Vuoi iniziare la tua carriera come Data Scientist, ma non sai da dove iniziare? Sei nel posto giusto! Ehi ragazzi, benvenuti in questo fantastico blog di tutorial sulla scienza dei dati, vi darà un calcio d'inizio nel mondo della scienza dei dati. Per ottenere una conoscenza approfondita della Data Science, puoi iscriverti al live di Edureka con supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e accesso a vita. Diamo un'occhiata a ciò che impareremo oggi:
- Perché la scienza dei dati?
- Cos'è la scienza dei dati?
- Chi è un Data Scientist?
- Tendenze di lavoro
- Come risolvere un problema in Data Science?
- Componenti di Data Science
- Ruoli professionali di Data Scientist
Perché la scienza dei dati?
È stato detto che il Data Scientist è il 'lavoro più sexy del 21 ° secolo'. Perché? Perché negli ultimi anni le aziende hanno archiviato i propri dati. E questo fatto da ogni singola azienda, ha improvvisamente portato a un'esplosione di dati. I dati sono diventati la cosa più abbondante oggi.
Ma cosa farai con questi dati? Comprendiamo questo utilizzando un esempio:
Supponiamo che tu abbia un'azienda che produce telefoni cellulari. Hai rilasciato il tuo primo prodotto ed è diventato un enorme successo. Ogni tecnologia ha una vita, giusto? Quindi, ora è il momento di inventare qualcosa di nuovo. Ma non sai cosa dovrebbe essere innovato, in modo da soddisfare le aspettative degli utenti, che aspettano con impazienza la tua prossima release? 
Qualcuno, nella tua azienda, ha un'idea di utilizzare il feedback generato dagli utenti e scegliere cose che secondo noi gli utenti si aspettano nella prossima versione.
Disponibile in Data Science, applichi varie tecniche di data mining come l'analisi del sentiment, ecc. E ottieni i risultati desiderati.
Non è solo questo, puoi prendere decisioni migliori, puoi ridurre i costi di produzione presentando modi efficienti e dare ai tuoi clienti ciò che realmente vogliono!
Con questo, ci sono innumerevoli vantaggi che la Data Science può portare, e quindi è diventato assolutamente necessario per la tua azienda avere un Data Science Team.Requisiti come questi hanno portato a 'Data Science' come argomento oggi, e quindi stiamo scrivendo questo blog su Data Science Tutorial per te. :)
Tutorial sulla scienza dei dati: che cos'è la scienza dei dati?
Il termine Data Science è emerso di recente con l'evoluzione della statistica matematica e dell'analisi dei dati. Il viaggio è stato fantastico, abbiamo realizzato così tanto oggi nel campo della Data Science.
Nei prossimi anni saremo in grado di prevedere il futuro come affermato dai ricercatori del MIT. Hanno già raggiunto una pietra miliare nella previsione del futuro, con la loro straordinaria ricerca. Ora possono prevedere cosa accadrà nella prossima scena di un film, con la loro macchina! Come? Beh, potrebbe essere un po 'complesso per te da capire fin da ora, ma non preoccuparti entro la fine di questo blog, avrai una risposta anche a questo.
Tornando indietro, stavamo parlando di Data Science, nota anche come data driven science, che fa uso di metodi, processi e sistemi scientifici per estrarre conoscenze o approfondimenti dai dati in varie forme, cioè strutturate o non strutturate.
Quali sono questi metodi e processi, è ciò di cui parleremo oggi in questo tutorial sulla scienza dei dati.
Andando avanti, chi fa tutto questo brain storming o chi pratica la scienza dei dati? UN Data Scientist .
Chi è un Data Scientist?
Come puoi vedere nell'immagine, un Data Scientist è il maestro di tutti i mestieri! Dovrebbe essere esperto in matematica, dovrebbe essere esperto nel campo degli affari e dovrebbe avere anche ottime capacità di informatica. Impaurito? Non esserlo. Anche se devi essere bravo in tutti questi campi, ma anche se non lo sei, non sei solo! Non esiste un 'scienziato completo dei dati'. Se parliamo di lavorare in un ambiente aziendale, il lavoro è distribuito tra i team, in cui ogni team ha la propria esperienza. Ma il fatto è che dovresti essere esperto in almeno uno di questi campi. Inoltre, anche se queste abilità sono nuove per te, rilassati! Potrebbe volerci del tempo, ma queste abilità possono essere sviluppate e, credetemi, varrebbe la pena investire del tempo. Perché? Bene, diamo un'occhiata alle tendenze del lavoro.
sottostringa negli esempi di server sql
Tendenze lavorative di Data Scientist
Bene, il grafico dice tutto, non solo ci sono molte opportunità di lavoro per un data scientist, ma anche i lavori sono ben pagati! E no, il nostro blog non coprirà le cifre degli stipendi, vai su google!
