Data Science Tutorial - Lær datavitenskap fra Scratch!



Denne opplæringen for datavitenskap er ideell for de som ønsker et skifte til datavitenskapsdomenet. Den inkluderer alle data vitenskapelige nødvendigheter med en karrierevei.

Vil du starte karrieren din som dataforsker, men vet ikke hvor du skal begynne? Du er på rett sted! Hei gutter, velkommen til denne fantastiske Data Science Tutorial-bloggen, den vil gi deg en kickstart i datavitenskapens verden. For å få inngående kunnskap om datavitenskap, kan du registrere deg for live av Edureka med 24/7 support og levetidstilgang. La oss se på hva vi skal lære i dag:

    1. Hvorfor datavitenskap?
    2. Hva er datavitenskap?
    3. Hvem er en dataforsker?
    4. Jobbtrender
    5. Hvordan løse et problem innen datavitenskap?
    6. Datavitenskapskomponenter
    7. Data Scientist Job Rolles





Hvorfor datavitenskap?

Det er blitt sagt at Data Scientist er 'den mest sexy jobben i det 21. århundre'. Hvorfor? Fordi de siste årene har selskaper lagret dataene sine. Og dette blir gjort av hvert eneste selskap, det har plutselig ført til dataeksplosjon. Data har blitt den vanligste tingen i dag.

Men hva vil du gjøre med disse dataene? La oss forstå dette ved hjelp av et eksempel:



Si, du har et selskap som lager mobiltelefoner. Du ga ut ditt første produkt, og det ble en massiv hit. Hver teknologi har et liv, ikke sant? Så nå er det på tide å finne på noe nytt. Men du vet ikke hva som skal innoveres, for å oppfylle forventningene til brukerne, som venter spent på din neste utgivelse?

Noen, i ditt selskap kommer opp med en ide om å bruke brukergenerert tilbakemelding og velge ting som vi føler brukerne forventer i neste utgivelse.

Kommer innen datavitenskap, du bruker forskjellige data miningsteknikker som sentimentanalyse osv. Og får de ønskede resultatene.



Det er ikke bare dette, du kan ta bedre beslutninger, du kan redusere produksjonskostnadene dine ved å komme ut på effektive måter, og gi kundene det de faktisk vil ha!

Med dette er det utallige fordeler som Data Science kan resultere i, og det har derfor blitt helt nødvendig for din bedrift å ha et Data Science Team.Krav som disse førte til 'Data Science' som emne i dag, og derfor skriver vi denne bloggen på Data Science Tutorial for deg. :)

Data Science Tutorial: Hva er datavitenskap?

Begrepet Data Science har dukket opp nylig med utviklingen av matematisk statistikk og dataanalyse. Reisen har vært fantastisk, vi har oppnådd så mye i dag innen datavitenskap.

I løpet av de neste årene vil vi kunne forutsi fremtiden som forskere fra MIT hevdet. De har allerede nådd en milepæl i å forutsi fremtiden, med sin fantastiske forskning. De kan nå forutsi hva som vil skje i neste filmscene, med maskinen sin! Hvordan? Vel, det kan være litt komplisert for deg å forstå fra nå av, men ikke bekymre deg på slutten av denne bloggen, du har også svar på det.

Når vi kom tilbake, snakket vi om datavitenskap, det er også kjent som datadrevet vitenskap, som bruker vitenskapelige metoder, prosesser og systemer for å hente ut kunnskap eller innsikt fra data i forskjellige former, det vil si enten strukturert eller ustrukturert.

Hva er disse metodene og prosessene, er det vi skal diskutere i denne datavitenskaplige opplæringen i dag.

Fremover, hvem stormer all denne hjernen, eller hvem praktiserer datavitenskap? EN Data Scientist .

Hvem er en dataforsker?

