В 2022 году наука о данных стала одной из горячих тем для обсуждения во многих отраслях и обществах. Она возникла как быстро развивающаяся технология, которая приносит в мир искусственный интеллект и автомобилестроение. Думаю, многие из нас слышали о «науке о данных», но что это такое? С моей первой точки зрения, наука о данных может быть способом научного мышления и знания, который включает данные и информацию, которые у нас есть.
Чтобы быть точным, наука о данных использует научный протокол, алгоритмы и системы для извлечения скрытой информации или ключевой информации из сложных и зашумленных данных, а затем обрабатывает знания для предметных областей. Он тесно связан с большими данными, машинным обучением, обработкой естественного языка, обработкой изображений и интеллектуальным анализом данных.
Согласно предыдущим исследованиям, многие люди говорят, что наука о данных, особенно внедрение модели машинного обучения в производство, чрезвычайно сложны. В целом, только 20–30% проектов машинного обучения могут быть запущены в производство, а остальные — нет. Да, это правда! Однако с ростом числа инструментов обработки данных, таких как Python и облачные вычисления, развертывание модели машинного обучения стало намного проще.
Инженер данных, аналитик данных, специалист по данным и инженер по машинному обучению — самые популярные профессии для науки о данных. Инженер данных создает конвейер данных для сбора данных, аналитик данных фокусируется на статистическом анализе данных, специалист по данным создает и развивает модель машинного обучения посредством обучения и тестирования, инженер по машинному обучению развертывает и поддерживает модель машинного обучения на этапе производства. . Однако, как специалист по данным, я узнал, что мы не только строим модели, но также занимаемся анализом и развертыванием данных.
В эпоху сообщества, управляемого данными, в областях науки о данных применялось множество инструментов программирования. Примеры: SQL, Python, R, Matlab и Tableau. Среди этих инструментов Python наиболее часто используется не только в промышленности, но и в университетах. Когда вы попытаетесь подать заявку на работу по науке о данных, вы обнаружите, что python в основном указан в требованиях к вакансии. По сравнению с другими научными инструментами, Python
1) Удобен для пользователя
2) Программирование намного проще и менее сложно
3) Открытый исходный код и бесплатно
4) Многие мощные библиотеки, такие как Scikit-Learn, Vaex, Pandas, Dash, Tensorflow
5) Легче найти решения в Интернете из-за его популярности
В этой статье я рассказал азбуку науки о данных в нескольких простых предложениях. Следовательно, я узнаю, что у многих новичков возникают проблемы с установкой Python из-за нескольких пакетов и версий. В моей следующей статье я объясню и научу, как использовать Python (для начинающих), начиная с установки и заканчивая сеансом кодирования.
Вы можете связаться со мной в Twitter, Instragram или посетить мой Веб-сайт.
Вы также можете посетить мои коллекции NFT на Opensea