Bene, ora sappiamo che l'apprendimento della scienza dei dati ha davvero senso, non solo perché è molto utile, ma anche per te nel prossimo futuro.
Iniziamo ora il nostro viaggio nell'apprendimento della scienza dei dati e iniziamo con,
Come risolvere un problema in Data Science?
Quindi ora, parliamo di come affrontare un problema e risolverlo con la scienza dei dati. I problemi nella scienza dei dati vengono risolti utilizzando gli algoritmi. Ma la cosa più importante da giudicare è quale algoritmo usare e quando usarlo?
Fondamentalmente ci sono 5 tipi di problemi che puoi affrontare nella scienza dei dati.
Affrontiamo ciascuna di queste domande e gli algoritmi associati uno per uno:
È questo A o B?
Con questa domanda, ci riferiamo a problemi che hanno una risposta categorica, in quanto nei problemi che hanno una soluzione fissa, la risposta potrebbe essere un sì o un no, 1 o 0, interessato, forse o non interessato.
Per esempio:
Q. Cosa prendi, tè o caffè?
Qui, non puoi dire che vorresti una coca cola! Poiché la domanda offre solo tè o caffè, quindi puoi rispondere solo a una di queste.
Quando abbiamo solo due tipi di risposte, cioè sì o no, 1 o 0, si chiama 2 - Classificazione di classe. Con più di due opzioni, si chiama Multi Class Classification.
Concludendo, ogni volta che ti imbatterai in domande, la cui risposta è categorica, in Data Science risolverai questi problemi utilizzando gli algoritmi di classificazione.
Il prossimo problema in questo tutorial sulla scienza dei dati, che potresti incontrare, forse qualcosa del genere,
È strano?
Domande come queste riguardano i modelli e possono essere risolte utilizzando algoritmi di rilevamento delle anomalie.
Per esempio:
Prova ad associare il problema 'è strano?' a questo diagramma,
Cosa c'è di strano nel modello sopra? Il ragazzo rosso, non è vero?
Ogni volta che si verifica un'interruzione nel pattern, l'algoritmo contrassegna quel particolare evento per consentirci di esaminarlo. Un'applicazione del mondo reale di questo algoritmo è stata implementata dalle società di carte di credito in cui, qualsiasi transazione insolita da parte di un utente viene contrassegnata per la revisione. Quindi implementare la sicurezza e ridurre lo sforzo umano sulla sorveglianza.
Diamo un'occhiata al prossimo problema in questo tutorial sulla scienza dei dati, non aver paura, si occupa di matematica!
Quanto o quanti?
Quelli di voi che non amano la matematica si sentano sollevati! Gli algoritmi di regressione sono qui!
Quindi, ogni volta che c'è un problema che può richiedere cifre o valori numerici, lo risolviamo utilizzando algoritmi di regressione.
Per esempio:
Quale sarà la temperatura per domani?
Poiché ci aspettiamo un valore numerico nella risposta a questo problema, lo risolveremo utilizzando gli algoritmi di regressione.
Andando avanti in questo tutorial sulla scienza dei dati, parliamo del prossimo algoritmo,
Come è organizzato?
Supponiamo che tu abbia dei dati, ora non hai idea di come dare un senso a questi dati. Da qui la domanda, come è organizzato?
Bene, puoi risolverlo usando algoritmi di clustering. Come risolvono questi problemi? Vediamo:
Gli algoritmi di clustering raggruppano i dati in termini di caratteristiche comuni. Ad esempio, nel diagramma sopra, i punti sono organizzati in base ai colori. Allo stesso modo, sia che si tratti di dati, gli algoritmi di clustering cercano di comprendere ciò che è comune tra di loro e quindi di 'raggrupparli' insieme.
Il prossimo e ultimo tipo di problema in questo tutorial sulla scienza dei dati che potresti incontrare è:
Cosa dovrei fare dopo?
