Kas yra duomenų mokslas? Duomenų mokslo vadovas pradedantiesiems

Duomenų mokslas yra dirbtinio intelekto ateitis. Sužinokite, kas yra duomenų mokslas, kaip jis gali suteikti pridėtinės vertės jūsų verslui ir įvairiems jo gyvavimo ciklo etapams.

Pasauliui įžengus į didžiųjų duomenų erą, išaugo ir jų saugojimo poreikis. Tai buvo pagrindinis iššūkis ir rūpestis įmonių pramonei iki 2010 m. Pagrindinis dėmesys buvo sutelktas į duomenų kaupimo sistemos ir sprendimų kūrimą. Dabar, kai „Hadoop“ ir kitos sistemos sėkmingai išsprendė saugojimo problemą, dėmesys buvo nukreiptas į šių duomenų apdorojimą. Duomenų mokslas yra čia slaptas padažas. „Data Science“ gali iš tikrųjų paversti realybe visas Holivudo mokslinių fantastinių filmų idėjas. Duomenų mokslas yra dirbtinio intelekto ateitis. Todėl labai svarbu suprasti, kas yra duomenų mokslas ir kaip jis gali suteikti pridėtinės vertės jūsų verslui.



java turi-santykius
„Edureka 2019“ karjeros vadovas išėjo! Gidiausi darbo vaidmenys, tikslūs mokymosi keliai, pramonės perspektyvos ir dar daugiau. parsisiųsti dabar.

Šiame tinklaraštyje aptarsiu šias temas.



Šio tinklaraščio pabaigoje galėsite suprasti, kas yra „Data Science“, ir jo vaidmenį išgaunant prasmingas įžvalgas iš sudėtingų ir didelių duomenų rinkinių, esančių aplink mus.Norėdami gauti išsamių žinių apie duomenų mokslą, galite užsiregistruoti tiesiogiai sukūrė „Edureka“ su parą visą parą ir visą gyvenimą.

Kas yra duomenų mokslas?

Duomenų mokslas yra įvairių įrankių, algoritmų ir mašininio mokymosi principų derinys, kurio tikslas yra atrasti paslėptus šablonus iš neapdorotų duomenų. Bet kuo tai skiriasi nuo to, ką statistikai daro daugelį metų?



Atsakymas slypi skirtume tarp aiškinimo ir prognozavimo.

Duomenų analitikas v / s Duomenų mokslas - „Edureka“

Kaip matote iš aukščiau esančio vaizdo, duomenų analitikaspaprastai paaiškina, kas vyksta, apdorojant duomenų istoriją. Kita vertus, „Data Scientist“ ne tik atlieka tiriamąją analizę, kad rastų įžvalgas iš jos, bet ir naudoja įvairius pažangius mašininio mokymosi algoritmus tam tikro įvykio įvykiui nustatyti ateityje. Duomenų mokslininkas pažvelgs į duomenis iš daugelio kampų, kartais kampų, kurie anksčiau nebuvo žinomi.



Taigi, duomenų mokslas pirmiausia naudojamas priimant sprendimus ir numatant nuspėjamąją priežastinę analizę, receptinę analizę (nuspėjamasis ir sprendimų mokslas) ir mašininį mokymąsi.

