Yeni başlayan biri öğrenmeli mi? Python Yoksa önce R mi?

Python Mühendislik, dağıtım ve derin öğrenmeyi de kapsadığı için daha güvenli bir ilk tercihtir. R ise klasik istatistik ve akademik araştırmalar için daha güçlüdür. Çoğu çalışma ekibi her ikisini de okur.

Veri Bilimi Nedir? Giriş, Concepts & İşlem

⚡ Akıllı Özet

Veri Bilimi uzmanıtracİstatistik, görselleştirme ve makine öğrenimi kullanarak büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden içgörü elde eder. Altı aşamalı süreci, temel iş rolleri, araç yığını ve ana iş uygulamaları aşağıda açıklanmıştır.

🔘 Tanım: İşletmelerin harekete geçebileceği bilgiye ham verileri dönüştüren disiplinler arası bir alan.
☑️ Dört bileşen: İstatistik, görselleştirme, makine öğrenimi ve derin öğrenme her projenin temelini oluşturur.
✅ Altı aşama: Keşif, hazırlık, model planlama, model oluşturma, operasyonelleştirme ve sonuçların iletilmesi.
🧪 Roller: Veri bilimci, mühendis, analist, istatistikçi, mimar, yönetici, iş analisti ve analitik yöneticisi.
️ takım: R, PythonSAS ve Spark Analiz için; depolama için Hadoop ve Hive; görselleştirme için Tableau.
⚠️ Kısıtlama: Yetenek kıtlığı, kısıtlı veri erişimi ve gizlilik kuralları, ekiplerin sunabileceği işleri sınırlıyor.

Devamını Oku

Veri Bilimi Nedir?

Veri Bilim Bu, eski uygulamaları içeren çalışma alanıdır.tracÇeşitli bilimsel yöntemler, algoritmalar ve süreçler kullanarak büyük miktarda veriden içgörüler elde etme. Ham verilerdeki gizli kalıpları keşfetmenize yardımcı olur. Veri Bilimi terimi, matematiksel istatistik, veri analizi ve diğer bilimsel yöntemlerin evrimi nedeniyle ortaya çıkmıştır. büyük veri.

Veri bilimi, size çeşitli alanlarda çalışma olanağı sağlayan disiplinler arası bir alandır.tracVeri bilimi, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerden bilgi edinmenizi sağlar. Veri bilimi, bir iş sorununu bir araştırma projesine dönüştürmenizi ve ardından bunu pratik bir çözüme çevirmenizi mümkün kılar.

Neden Veri Bilimi?

Veri Analitiği Teknolojisini kullanmanın önemli avantajları şunlardır:

Veri, günümüz dünyasının petrolüdür. Doğru araçlar, teknolojiler ve algoritmalarla veriyi kullanabilir ve onu belirgin bir iş avantajına dönüştürebiliriz.
Veri Bilimi, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak dolandırıcılığı tespit etmenize yardımcı olabilir
Önemli parasal kayıpları önlemenize yardımcı olur
Makinelere zeka katmanıza olanak tanır.
Müşteri marka sadakatini ölçmek için duygu analizi yapabilirsiniz.
Daha iyi ve daha hızlı kararlar almanızı sağlar
İşinizi geliştirmek için doğru müşteriye doğru ürünü tavsiye etmenize yardımcı olur

Aşağıdaki zaman çizelgesi, bu disiplinin istatistik ve analitikten nasıl doğduğunu göstermektedir.

İstatistikten büyük veriye kadar veri biliminin evrimini gösteren zaman çizelgesi — Veri Biliminin Evrimi

Veri Bilimi Bileşenleri

Aşağıdaki diyagram dört temel yapı taşını özetlemektedir.

İstatistikler

İstatistik, Veri Bilimi temellerinin en kritik birimidir ve yararlı bilgiler elde etmek için büyük miktarlarda sayısal verileri toplama ve analiz etme yöntemi veya bilimidir.

Görüntüleme

Görselleştirme tekniği, büyük miktarda veriye anlaşılması kolay ve sindirilebilir görsellerle erişmenize yardımcı olur.

Makine öğrenmesi

Makine öğrenmesi Bu çalışma, öngörülemeyen veya gelecekteki veriler hakkında tahminlerde bulunmayı öğrenen algoritmaların oluşturulmasını ve incelenmesini ele almaktadır. Genel olarak iki ana başlığa ayrılır: denetimli hem de denetimsiz teknikleri.

Derin Öğrenme

Derin Öğrenme Katmanlı sinir ağlarının özellikleri kendiliğinden öğrendiği bir makine öğrenme yaklaşımıdır; böylece algoritma izlenecek analiz modelini seçer.

Veri Bilimi Süreci

Şimdi bunda Veri Bilimi EğitimiVeri Bilimi Sürecini öğreneceğiz. Aşağıdaki altı aşama, gösterilen sırayla gerçekleşir:

1. keşif

Keşif adımı, iş sorusunu yanıtlamanıza yardımcı olacak, belirlenen tüm iç ve dış kaynaklardan veri almayı içerir.

Veriler şunlar olabilir:

Web sunucularından alınan günlükler
Sosyal medyadan toplanan veriler
Nüfus sayımı veri kümeleri
API'ler kullanılarak çevrimiçi kaynaklardan aktarılan veriler

2. Hazırlık

Verilerde eksik değerler, boş sütunlar ve yanlış veri formatı gibi birçok tutarsızlık olabilir ve bunların hepsinin temizlenmesi gerekir. Modelleme yapmadan önce verileri işlemeniz, keşfetmeniz ve koşullandırmanız gerekir. Verileriniz ne kadar temiz olursa, tahminleriniz de o kadar iyi olur.

3. Model Planlama

Bu aşamada girdi değişkenleri arasındaki ilişkiyi çizecek yöntem ve tekniği belirlemeniz gerekir. Bir model için planlama farklı istatistiksel formüller kullanılarak gerçekleştirilir ve görselleştirme araçlarıSQL analiz hizmetleri, R ve SAS/ACCESS bu amaçla kullanılan araçlardan bazılarıdır.

4. Model Oluşturma

Bu adımda, asıl model oluşturma süreci başlar. Burada, veri bilimci veri setini eğitim ve test alt kümelerine ayırır. Eğitim veri setine ilişkilendirme, sınıflandırma ve kümeleme gibi teknikler uygulanır. Hazırlanan model, "test" veri setine karşı test edilir.

5. Operaulusallaştırmak

Bu aşamada, raporlar, kod ve teknik belgelerle birlikte nihai temel modeli teslim edersiniz. Model, kapsamlı testlerden sonra gerçek zamanlı bir üretim ortamına dağıtılır.

6. Sonuçları İletin

Bu aşamada, temel bulgular tüm paydaşlara iletilir. Bu, modelden gelen girdilere dayanarak proje sonuçlarının başarılı mı yoksa başarısız mı olduğuna karar vermenize yardımcı olur.

Veri Bilimi İş Rolleri

En öne çıkan Veri Bilimcisi iş unvanları şunlardır:

Veri Bilim Adamı
Veri Mühendisi
Veri Analisti
İstatistikçi
Veri Architect
Veri Yöneticisi
İş Analisti
Veri/Analiz Yöneticisi

Her rolün neleri gerektirdiğini ayrıntılı olarak öğrenelim:

Veri Bilim Adamı

Rol: Veri Bilimcisi, çeşitli araçlar, teknikler, metodolojiler, algoritmalar vb. kullanarak ilgi çekici iş vizyonları ortaya çıkarmak için muazzam miktarda veriyi yöneten bir profesyoneldir.

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

Veri Mühendisi

Rol: Bir kişinin rolü veri mühendisi Büyük miktarda veriyle çalışırlar. Büyük ölçekli işlem sistemleri ve veritabanları gibi mimarileri geliştirir, kurar, test eder ve bakımını yaparlar.

Diller: SQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, JavaYakut, C++ve Perl

Veri Analisti

RolBir veri analisti, büyük miktarda veriyi analiz etmekten sorumludur. Verilerdeki ilişkileri, kalıpları ve eğilimleri araştırır. Later Verilerin analiz edilmesi ve en uygun iş kararlarının alınması için etkileyici raporlama ve görselleştirme sunacaklar.

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

İstatistikçi

Rol: İstatistikçi, istatistiksel teorileri ve yöntemleri kullanarak niteliksel ve niceliksel verileri toplar, analiz eder ve anlar.

Diller: SQL, R, MATLAB, Tableau, Python, Perl, Sparkve Hive

Veri Yöneticisi

Rol: Veri yöneticisi şunları sağlamalıdır: veritabanı İlgili tüm kullanıcılara erişilebilir durumdadır. Ayrıca, doğru şekilde çalıştığından emin olurlar ve güvenliğini sağlarlar. hack.

Diller: Ruby on Rails, SQL, Java, C# ve Python

İş Analisti

Rol: Bu profesyonelin iş süreçlerini iyileştirmesi gerekiyor. İşletme yönetimi ekibi ile BT departmanı arasında aracıdır.

Diller: SQL, Tableau, Power BI ve Python

Ayrıca, bizim okuyun Veri Bilimi Mülakat Soruları ve Cevapları Mülakat öncesi pratik yapmak için.

Veri Bilimi Araçları

Araçlar aşağıda gösterildiği gibi dört gruba ayrılmıştır.

Veri Analizi	Veri depolama	Veri Goruntuleme	Makine öğrenmesi
R, Spark, Python hem de SAS	Hadoop'unsql, kovan	R, Tablo, Çiğ	Spark, Azure ML Stüdyosu, Mahout

Veri Bilimi ile BI (İş Zekası) Arasındaki Fark

Aşağıdaki tablo ikisi arasındaki farkları göstermektedir.

Parametreler	İş Zekası	Veri Bilim
Algı	Geriye Bakmak	İleriye Dönük
Veri kaynakları	Yapılandırılmış veri, çoğunlukla SQL ve bazen de veri ambarı.	Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış veriler. Günlükler, SQL, NoSQL veya metin gibi
Yaklaşım	İstatistik ve Görselleştirme	İstatistik, Makine Öğrenimi ve Grafik
vurgu	Geçmiş ve Günümüz	Analiz ve Doğal Dil İşleme
Montaj Ekipmanı	Pentaho, Microsoft BI, QlikView	R, TensorFlow

Ayrıca, aradaki farkı okuyun. Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi.

Veri Biliminin Uygulamaları

Veri biliminin bazı uygulama alanları şunlardır:

İnternet araması

Google Arama, veri bilimi teknolojisini kullanarak saniyenin çok küçük bir bölümünde belirli bir sonucu arar.

Öneri Sistemleri

Bir öneri sistemi oluşturmak için. Örneğin, Facebook'ta "önerilen arkadaşlar" veya "önerilen videolar" gibi. YouTube, her şey Veri Biliminin yardımıyla yapılır.

Görüntü ve Konuşma Tanıma

Siri gibi konuşma tanıma sistemleri, Google Google Asistan ve Alexa, veri bilimi tekniğiyle çalışır. Dahası, Facebook, arkadaşınızla birlikte fotoğraf yüklediğinizde onu veri bilimi yardımıyla tanır.

oyun dünyası

EA Sports, Sony ve Nintendo Veri bilimi teknolojisini kullanıyor. Bu, oyun deneyiminizi geliştirir. Oyunlar artık Makine Öğrenimi teknikleri kullanılarak geliştiriliyor ve daha üst seviyelere geçtiğinizde kendilerini güncelleyebiliyorlar.

Çevrimiçi Fiyat Karşılaştırması

PriceRunner, Junglee ve Shopzilla, Veri bilimi mekanizması üzerinde çalışıyor. Burada veriler API'ler kullanılarak ilgili web sitelerinden alınır.

Veri Bilimi Teknolojisinin Zorlukları

Doğru analiz için çok çeşitli bilgi ve veriler gereklidir
Yeterli veri bilimi yetenek havuzu mevcut değil.
Yönetim, veri bilimi ekibine mali destek sağlamaz
Verilerin mevcut olmaması veya verilere erişimin zor olması
İş dünyası karar vericileri veri bilimi sonuçlarını etkili bir şekilde kullanmıyor.
Veri bilimini başkalarına açıklamak zordur
Gizlilik sorunları
Önemli bir alan uzmanının eksikliği
Bir kuruluş çok küçükse, Veri Bilimi ekibine sahip olamaz.

SSS

Veri analitiği, genellikle raporlama ve gösterge panelleri aracılığıyla, ne olup bittiğini ve nedenini açıklamak için mevcut verileri sorgular. Veri bilimi ise, bir sonraki adımda ne olacağını tahmin eden modeller oluşturur ve programlama, istatistik ve makine öğrenimine daha fazla dayanır.

İşverenler, nicel bir dereceye veya eşdeğer bir portföye ve dil bilgisine sahip adaylar ararlar. Python Veya R, SQL ve istatistik. Alan bilgisi çoğu zaman sertifika kadar önemlidir.

Python Mühendislik, dağıtım ve derin öğrenmeyi de kapsadığı için daha güvenli bir ilk tercihtir. R Klasik istatistik ve akademik araştırmalar için daha güçlü olmaya devam ediyor. Çalışma ekiplerinin çoğu her ikisini de okuyor.

Tanımlayıcı istatistik, olasılık, hipotez testi ve doğrusal cebire ihtiyacınız var. Hesaplama, esas olarak modeller tasarlarken veya ayarlarken önem taşır. İspatlar nadirdir, ancak formüller sizin için okunabilir olmalıdır.

Ham verilerde eksik alanlar, tekrarlanan kayıtlar, tutarsız birimler ve yanlış türler bulunur. Her bir hata modele de yansır, bu nedenle ekipler zamanlarının büyük bir bölümünü öncelikle bu hataları düzeltmeye ayırır.

Bir veri bilimci, araştırma ortamında soruyu formüle eder, verileri inceler ve modelleri doğrular. Bir makine öğrenimi mühendisi ise doğrulanmış modeli alır ve izleme, yeniden eğitim ve ölçeklendirmeyi göz önünde bulundurarak üretim ortamında güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlar.

Üretken yapay zeka, keşif amaçlı kod taslakları oluşturur, veri kümelerini özetler ve özellikler önerir; böylece rutin analiz süreçlerini kısaltır. Hangi sorunun sorulacağına ve bir sonucun güvenilir olup olmadığına dair karar verme yetkisi insana aittir.

GitHub Yardımcı Pilotu Pandas, scikit-learn ve grafik çizme kodlarını otomatik olarak tamamlar. Jupyter hem de VS Codeve alışılmadık işlevleri açıklıyor. Her öneriyi kendi verilerinizle doğrulayın; sütunlarınızı veya anlamlarını göremez.