Ogni volta che incontri un problema, in cui il tuo computer deve prendere una decisione in base alla formazione che gli hai dato, coinvolge gli algoritmi di rinforzo.
Per esempio:
Il tuo sistema di termoregolazione, quando deve decidere se abbassare la temperatura della stanza o aumentarla.
Come funzionano questi algoritmi?
Questi algoritmi sono basati sulla psicologia umana. Ci piace essere apprezzati, vero? I computer implementano questi algoritmi e si aspettano di essere apprezzati quando vengono addestrati. Come? Vediamo.
Piuttosto che insegnare al computer cosa fare, lasci che sia lui a decidere cosa fare e, alla fine di quell'azione, dai un feedback positivo o negativo. Quindi, invece di definire cosa è giusto e cosa è sbagliato nel tuo sistema, lasci che il tuo sistema “decida” cosa fare e alla fine dai un feedback.
È proprio come addestrare il tuo cane. Non puoi controllare cosa fa il tuo cane, giusto? Ma puoi rimproverarlo quando sbaglia. Allo stesso modo, magari dandogli una pacca sulla spalla quando fa quello che ci si aspetta.
Applichiamo questa comprensione nell'esempio sopra, immagina di allenare il sistema di controllo della temperatura, quindi ogni volta che il no. di persone nella stanza aumentano, deve essere intrapresa un'azione dal sistema. Abbassa la temperatura o aumentala. Poiché il nostro sistema non capisce nulla, prende una decisione casuale, supponiamo, che aumenti la temperatura. Pertanto, dai un feedback negativo. Con questo, il computer capisce ogni volta che il numero di persone aumenta nella stanza, non aumentare mai la temperatura.
Allo stesso modo per altre azioni, fornirai un feedback.Con ogni feedback che il tuo sistema sta imparando e quindi diventa più accurato nella sua decisione successiva, questo tipo di apprendimento è chiamato apprendimento per rinforzo.
Ora, gli algoritmi che abbiamo appreso sopra in questo tutorial sulla scienza dei dati implicano una comune 'pratica di apprendimento'. Stiamo facendo in modo che la macchina impari, giusto?
Cos'è l'apprendimento automatico?
È un tipo di intelligenza artificiale che rende i computer in grado di apprendere da soli, cioè senza essere programmati esplicitamente. Con l'apprendimento automatico, le macchine possono aggiornare il proprio codice ogni volta che si imbattono in una nuova situazione.
Concludendo in questo tutorial sulla scienza dei dati, ora sappiamo che la scienza dei dati è supportata dal Machine Learning e dai suoi algoritmi per la sua analisi. Come facciamo l'analisi, dove la facciamo. Data Science ha inoltre alcuni componenti che ci aiutano ad affrontare tutte queste domande.
Prima di allora lasciatemi rispondere su come il MIT può prevedere il futuro, perché penso che voi ragazzi potreste essere in grado di metterlo in relazione ora. Quindi, i ricercatori del MIT hanno addestrato il loro modello con i film ei computer hanno imparato come rispondono gli esseri umani o come agiscono prima di compiere un'azione.
Ad esempio, quando stai per stringere la mano a qualcuno, togli la mano dalla tasca o forse ti appoggi a quella persona. Fondamentalmente c'è una 'pre azione' collegata a ogni cosa che facciamo. Il computer con l'aiuto dei film è stato addestrato su queste 'azioni preliminari'. E osservando sempre più film, i loro computer sono stati in grado di prevedere quale potrebbe essere l'azione successiva del personaggio.
Facile, no? Lascia che ti faccia un'altra domanda in questo tutorial sulla scienza dei dati! Quale algoritmo di Machine Learning devono aver implementato in questo?
Componenti di Data Science
1. Set di dati
Cosa analizzerai? Dati, giusto? Hai bisogno di molti dati che possono essere analizzati, questi dati vengono inviati ai tuoi algoritmi o strumenti analitici. Ottieni questi dati da varie ricerche condotte in passato.
2. R Studio
R è un linguaggio di programmazione open source e un ambiente software per il calcolo statistico e la grafica supportato dalla fondazione R. Il linguaggio R viene utilizzato in un IDE chiamato R Studio.
Perché viene utilizzato?
- Linguaggio di programmazione e statistica
- Oltre ad essere utilizzato come linguaggio statistico, può essere utilizzato anche come linguaggio di programmazione per scopi analitici.
