Программы по науке о данных уже прокладывают дорогу в будущее, которое уже наступило. В свете этого неудивительно, что наука о данных создает миллионы рабочих мест во всем мире. Цифровые гиганты, такие как Facebook, Google и IBM, вкладывают миллионы долларов в изучение и развитие различных областей науки о данных, включая машинное обучение и искусственный интеллект. На таких платформах поиска работы, как Linkedin, Glassdoor и Monster, эта должность является одной из самых востребованных. Читайте дальше, чтобы узнать больше, если вас интересует квалификация специалиста по данным.
Давайте начнем с обсуждения того, что такое наука о данных.
Как следует из названия, наука о данных работает с большим количеством данных. Группировка, категоризация и структурирование этих данных позволяют извлекать релевантную информацию, которая поддерживает рост бизнеса. Несмотря на то, что теоретически чтение этих данных может показаться простым, это не так. Вот когда в игру вступает «научная» часть уравнения. Для визуализации, организации, чтения и извлечения информации из данных, прежде чем их можно будет прочитать, необходимо использовать множество инструментов и методов.
В настоящее время, когда люди используют термин «наука о данных», они не всегда имеют в виду концепцию, описанную в учебниках, а скорее все другие предметы, которые подпадают под определение анализа данных в бизнесе, машинного обучения. и искусственный интеллект являются примерами науки.
Каждое поле выполняет свою деятельность и функции и отличается по-своему.
С курсом машинного обучения Learnbay в Хайдарабаде вы можете узнать все, что нужно знать о машинном обучении и его инструментах.
Блок-схема для науки о данных
Эта блок-схема иллюстрирует процесс обработки данных, от сбора данных до прогнозирования, а также все знания и ресурсы, необходимые на каждом уровне.
- Сбор данных
- Обработка данных
- Исследование данных
- Моделирование данных
- Отчет
1. Сбор данных
Конечно, это первый и самый важный шаг. Чтобы экспортировать данные в файл Excel или CSV, вы должны сначала решить, какие данные вы хотите проанализировать. Следующим шагом будет сделать эти данные понятными. По сути, его необходимо правильно пометить и организовать, чтобы сделать анализ простым. необходимые инструменты и способности
- Администрирование базы данных SQL
- распознавание базы данных и ее значения
- например, извлечение неструктурированных необработанных данных в документах, тексте, изображениях и видео.
- Hadoop, Spark или Apache для распределенного хранилища
2. Обработка данных
Это критический этап, потому что, поскольку данные в этом поле являются наиболее важным компонентом, вы должны убедиться, что они полностью разборчивы, прежде чем вы сможете их прочитать. Он не должен содержать ошибок, не содержать пропущенных или неверных номеров и быть последовательным.
Необходимые инструменты и способности
- Языки сценариев: SAS, R и Python.
- Python Pandas, R и инструменты распределенной обработки (Hadoop, MapReduce/Spark) используются для управления данными.
3. Изучение данных
Теперь может начаться тяжелая работа, чтобы ваши данные были организованы и удобочитаемы. Просмотр данных. Несколько методов визуализации данных используются для поиска тенденций, выявления аномалий и выявления закономерностей в данных. Вы должны быть в состоянии мыслить творчески и с вниманием к деталям, чтобы анализировать данные и выявлять любые аномалии. Затем разработайте решения в свете этого исследования. Проще говоря, этим занимается аналитик данных.
- Библиотеки R: GGplot2, Dplyr Библиотеки Python: Numpy, Matplotlib, Pandas, Scipy Логическая статистика
- Представление данных
- Экспериментальная стратегия
4. Моделирование данных
Искусственный интеллект используется в машинном обучении, когда компьютер может следовать инструкциям и правилам (алгоритмам) и давать прогнозные ответы без какого-либо контроля со стороны человека.
Имея данные, которые необходимо проанализировать, и инструкции, инженер или ученый создает набор инструкций для алгоритма машинного обучения, которому необходимо следовать для получения желаемого результата.
Это улучшит ваше общее принятие решений об использовании статистической модели в качестве инструмента прогнозирования после очистки данных и определения ключевых функций посредством исследования данных.
5. Сообщить
Способность сообщить о своих выводах вашему руководителю или корпорации является наиболее важным этапом в этом процессе. Это последний шаг.
Это должно быть понятно человеку без технического образования. Вот почему сторителлинг — это термин.
Вы также должны понимать предметную область бизнеса, чтобы понять, как данные могут повлиять на бизнес или как ваше решение способствует улучшению бизнес-решений.
Заключение
Блок-схема науки о данных завершается здесь. Вы можете начать изучать все эти инструменты и углубляться в огромный предмет науки о данных теперь, когда вы знаете, какие знания и способности необходимы, чтобы стать специалистом по данным. Вы можете начать свою карьеру, записавшись на курс по науке о данных в Хайдарабаде под руководством инструктора от Learnbay. Это известное учебное заведение создает курсы специально для студентов без предыдущего опыта или образования.