  • Nuspėjama priežastinė analizė - Jei norite modelio, kuris ateityje galėtų numatyti konkretaus įvykio galimybes, turite taikyti nuspėjamąją priežastinę analizę. Tarkime, jei jūs suteikiate pinigus kreditui, tai tikimybė, kad klientai laiku atliks būsimus kredito mokėjimus, jums kelia susirūpinimą. Čia galite sukurti modelį, kuris galėtų atlikti nuspėjamą analizę pagal kliento mokėjimų istoriją, kad būtų galima numatyti, ar būsimi mokėjimai bus atlikti laiku, ar ne.
  • Receptinė analizė: Jei norite modelio, kuris turėtų intelektą priimti savo sprendimus ir sugebėtų jį modifikuoti dinaminiais parametrais, jums tikrai reikia recepto analizės. Ši gana nauja sritis yra patarimų teikimas. Kitaip tariant, tai ne tik numato, bet ir siūlo daugybę numatytų veiksmų ir susijusių rezultatų.
    Geriausias to pavyzdys yra „Google“ savarankiškai vairuojantis automobilis, kurį taip pat aptariau anksčiau. Transporto priemonių surinktais duomenimis galima mokyti savarankiškai važiuojančius automobilius. Šiems duomenims galite paleisti algoritmus, kad į juos būtų galima patekti. Tai leis jūsų automobiliui priimti sprendimus, pavyzdžiui, kada sukti, kuriuo keliu pasukti,kada sulėtinti greitį ar pagreitinti.
  • Mašininis mokymasis numatant - Jei turite sandorių finansų įmonėje duomenų ir turite sukurti modelį, kad nustatytumėte ateities tendencijas, tada mašininio mokymosi algoritmai yra geriausias pasirinkimas. Tai patenka į prižiūrimo mokymosi paradigmą. Tai vadinama prižiūrima, nes jūs jau turite duomenų, kuriais remdamiesi galėsite mokyti savo mašinas. Pavyzdžiui, sukčiavimo nustatymo modelį galima išmokyti naudojant istorinį apgaulingų pirkinių įrašą.
  • Mašininis mokymasis modelio atradimui - Jei neturite parametrų, kuriais remdamiesi galėsite prognozuoti, turite išsiaiškinti duomenų rinkinyje paslėptus modelius, kad galėtumėte prasmingai prognozuoti. Tai ne tik neprižiūrimas modelis, nes neturite iš anksto apibrėžtų etikečių grupavimui. Dažniausias algoritmas, naudojamas ieškant modelio, yra „Clustering“.
    Tarkime, kad dirbate telefonų įmonėje ir turite sukurti tinklą, pastatydami bokštus regione. Tada galite naudoti grupavimo metodą, norėdami rasti tas bokšto vietas, kurios užtikrins, kad visi vartotojai gautų optimalų signalo stiprumą.

Pažiūrėkime, kaip skiriasi aukščiau aprašytų metodų dalis atliekant duomenų analizę ir duomenų mokslą. Kaip matote paveikslėlyje žemiau, duomenų analizėapima aprašomąją analizę ir numatymą tam tikru mastu. Kita vertus, duomenų mokslas yra daugiau apie nuspėjamąją priežastinę analizę ir mašininį mokymąsi.

Duomenų mokslo analizė - „Edureka“

Dabar, kai žinote, kas tiksliai yra „Data Science“, leiskite dabar išsiaiškinti priežastį, kodėl jo pirmiausia reikėjo.

Kodėl duomenų mokslas?

  • Tradiciškai turimi duomenys dažniausiai buvo struktūrizuoti ir mažo dydžio, kuriuos buvo galima išanalizuoti naudojant paprastus BI įrankius.Skirtingai nuotradicinės sistemos, kurios dažniausiai buvo struktūrizuotos, šiandien dauguma duomenų yra nestruktūrizuoti arba pusiau struktūrizuoti. Pažvelkime į toliau pateiktame paveikslėlyje pateiktas duomenų tendencijas, kurios rodo, kad iki 2020 m. Daugiau nei 80% duomenų bus nestruktūruoti.
    Nestruktūrizuotų duomenų srautas - „Edureka“
    Šie duomenys generuojami iš įvairių šaltinių, tokių kaip finansiniai žurnalai, tekstiniai failai, daugialypės terpės formos, jutikliai ir priemonės. Paprasti BI įrankiai negali apdoroti šio didžiulio duomenų kiekio ir įvairovės. Štai kodėl mums reikia sudėtingesnių ir pažangesnių analitinių įrankių ir algoritmų, kad galėtume apdoroti, analizuoti ir semtis prasmingų įžvalgų.