Som du kan se på bildet, er en Data Scientist mesteren i alle fag! Han bør være dyktig i matematikk, han skal være i forretningsfeltet, og skal også ha gode datavitenskapelige ferdigheter. Redd? Ikke vær. Selv om du trenger å være god på alle disse feltene, men selv om du ikke er det, er du ikke alene! Det er ikke noe som heter “en komplett datavitenskapsmann”. Hvis vi snakker om å jobbe i et bedriftsmiljø, fordeles arbeidet mellom team, hvor hvert team har sin egen kompetanse. Men tingen er at du bør være dyktig i minst ett av disse feltene. Også, selv om disse ferdighetene er nye for deg, kan du slappe av! Det kan ta tid, men disse ferdighetene kan utvikles, og tro meg det vil være verdt tiden du skal investere. Hvorfor? Vel, la oss se på jobbtrendene.

hva er br tag i html

Data Scientist Job Trender

Grafen sier alt, ikke bare det er mange ledige stillinger for en datavitenskapsmann, men jobbene er også godt betalt! Og nei, bloggen vår dekker ikke lønnstallene, google!

Vel, vi vet nå, å lære datavitenskap faktisk er fornuftig, ikke bare fordi det er veldig nyttig, men også at du har en god karriere i det i nær fremtid.

La oss starte reisen vår i å lære datavitenskap nå og begynne med,

Hvordan løse et problem innen datavitenskap?

Så nå, la oss diskutere hvordan man skal nærme seg et problem og løse det med datavitenskap. Problemer innen datavitenskap løses ved hjelp av algoritmer. Men den største tingen å vurdere er hvilken algoritme du skal bruke og når du skal bruke den?

I utgangspunktet er det fem typer problemer som du kan møte innen datavitenskap.

La oss ta opp hvert av disse spørsmålene og de tilknyttede algoritmene en etter en:

Er dette A eller B?

Med dette spørsmålet refererer vi til problemer som har et kategorisk svar, som i problemer som har en fast løsning, kan svaret enten være et ja eller et nei, 1 eller 0, interessert, kanskje eller ikke interessert.

For eksempel:

Spørsmål: Hva vil du ha, te eller kaffe?

Her kan du ikke si at du vil ha cola! Siden spørsmålet bare tilbyr te eller kaffe, og derfor kan du bare svare på en av disse.

Når vi bare har to typer svar, dvs. ja eller nei, 1 eller 0, kalles det 2 - Klasseklassifisering. Med mer enn to alternativer kalles det Multi Class Classification.

Avsluttende, når du kommer over spørsmål, hvis svar er kategorisk, vil du i Data Science løse disse problemene ved hjelp av klassifiseringsalgoritmer.

Det neste problemet i denne opplæringen om datavitenskap, som du kan komme over, kanskje noe sånt,

Er dette rart?

Spørsmål som disse tar for seg mønstre og kan løses ved hjelp av anomali deteksjonsalgoritmer.

For eksempel:

Prøv å knytte problemet 'er dette rart?' til dette diagrammet,

Hva er rart i mønsteret ovenfor? Den røde fyren, ikke sant?

Når det er et brudd i mønsteret, markerer algoritmen den aktuelle hendelsen vi skal gjennomgå. En virkelig verdensapplikasjon av denne algoritmen er implementert av kredittkortselskaper der i, enhver uvanlig transaksjon av en bruker er flagget for gjennomgang. Derfor implementerer sikkerhet og reduserer menneskers innsats for overvåking.

La oss se på neste problem i denne Data Science Tutorial, ikke vær redd, tar for seg matte!

Hvor mye eller hvor mange?

De av dere, som ikke liker matte, blir lettet! Regresjonsalgoritmer er her!

Så når det er et problem som kan be om tall eller numeriske verdier, løser vi det ved hjelp av regresjonsalgoritmer.

For eksempel:

Hva blir temperaturen i morgen?

Siden vi forventer en numerisk verdi i svaret på dette problemet, vil vi løse det ved hjelp av regresjonsalgoritmer.

La oss gå videre i denne opplæringen om datavitenskap, og la oss diskutere neste algoritme,

Hvordan er dette organisert?

Si at du har noen data, nå har du ingen anelse om hvordan du kan få mening ut av disse dataene. Derav spørsmålet, hvordan er dette organisert?

Vel, du kan løse det ved hjelp av klyngealgoritmer. Hvordan løser de disse problemene? La oss se:

Klyngealgoritmer grupperer dataene når det gjelder egenskaper som er vanlige. For eksempel i diagrammet ovenfor er prikkene organisert basert på farger. På samme måte, enten det er data, prøver klyngealgoritmer å forstå hva som er vanlig mellom dem og dermed 'klynger' dem sammen.