- Analisi e visualizzazione dei dati
- Oltre ad essere uno degli strumenti di analisi più dominanti, R è anche uno degli strumenti più popolari utilizzati per la visualizzazione dei dati.
- Semplice e facile da imparare
- R è un semplice e facile da imparare, leggere e scrivere
- Gratuito e Open Source
- R è un esempio di FLOSS (Free / Libre and Open Source Software), il che significa che si possono distribuire liberamente copie di questo software, leggere il suo codice sorgente, modificarlo, ecc.
R Studio è stato sufficiente per l'analisi, fino a quando i nostri set di dati non sono diventati enormi, anche non strutturati allo stesso tempo. Questo tipo di dati è stato chiamato Big Data.
3. Big Data
Big data è il termine per una raccolta di set di dati così grandi e complessi che diventa difficile elaborarli utilizzando strumenti di gestione di database disponibili o applicazioni di elaborazione dati tradizionali.
Ora, per domare questi dati, abbiamo dovuto inventare uno strumento, perché nessun software tradizionale era in grado di gestire questo tipo di dati, e quindi abbiamo ideato Hadoop.
4. Hadoop
Hadoop è un framework che ci aiuta a negozio e processi set di dati di grandi dimensioni in parallelo e in modalità di distribuzione.
Concentriamoci sulla parte del negozio e del processo di Hadoop.
Negozio
La parte di archiviazione in Hadoop è gestita da HDFS, ovvero Hadoop Distributed File System. Fornisce un'elevata disponibilità in un ecosistema distribuito. Il modo in cui funziona è così, suddivide le informazioni in arrivo in blocchi e le distribuisce a diversi nodi in un cluster, consentendo l'archiviazione distribuita.
Processi
MapReduce è il cuore dell'elaborazione di Hadoop. Gli algoritmi svolgono due compiti importanti, mappare e ridurre. I mappatori suddividono l'attività in attività più piccole che vengono elaborate parallelamente. Una volta, tutti i mappatori svolgono la loro parte di lavoro, aggregano i risultati e quindi questi risultati vengono ridotti a un valore più semplice dal processo di riduzione. Per saperne di più su Hadoop puoi consultare il nostro .
Se utilizziamo Hadoop come nostro archivio in Data Science, diventa difficile elaborare l'input con R Studio, a causa della sua incapacità di funzionare bene in ambiente distribuito, quindi abbiamo Spark R.
5. Spark R
È un pacchetto R, che fornisce un modo leggero di usare Apache Spark con R. Perché lo userai su applicazioni R tradizionali? Perché fornisce un'implementazione di frame di dati distribuiti che supporta operazioni come selezione, filtraggio, aggregazione, ecc. Ma su set di dati di grandi dimensioni.
Fai una pausa adesso! Abbiamo finito con la parte tecnica in questo tutorial sulla scienza dei dati, esaminiamola dal punto di vista del tuo lavoro ora. Penso che a questo punto avresti cercato su Google gli stipendi per un data scientist, ma comunque, parliamo dei ruoli di lavoro che sono disponibili per te come data scientist.
Ruoli professionali di Data Scientist
Alcuni dei principali titoli di lavoro di Data Scientist sono:
- Data Scientist
- Ingegnere dei dati
- Data Architect
- Amministratore dei dati
- Analista dati
- Analista di affari
- Responsabile dati / analisi
- Responsabile di Business Intelligence
Il grafico Payscale.com in questo tutorial di Data Science di seguito mostra lo stipendio medio di Data Scientist per competenze negli Stati Uniti e in India.
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I tempi sono maturi per acquisire competenze in Data Science e Big Data Analytics per sfruttare le opportunità di carriera in Data Science che ti si presentano. Questo ci porta alla fine del blog tutorial sulla scienza dei dati. Spero che questo blog sia stato informativo e un valore aggiunto per te. Ora è il momento di entrare nel mondo della Data Science e diventare un Data Scientist di successo.
Edureka ha un che ti aiuta ad acquisire esperienza in algoritmi di machine learning come Clustering K-Means, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes. Imparerai anche i concetti di statistica, serie storica, estrazione di testo e un'introduzione al deep learning. Presto inizieranno nuovi lotti per questo corso !!
Hai una domanda per noi nel tutorial sulla scienza dei dati? Per favore menzionalo nella sezione commenti e ti risponderemo.