Tai nėra vienintelė priežastis, kodėl duomenų mokslas išpopuliarėjo. Pasigilinkime ir pažiūrėkime, kaip „Data Science“ naudojamas įvairiose srityse.

  • Kaip būtų, jei galėtumėte suprasti tikslius klientų reikalavimus iš esamų duomenų, tokių kaip ankstesnė kliento naršymo istorija, pirkinių istorija, amžius ir pajamos. Be abejo, visus šiuos duomenis turėjote ir anksčiau, tačiau dabar turėdami didžiulį duomenų kiekį ir įvairovę, galite efektyviau mokyti modelius ir tiksliau rekomenduoti produktą savo klientams. Ar tai nebūtų nuostabu, nes jūsų organizacijai atsiras daugiau verslo?
  • Paimkime kitą scenarijų, kad suprastume duomenų mokslo vaidmenį sprendimų priėmimas.Kaip būtų, jei jūsų automobilis turėtų sumanumo nuvaryti jus namo? Savarankiškai važiuojantys automobiliai renka tiesioginius duomenis iš jutiklių, įskaitant radarus, fotoaparatus ir lazerius, kad sukurtų jo aplinkos žemėlapį. Remiantis šiais duomenimis, priimami sprendimai, pavyzdžiui, kada paspartinti, kada paspartinti, kada aplenkti, kur pasukti - naudojant pažangius mašininio mokymosi algoritmus.
  • Pažiūrėkime, kaip duomenų mokslą galima naudoti nuspėjamojoje analizėje. Paimkime kaip pavyzdį orų prognozavimą. Duomenis iš laivų, orlaivių, radarų, palydovų galima rinkti ir analizuoti, kad būtų galima sukurti modelius. Šie modeliai ne tik prognozuos orus, bet ir padės numatyti bet kokių natūralių nelaimių atsiradimą. Tai padės iš anksto imtis tinkamų priemonių ir išgelbėti daug brangių gyvybių.

Pažvelkime į žemiau pateiktą infografiką, kad pamatytume visas sritis, kuriose „Data Science“ kuria savo įspūdį.

Duomenų mokslo naudojimo atvejai - „Edureka“

Kas yra duomenų mokslininkas?

„Data Scientists“ yra keletas apibrėžimų. Paprastais žodžiais tariant, duomenų mokslininkas yra tas, kuris praktikuoja duomenų mokslo meną.Terminas „duomenų mokslininkas“ buvosugalvota įvertinus tai, kad duomenų mokslininkas semiasi daug informacijos iš mokslo sričių ir programų, ar tai būtų statistika, ar matematika.

Ką veikia duomenų mokslininkas?

Duomenų mokslininkai yra tie, kurie susiduria su sudėtingomis duomenų problemomis, turėdami didelę tam tikrų mokslo sričių patirtį. Jie dirba su keliais elementais, susijusiais su matematika, statistika, informatika ir kt. (Nors jie gali būti ne visų šių sričių ekspertai).Jie daug naudoja naujausias technologijas ieškodami sprendimų ir priimdami išvadas, kurios yra labai svarbios organizacijos augimui ir plėtrai. Duomenų mokslininkai pateikia duomenis daug naudingesne forma, palyginti su pirminiais duomenimis, gautais iš struktūrinių ir nestruktūruotų formų.

Norėdami sužinoti daugiau apie duomenų mokslininką, galite perskaityti šį straipsnį

Toliau einame aptarti BI. Esu įsitikinęs, kad galbūt esate girdėję ir apie verslo intelektą (BI). Dažnai duomenų mokslas yra painiojamas su BI. Aš pasakysiu glaustai ir aiškiaikontrastai tarp šių dviejų, kurie padės geriau suprasti. Pažiūrėkime.