Den neste og siste typen problem i denne Data Science Tutorial, som du kan støte på, er,

Hva skal jeg gjøre videre?

Hver gang du støter på et problem der datamaskinen din må ta en beslutning basert på opplæringen du har gitt den, involverer den forsterkningsalgoritmer.

For eksempel:

Ditt temperaturkontrollsystem, når det må bestemme om det skal senke temperaturen i rommet eller øke det.

Hvordan fungerer disse algoritmene?

Disse algoritmene er basert på menneskelig psykologi. Vi liker å bli satt pris på, ikke sant? Datamaskiner implementerer disse algoritmene, og forventer å bli verdsatt når de blir trent. Hvordan? La oss se.

I stedet for å lære datamaskinen hva den skal gjøre, lar du den bestemme hva den skal gjøre, og på slutten av denne handlingen gir du enten en positiv eller en negativ tilbakemelding. I stedet for å definere hva som er riktig og hva som er galt i systemet ditt, lar du systemet ditt 'bestemme' hva du skal gjøre, og til slutt gi tilbakemelding.

Det er akkurat som å trene hunden din. Du kan ikke kontrollere hva hunden din gjør, ikke sant? Men du kan skjelle ut når han gjør feil. På samme måte, kanskje klappe ham på ryggen når han gjør det som forventes.

La oss bruke denne forståelsen i eksemplet ovenfor, tenk at du trener temperaturkontrollsystemet, så når nei. av mennesker i rommet øker, må det gjøres en handling som tas av systemet. Enten senk temperaturen eller øk den. Siden systemet vårt ikke forstår noe, tar det en tilfeldig beslutning, la oss anta at det øker temperaturen. Derfor gir du en negativ tilbakemelding. Med dette forstår datamaskinen når antallet mennesker øker i rommet, aldri øke temperaturen.

Tilsvarende for andre handlinger, skal du gi tilbakemelding.For hver tilbakemelding systemet ditt lærer og dermed blir mer nøyaktig i neste avgjørelse, kalles denne typen læring forsterkningslæring.

Nå inkluderer algoritmene vi lærte ovenfor i denne datavitenskapelige opplæringen en vanlig “læringspraksis”. Vi får maskinen til å lære riktig?

Hva er maskinlæring?

Det er en type kunstig intelligens som gjør datamaskinene i stand til å lære på egen hånd, dvs. uten å være eksplisitt programmert. Med maskinlæring kan maskiner oppdatere sin egen kode når de kommer over en ny situasjon.

forskjell mellom final endelig og finalisering

Avsluttende i denne opplæringen om datavitenskap, vet vi nå datavitenskap støttes av maskinlæring og dens algoritmer for analysen. Hvordan vi gjør analysen, hvor gjør vi det. Data Science har videre noen komponenter som hjelper oss med å ta opp alle disse spørsmålene.

Før det, la meg svare på hvordan MIT kan forutsi fremtiden, fordi jeg tror dere kanskje kan fortelle det nå. Så lærte forskere i MIT modellen sin med filmer, og datamaskinene lærte hvordan mennesker reagerer, eller hvordan de handler før de gjør en handling.

For eksempel når du skal håndhilse på noen, tar du hånden ut av lommen, eller kanskje lener deg på personen. I utgangspunktet er det en 'pre action' knyttet til alt vi gjør. Datamaskinen ved hjelp av filmer ble trent på disse 'prehandlingene'. Og ved å observere flere og flere filmer klarte datamaskinene deres å forutsi hva karakterens neste handling kunne være.

Lett, ikke sant? La meg kaste et spørsmål til deg i denne opplæringen om datavitenskap! Hvilken algoritme for maskinlæring må de ha implementert i dette?

Datavitenskapskomponenter

1. Datasett

Hva vil du analysere på? Data, ikke sant? Du trenger mye data som kan analyseres, disse dataene blir matet til algoritmene eller analytiske verktøyene dine. Du får disse dataene fra forskjellige undersøkelser som er utført tidligere.

2. R Studio

R er et åpen kildekode-programmeringsspråk og programvaremiljø for statistisk databehandling og grafikk som støttes av R-stiftelsen. R-språket brukes i en IDE kalt R Studio.

Hvorfor brukes det?

