

Az alábbi táblázat bemutatja, hogyan különbözik a kettő.

paraméterek	Üzleti intelligencia	Data Science
Észlelés	hátranézett	Előretekintés
Adatforrások	Strukturált adatok, többnyire SQL, és néha adattárház	Strukturált és strukturálatlan adatok. Például naplók, SQL, NoSQL vagy szöveg
Megközelítés	Statisztikák és vizualizáció	Statisztika, gépi tanulás és grafikon
Hangsúly	Múlt és jelen	Elemzés és természetes nyelvi feldolgozás
Eszközök	Pentaho, Microsoft Üzleti intelligencia, QlikView	R, TensorFlow

Olvasd el a különbséget a kettő között is Adattudomány és gépi tanulás.

Az adattudomány alkalmazásai

Az adattudomány néhány alkalmazása:

Internetes keresés

Google A keresés adatelemzési technológiát használ, hogy egy adott találatot a másodperc töredéke alatt megkeressen.

Ajánlórendszerek

Ajánlórendszer létrehozása. Például „ajánlott barátok” a Facebookon vagy „ajánlott videók” a YouTube, minden a Data Science segítségével történik.

Kép- és beszédfelismerés

Beszédfelismerő rendszerek, mint például a Siri, Google Az Assistant és az Alexa az adattudomány technikáját használja. Sőt, a Facebook felismeri a barátodat, amikor feltöltesz egy fotót vele az adattudomány segítségével.

Játékvilág

Az EA Sports, a Sony és a Nintendo Data Science technológiát használ. Ez javítja a játékélményt. A játékokat ma már gépi tanulási technikákkal fejlesztik, és magasabb szintre lépve frissíthetik magukat.

Online ár-összehasonlítás

A PriceRunner, a Junglee, a Shopzilla az adattudományi mechanizmuson dolgozik. Itt API-k segítségével lekérik az adatokat a releváns webhelyekről.

Az adattudományi technológia kihívásai

A pontos elemzéshez sokféle információra és adatra van szükség
Nincs megfelelő adattudományi tehetségbázis
A vezetőség nem nyújt pénzügyi támogatást egy adattudományi csapat számára
Az adatok elérhetetlensége vagy nehézkes hozzáférése
Az üzleti döntéshozók nem használják hatékonyan az adattudományi eredményeket
Nehéz elmagyarázni másoknak az adattudományt
Adatvédelmi problémák
Jelentős szakterületi szakértő hiánya
Ha egy szervezet nagyon kicsi, akkor nem lehet adatelemző csapata

GYIK

Az adatelemzés a meglévő adatok alapján kérdezi le a történteket és azok okait, általában jelentések és irányítópultok segítségével. Az adattudomány olyan modelleket épít, amelyek megjósolják, hogy mi fog történni a továbbiakban, és nagyobb mértékben támaszkodik a programozásra, a statisztikára és a gépi tanulásra.

A munkaadók kvantitatív diplomát vagy azzal egyenértékű portfóliót, valamint folyékony nyelvtudást keresnek. Python vagy R, SQL és statisztika. A szakterületi ismeretek gyakran ugyanolyan fontosak, mint a képesítés.

Python a biztonságosabb elsődleges választás, mivel a mérnöki, telepítési és mélytanulási részleget is lefedi. R továbbra is erősebb a klasszikus statisztika és az akadémiai kutatás területén. A legtöbb munkacsoport mindkettőt olvassa.

Leíró statisztikára, valószínűségszámításra, hipotézisvizsgálatra és lineáris algebrára van szükséged. A kalkulus főleg a modellek tervezésénél vagy finomhangolásakor fontos. A bizonyítások ritkák, de a képleteknek olvashatónak kell lenniük számodra.

A nyers rekordok hiányzó mezőkkel, duplikációkkal, inkonzisztens egységekkel és rossz típusokkal érkeznek meg. Minden hiba átterjed a modellre, így a csapatok az ütemterv nagy részét azzal töltik, hogy először ezeket javítsák.

Egy adattudós megfogalmazza a kérdést, feltárja az adatokat és validálja a modelleket egy kutatási környezetben. Egy gépi tanulási mérnök a validált modellt megbízhatóan futtatja éles környezetben, szem előtt tartva a monitorozást, az átképzést és a skálázást.

A generatív mesterséges intelligencia feltáró kódot készít, összefoglalja az adathalmazokat és jellemzőket javasol, tömörítve a rutinszerű elemzéseket. Annak megítélése, hogy melyik kérdést tegyük fel, és hogy egy eredmény megbízható-e, továbbra is emberi feladat.

GitHub másodpilóta automatikusan kiegészíti a pandákat, a scikit-learn-t és a kódot belül ábrázolja Jupyter és a VS Code, és ismeretlen függvényeket magyaráz el. Minden javaslatot ellenőrizzen a saját adataival szemben – az oszlopokat vagy azok jelentését nem láthatja.