Verslo intelektas (BI) ir duomenų mokslas

  • Verslo intelektas (BI) iš esmės analizuoja ankstesnius duomenis, kad rastų įžvalgų ir įžvalgų verslo tendencijoms apibūdinti. Čia BI leidžia jums paimti duomenis iš išorinių ir vidinių šaltinių, juos paruošti, vykdyti užklausas ir sukurti informacijos suvestines, kad atsakytumėte į tokius klausimus kaip:ketvirčio pajamų analizėar verslo problemos. BI gali įvertinti tam tikrų įvykių poveikį artimiausioje ateityje.
  • Duomenų mokslas yra labiau į ateitį orientuotas požiūris, tiriamasis būdas, daugiausia dėmesio skiriant praeities ar esamų duomenų analizei ir būsimų rezultatų prognozavimui, siekiant priimti pagrįstus sprendimus. Tai atsako į atvirus klausimus apie „kas“ ir „kaip“ įvykius.

Pažvelkime į kai kuriuos kontrastingus bruožus.

funkcijos Verslo žvalgyba (BI) Duomenų mokslas
Duomenų šaltinisStruktūrinis
(Paprastai „SQL“, dažnai „Data Warehouse“)
Tiek struktūrizuotas, tiek nestruktūruotas

(žurnalai, debesies duomenys, SQL, NoSQL, tekstas)

metodasStatistika ir vizualizacijaStatistika, mašininis mokymasis, grafikų analizė, neurolingvistinis programavimas (NLP)
SusitelkitePraeitis ir dabartisDabartis ir ateitis
ĮrankiaiPentaho, „Microsoft BI“,QlikView, R.„RapidMiner“, „BigML“, „Weka“, R.

Viskas buvo apie tai, kas yra duomenų mokslas. Dabar supraskime duomenų mokslo gyvavimo ciklą.

Dažna „Data Science“ projektuose padaryta klaida yra duomenų rinkimas ir analizė, nesuprantant reikalavimų ar net tinkamai neįforminant verslo problemos. Todėl labai svarbu jums sekti visus duomenų mokslo gyvavimo ciklo etapus, kad užtikrintumėte sklandų projekto veikimą.

Duomenų mokslo gyvavimo ciklas

Čia pateikiama trumpa pagrindinių duomenų mokslo gyvavimo ciklo etapų apžvalga:

Duomenų mokslo gyvavimo ciklas - „Edureka“


Duomenų mokslo atradimas - „Edureka“1 etapas - atradimas:
Prieš pradedant projektą, svarbu suprasti įvairias specifikacijas, reikalavimus, prioritetus ir reikalingą biudžetą. Turite sugebėti užduoti teisingus klausimus.Čia jūs įvertinsite, ar turite reikalingų išteklių žmonėms, technologijoms, laikui ir duomenims paremti projektą.Šiame etape taip pat turite suformuoti verslo problemą ir suformuluoti pradines hipotezes (IH), kurias norite patikrinti.

Duomenų mokslo duomenų rengimas - „Edureka“

2 etapas - duomenų paruošimas: Šiame etape jums reikalinga analitinė smėlio dėžė, kurioje galėsite atlikti analizę visą projekto laiką. Prieš modeliuodami turite ištirti, iš anksto apdoroti ir būklės duomenis. Toliau atliksite ETLT (ištraukite, transformuokite, įkelkite ir transformuokite), kad duomenys patektų į smėlio dėžę. Pažvelkime į toliau pateiktą statistinės analizės srautą.

Duomenų mokslo gyvavimo ciklas
R galite naudoti duomenų valymui, transformavimui ir vizualizavimui. Tai padės jums pastebėti išskirtinius rodiklius ir nustatyti ryšį tarp kintamųjų.Išvalę ir paruošę duomenis, laikas atlikti tyrimusanalizėant jo. Pažiūrėkime, kaip jūs galite tai pasiekti.

3 etapas - modelio planavimas: Duomenų mokslo modelio planavimas - „Edureka“ Čia nustatysite metodus ir metodus, kaip nustatyti ryšį tarp kintamųjų.Šie ryšiai nustatys algoritmų, kuriuos įgyvendinsite kitame etape, pagrindą.Taikysite „Exploratory Data Analytics“ (EDA) naudodami įvairias statistines formules ir vizualizavimo įrankius.

Pažvelkime į įvairias modelio planavimo priemones.

Duomenų mokslo modeliavimo planavimo priemonės - „Edureka“

  1. R turi visą modeliavimo galimybių rinkinį ir suteikia gerą aplinką aiškinamiesiems modeliams kurti.
  2. SQL analizės paslaugos gali atlikti duomenų bazės analizę naudodamas bendras duomenų gavybos funkcijas ir pagrindinius nuspėjamuosius modelius.
  3. SAS / PRIEIGA gali būti naudojamas norint pasiekti duomenis iš „Hadoop“ ir naudojamas kuriant pakartotinas ir daugkartinio naudojimo modelio srauto diagramas.

Nors rinkoje yra daugybė įrankių, tačiau R yra dažniausiai naudojamas įrankis.

Dabar, kai sužinojote apie savo duomenų pobūdį ir nusprendėte naudoti algoritmus. Kitame etape jūs tai padarysitekreiptisalgoritmą ir sudaryti modelį.

„Data Science“ modelio pastatas - „Edureka“4 etapas - modelio kūrimas: Šiame etape sukursite duomenų rinkinius mokymo ir testavimo tikslais. Čia yTurite apsvarstyti, ar jūsų esamų įrankių pakaks modeliams paleisti, ar jiems reikės patikimesnės aplinkos (pvz., greitas ir lygiagretus apdorojimas). Norėdami sukurti modelį, išanalizuosite įvairias mokymosi technikas, tokias kaip klasifikavimas, susiejimas ir grupavimas.

Modelio kūrimą galite pasiekti naudodami šiuos įrankius.

Modelio kūrimo įrankiai duomenų moksle

5 etapas - operuoti: Duomenų mokslas veikia - „Edureka“ Šiame etape pateikiate galutines ataskaitas, instrukcijas, kodą ir techninius dokumentus.Be to, kartais bandomasis projektas taip pat įgyvendinamas realaus laiko gamybos aplinkoje. Tai suteiks jums aiškų našumo ir kitų susijusių apribojimų nedideliu mastu vaizdą prieš visišką diegimą.


Komunikacija duomenų moksle - „Edureka“6 etapas - perduokite rezultatus:
Dabar svarbu įvertinti, ar pavyko pasiekti savo tikslą, kurį planavote pirmajame etape. Taigi paskutiniame etape jūs nustatote visas pagrindines išvadas, pranešate suinteresuotosioms šalims ir nustatote, ar rezultataiprojekto sėkmės ar nesėkmės, remiantis 1 fazėje nustatytais kriterijais.

Dabar atliksiu atvejo analizę, kad paaiškinčiau jums įvairius aukščiau aprašytus etapus.

Atvejo analizė: diabeto prevencija

Ką daryti, jei mes galėtume numatyti diabeto atsiradimą ir iš anksto imtis tinkamų priemonių jo išvengti?
Šiuo naudojimo atveju mes numatysime diabeto atsiradimą, naudojant visą gyvenimo ciklą, kurį aptarėme anksčiau. Pereikime per įvairius žingsnius.

1 žingsnis:

  • Pirmas,duomenis rinksime remdamiesi ligos istorijapaciento, kaip aptarta 1 fazėje. Toliau galite remtis mėginio duomenimis.

Duomenų mokslo pavyzdiniai duomenys - „Edureka“

  • Kaip matote, mes turime įvairius atributus, kaip nurodyta toliau.

Atributai:

  1. npreg - nėštumo kartų skaičius
  2. gliukozė - gliukozės koncentracija plazmoje
  3. bp - kraujospūdis
  4. oda - tricepso odos raukšlės storis
  5. bmi - kūno masės indeksas
  6. ped - diabeto kilmės funkcija
  7. amžius - amžius
  8. pajamos - pajamos

2 žingsnis:

  • Dabar, kai turime duomenis, turime išvalyti ir paruošti duomenis duomenų analizei.
  • Šie duomenys turi daug neatitikimų, pvz., Trūksta verčių, tuščių stulpelių, staigių verčių ir neteisingo duomenų formato, kuriuos reikia išvalyti.
  • Čia mes suskirstėme duomenis į vieną lentelę pagal skirtingus atributus, kad jie atrodytų labiau struktūrizuoti.
  • Pažvelkime į toliau pateiktus pavyzdinius duomenis.

Duomenų mokslo nenuoseklūs duomenys - „Edureka“

Šie duomenys turi daug neatitikimų.

  1. Stulpelyje npreg , „Vienas“ parašytasžodžiai,kadangi jis turėtų būti pateikiamas skaitmenine forma, pvz., 1.
  2. Stulpelyje bp viena iš reikšmių yra 6600, o tai neįmanoma (bent jau žmonėms) nes bp negali pasiekti tokios didžiulės vertės.
  3. Kaip matote Pajamos stulpelis yra tuščias ir taip pat nėra prasmės prognozuoti diabetą. Todėl jį turėti čia yra nereikalinga ir reikėtų pašalinti iš stalo.
  • Taigi, mes išvalysime ir iš anksto apdorosime duomenis pašalindami pašalinius dydžius, užpildydami nulines vertes ir normalizuodami duomenų tipą. Jei prisimenate, tai yra antrasis mūsų etapas, ty duomenų išankstinis apdorojimas.
  • Galiausiai, mes gauname švarius duomenis, kaip parodyta žemiau, kuriuos galima naudoti analizei.

Duomenų mokslo nuoseklūs duomenys - „Edureka“

3 žingsnis:

Dabar atlikime analizę, kaip aptarta anksčiau 3 fazėje.

  • Pirmiausia duomenis įkelsime į analitinę smėlio dėžę ir pritaikysime joje įvairias statistikos funkcijas. Pvz., R turi tokias funkcijas kaip apibūdina kuris suteikia mums trūkstamų reikšmių ir unikalių verčių skaičių. Mes taip pat galime naudoti suvestinės funkciją, kuri suteiks mums statistinę informaciją, pvz., Vidutinę, medianą, diapazoną, min ir maks.
  • Tada mes naudojame vizualizavimo metodus, tokius kaip histogramos, linijiniai grafikai, langelių brėžiniai, kad gautume teisingą duomenų paskirstymo idėją.

Duomenų mokslo vizualizacija - „Edureka“

4 žingsnis:

Dabar, remiantis įžvalgomis, gautomis iš ankstesnio žingsnio, geriausiai tinka tokios rūšies sprendimų medis. Pažiūrėkime, kaip?

  • Kadangi mes jau turime pagrindinius analizės požymius, pvz., npreg, bmi ir kt., todėl mes naudosimeprižiūrima mokymosi technika, skirta sukurti amodelis čia.
  • Be to, mes ypač naudojome sprendimų medį, nes jis vienu ypu atsižvelgia į visus požymius, pavyzdžiui, tuos, kurie turilinijinis ryšys, taip pat tie, kurie turi netiesinį ryšį. Mūsų atveju mes turime linijinį ryšį tarp npreg ir amžius, kadangi netiesinis ryšys tarp npreg ir ped .
  • Sprendimų medžių modeliai taip pat yra labai tvirti, nes mes galime naudoti skirtingą atributų derinį, kad padarytume įvairius medžius, o tada galiausiai įgyvendinsime tą, kuris yra maksimaliai efektyvus.

Pažvelkime į savo sprendimų medį.

Dizaino medžio duomenų rinkinys

Čia svarbiausias parametras yra gliukozės lygis, taigi tai yra mūsų šaknies mazgas. Dabar dabartinis mazgas ir jo vertė nustato kitą svarbų parametrą, kurio reikia imtis. Tai tęsiasi tol, kol gauname rezultatą poz arba neg . Pos reiškia, kad diabeto tendencija yra teigiama, o neg reiškia, kad diabeto tendencija yra neigiama.

Jei norite sužinoti daugiau apie sprendimų medžio įgyvendinimą, skaitykite šį tinklaraštį

5 žingsnis:

Šiame etape vykdysime nedidelį bandomąjį projektą, kad patikrintume, ar mūsų rezultatai yra tinkami. Taip pat ieškosime našumo apribojimų, jei tokių yra. Jei rezultatai nėra tikslūs, turime modelį perplanuoti ir atstatyti.

6 žingsnis:

Sėkmingai įvykdę projektą, pasidalysime visiško diegimo rezultatais.

Būti duomenų mokslininku yra lengviau pasakyti nei padaryti. Taigi, pažiūrėkime, ko jums reikia, kad būtumėte duomenų mokslininkas.Duomenų mokslininkui iš esmės reikia įgūdžiųiš trijų pagrindinių sričių, kaip parodyta žemiau.

Duomenų mokslo įgūdžiai - „Edureka“

Kaip matote aukščiau esančiame paveikslėlyje, turite įgyti įvairių sunkių įgūdžių ir minkštųjų įgūdžių. Reikia gerai mokėti statistika ir matematika analizuoti ir vizualizuoti duomenis. Nereikia nė sakyti, Mašininis mokymasis sudaro Duomenų mokslo šerdį ir reikalauja, kad būtum joje geras. Be to, jūs turite gerai suprasti domenas dirbate, kad aiškiai suprastumėte verslo problemas. Jūsų užduotis čia nesibaigia. Turėtumėte sugebėti įgyvendinti įvairius algoritmus, kuriems reikia gero kodavimas įgūdžių. Galiausiai, priėmę tam tikrus pagrindinius sprendimus, svarbu juos pateikti suinteresuotosioms šalims. Labai gerai bendravimas tikrai pridėsite taurių taškų prie jūsų įgūdžių.

Raginu jus pamatyti šią „Data Science“ vaizdo įrašo pamoką, kurioje paaiškinta, kas yra „Data Science“, ir visa tai, ką aptarėme tinklaraštyje. Eik, mėgaukis vaizdo įrašu ir pasakyk man, ką galvoji.

Kas yra duomenų mokslas? Duomenų mokslo kursai - duomenų mokslo pamoka pradedantiesiems | Edureka

Šis „Edureka Data Science“ kurso vaizdo įrašas padės apžvelgti duomenų mokslo poreikius, tai, kas yra duomenų mokslas, duomenų mokslo verslo atvejai, BI ir duomenų mokslas, duomenų analizės priemonės, duomenų mokslo gyvavimo ciklas ir demonstracinė versija.

Galų gale nebus klaidinga sakyti, kad ateitis priklauso duomenų mokslininkams. Prognozuojama, kad iki 2018 metų pabaigos reikės maždaug milijono duomenų mokslininkų. Vis daugiau duomenų suteiks galimybių priimti pagrindinius verslo sprendimus. Netrukus tai pakeis požiūrį į pasaulį, apgaubtą aplinkiniais duomenimis. Todėl duomenų mokslininkas turėtų būti aukštos kvalifikacijos ir motyvuotas spręsti sudėtingiausias problemas.

Tikiuosi, kad jums patiko skaityti mano tinklaraštį ir supratote, kas yra duomenų mokslas.Patikrinkite mūsų čia ateina instruktorių vedami tiesioginiai mokymai ir realių projektų patirtis.