  • Programmering og statistisk språk
    • Bortsett fra å bli brukt som et statistisk språk, kan det også brukes et programmeringsspråk for analytiske formål.
  • Dataanalyse og visualisering
    • Bortsett fra å være et av de mest dominerende analyseverktøyene, er R også et av de mest populære verktøyene som brukes til datavisualisering.
  • Enkelt og lett å lære
    • R er en enkel og lett å lære, lese og skrive

  • Gratis og åpen kildekode
    • R er et eksempel på en FLOSS (Free / Libre og Open Source Software) som betyr at man fritt kan distribuere kopier av denne programvaren, lese kildekoden, endre den osv.

R Studio var tilstrekkelig for analyse, til datasettene våre ble enorme, ustrukturerte samtidig. Denne typen data ble kalt Big Data.

3. Big Data

Big data er betegnelsen på en samling datasett som er så store og komplekse at det blir vanskelig å behandle ved hjelp av håndteringsverktøy for databaser eller tradisjonelle databehandlingsapplikasjoner.

Nå for å temme disse dataene måtte vi komme med et verktøy, fordi ingen tradisjonell programvare kunne håndtere denne typen data, og derfor kom vi med Hadoop.

4. Hadoop

Hadoop er et rammeverk som hjelper oss butikk og prosess store datasett parallelt og distribusjonsmessig.

La oss fokusere på butikken og behandle en del av Hadoop.

butikk

Lagringsdelen i Hadoop håndteres av HDFS, dvs. Hadoop Distributed File System. Det gir høy tilgjengelighet på tvers av et distribuert økosystem. Slik den fungerer er slik, bryter den innkommende informasjon i biter, og distribuerer dem til forskjellige noder i en klynge, slik at distribuert lagring tillates.

Prosess

MapReduce er hjertet i Hadoop-behandlingen. Algoritmene gjør to viktige oppgaver, kartlegger og reduserer. Kartleggere deler oppgaven i mindre oppgaver som behandles parallelt. En gang gjør alle kartleggere sin del av arbeidet, de samler resultatene, og deretter reduseres disse resultatene til en enklere verdi av Reduser-prosessen. For å lære mer om Hadoop kan du gå gjennom vår .

Hvis vi bruker Hadoop som vår lagring i Data Science, blir det vanskelig å behandle innspillene med R Studio, på grunn av manglende evne til å prestere godt i distribuert miljø, derfor har vi Spark R.

5. Gnist R

Det er en R-pakke som gir en lett måte å bruke Apache Spark med R. Hvorfor vil du bruke den over tradisjonelle R-applikasjoner? Fordi det gir en distribuert datarammeimplementering som støtter drift som valg, filtrering, aggregering osv., Men på store datasett.

Ta en pustepust nå! Vi er ferdige med den tekniske delen i denne Data Science Tutorial, la oss se på det fra ditt jobbperspektiv nå. Jeg tror du ville ha googlet lønningene nå for en datavitenskapsmann, men likevel, la oss diskutere stillingsrollene som er tilgjengelige for deg som datavitenskapsmann.

Data Scientist Job Rolles

Noen av de fremtredende Data Scientist-stillingene er:

  • Data Scientist
  • Dataingeniør
  • Dataarkitekt
  • Dataadministrator
  • Data analytiker
  • Forretningsanalytiker
  • Data / Analytics Manager
  • Business Intelligence Manager

Payscale.com-diagrammet i denne Data Science-opplæringen nedenfor viser gjennomsnittlig Data Scientist-lønn etter ferdigheter i USA og India.

Tiden er moden til dyktighet innen Data Science og Big Data Analytics for å dra nytte av Data Science-karrieremulighetene som kommer din vei. Dette bringer oss til slutten av Data Science tutorial blog. Jeg håper denne bloggen var informativ og ga mer verdi for deg. Nå er det på tide å gå inn i Data Science-verdenen og bli en vellykket Data Scientist.

Edureka har en spesiell kurat som hjelper deg med å få kompetanse innen maskinlæringsalgoritmer som K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes. Du lærer også konseptene Statistikk, Tidsserie, Tekstgruvedrift og en introduksjon til dyp læring. Nye batcher for dette kurset starter snart !!

Har du et spørsmål til oss i Data Science Tutorial? Vennligst nevn det i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg.