Εκμάθηση Επιστήμης Δεδομένων - Μάθετε Επιστήμη Δεδομένων από το μηδέν

Αυτό το σεμινάριο για την Επιστήμη δεδομένων είναι ιδανικό για όσους αναζητούν μια μετάβαση στον τομέα της Επιστήμης δεδομένων. Περιλαμβάνει όλα τα βασικά στοιχεία της Επιστήμης Δεδομένων με καριέρα.

Θέλετε να ξεκινήσετε την καριέρα σας ως Επιστήμονας δεδομένων, αλλά δεν ξέρετε από πού να ξεκινήσετε; Βρίσκεστε στο σωστό μέρος! Γεια σας, καλώς ήλθατε σε αυτό το φοβερό ιστολόγιο για την Επιστήμη των Δεδομένων, θα σας δώσει μια ευκαιρία να ξεκινήσετε τον κόσμο της επιστήμης δεδομένων. Για να αποκτήσετε σε βάθος γνώσεις σχετικά με την Επιστήμη δεδομένων, μπορείτε να εγγραφείτε ζωντανά από την Edureka με υποστήριξη 24/7 και πρόσβαση σε όλη τη διάρκεια ζωής. Ας δούμε τι θα μάθουμε σήμερα:



    1. Γιατί η Επιστήμη των Δεδομένων;
    2. Τι είναι η Επιστήμη Δεδομένων;
    3. Ποιος είναι επιστήμονας δεδομένων;
    4. Τάσεις εργασίας
    5. Πώς να λύσετε ένα πρόβλημα στην Επιστήμη Δεδομένων;
    6. Στοιχεία Επιστήμης Δεδομένων
    7. Ρόλοι Εργασίας Επιστήμονας Δεδομένων



Γιατί η Επιστήμη των Δεδομένων;

Λέγεται ότι ο Data Scientist είναι η «πιο σέξι δουλειά του 21ου αιώνα». Γιατί; Επειδή τα τελευταία χρόνια, οι εταιρείες αποθηκεύουν τα δεδομένα τους. Και αυτό γίνεται από κάθε εταιρεία, ξαφνικά οδήγησε σε έκρηξη δεδομένων. Τα δεδομένα έχουν γίνει το πιο άφθονο σήμερα.

Αλλά, τι θα κάνετε με αυτά τα δεδομένα; Ας το καταλάβουμε χρησιμοποιώντας ένα παράδειγμα:



Ας πούμε, έχετε μια εταιρεία που κατασκευάζει κινητά τηλέφωνα. Κυκλοφόρησε το πρώτο σας προϊόν και έγινε τεράστια επιτυχία. Κάθε τεχνολογία έχει ζωή, σωστά; Λοιπόν, τώρα ήρθε η ώρα να βρούμε κάτι νέο. Αλλά δεν γνωρίζετε τι πρέπει να καινοτομήσετε, ώστε να ικανοποιήσετε τις προσδοκίες των χρηστών, οι οποίοι περιμένουν με ανυπομονησία την επόμενη κυκλοφορία σας;

Κάποιος, στην εταιρεία σας, έχει μια ιδέα να χρησιμοποιήσει τα σχόλια που δημιουργούνται από τον χρήστη και να επιλέξει πράγματα που πιστεύουμε ότι περιμένουν οι χρήστες στην επόμενη κυκλοφορία.

Έρχεται στην Επιστήμη Δεδομένων, εφαρμόζετε διάφορες τεχνικές εξόρυξης δεδομένων όπως ανάλυση συναισθημάτων κ.λπ. και λαμβάνετε τα επιθυμητά αποτελέσματα.



Δεν είναι μόνο αυτό, μπορείτε να λάβετε καλύτερες αποφάσεις, μπορείτε να μειώσετε το κόστος παραγωγής σας βγαίνοντας με αποτελεσματικούς τρόπους και να δώσετε στους πελάτες σας αυτό που πραγματικά θέλουν!

Με αυτό, υπάρχουν αμέτρητα οφέλη στα οποία μπορεί να προκύψει η Επιστήμη Δεδομένων, και ως εκ τούτου έχει καταστεί απολύτως απαραίτητο για την εταιρεία σας να έχει μια Ομάδα Επιστήμης Δεδομένων.Απαιτήσεις όπως αυτές οδήγησαν στο «Science Science» ως θέμα σήμερα, και ως εκ τούτου γράφουμε αυτό το blog στο Data Science Tutorial για εσάς. :)

Οδηγός Επιστήμης Δεδομένων: Τι είναι η Επιστήμη Δεδομένων;

Ο όρος Επιστήμη δεδομένων εμφανίστηκε πρόσφατα με την εξέλιξη των μαθηματικών στατιστικών και της ανάλυσης δεδομένων. Το ταξίδι ήταν καταπληκτικό, έχουμε πετύχει πολλά σήμερα στον τομέα της Επιστήμης Δεδομένων.

Τα επόμενα χρόνια, θα είμαστε σε θέση να προβλέψουμε το μέλλον όπως ισχυρίζονται οι ερευνητές του MIT. Έχουν ήδη φτάσει σε ένα ορόσημο για την πρόβλεψη του μέλλοντος, με την φοβερή έρευνά τους. Τώρα μπορούν να προβλέψουν τι θα συμβεί στην επόμενη σκηνή μιας ταινίας, με τη μηχανή τους! Πως? Λοιπόν μπορεί να είναι λίγο περίπλοκο για να το καταλάβετε από τώρα, αλλά μην ανησυχείτε μέχρι το τέλος αυτού του ιστολογίου, θα έχετε και μια απάντηση σε αυτό.

Επιστρέφοντας, μιλούσαμε για την Επιστήμη Δεδομένων, είναι επίσης γνωστή ως επιστήμη βάσει δεδομένων, η οποία χρησιμοποιεί επιστημονικές μεθόδους, διαδικασίες και συστήματα για την εξαγωγή γνώσεων ή πληροφοριών από δεδομένα σε διάφορες μορφές, δηλαδή δομημένα ή μη δομημένα.

Ποιες είναι αυτές οι μέθοδοι και διαδικασίες, πρόκειται να συζητήσουμε σήμερα σε αυτό το σεμινάριο για την επιστήμη δεδομένων.

Προχωρώντας προς τα εμπρός, ποιος κάνει όλο αυτό τον εγκέφαλο, ή ποιος ασκεί την Επιστήμη Δεδομένων; ΕΝΑ Επιστήμονας δεδομένων .

Ποιος είναι επιστήμονας δεδομένων;

Όπως μπορείτε να δείτε στην εικόνα, ο Data Scientist είναι ο κύριος όλων των συναλλαγών! Θα πρέπει να είναι ικανός στα μαθηματικά, θα πρέπει να είναι ο τομέας των Επιχειρήσεων και θα πρέπει επίσης να έχει εξαιρετικές δεξιότητες Πληροφορικής. Φοβισμένος? Μην είσαι. Αν και πρέπει να είστε καλοί σε όλους αυτούς τους τομείς, αλλά ακόμα κι αν δεν είστε, δεν είστε μόνοι! Δεν υπάρχει «πλήρης επιστήμονας δεδομένων». Εάν μιλάμε για εργασία σε ένα εταιρικό περιβάλλον, το έργο κατανέμεται μεταξύ ομάδων, όπου κάθε ομάδα έχει τη δική τους εμπειρία. Αλλά το θέμα είναι ότι πρέπει να είστε ικανοί τουλάχιστον σε έναν από αυτούς τους τομείς. Επίσης, ακόμα κι αν αυτές οι δεξιότητες είναι νέες για εσάς, χαλαρώστε! Μπορεί να χρειαστεί χρόνος, αλλά αυτές οι δεξιότητες μπορούν να αναπτυχθούν και πιστέψτε με θα αξίζει τον χρόνο που θα επενδύσετε. Γιατί; Λοιπόν, ας δούμε τις τάσεις εργασίας.

τι είναι το φίλτρο περιβάλλοντος στον πίνακα

Τάσεις εργασίας επιστημόνων δεδομένων

Λοιπόν, το γράφημα τα λέει όλα, όχι μόνο υπάρχουν πολλά ανοίγματα θέσεων εργασίας για έναν επιστήμονα δεδομένων, αλλά και οι θέσεις εργασίας πληρώνονται καλά! Και όχι, το ιστολόγιό μας δεν θα καλύπτει τους μισθούς, πηγαίνετε στο google!

Λοιπόν, τώρα ξέρουμε, η εκμάθηση της επιστήμης δεδομένων έχει νόημα, όχι μόνο επειδή είναι πολύ χρήσιμη, αλλά επίσης έχετε μια υπέροχη καριέρα σε αυτό στο εγγύς μέλλον.

Ας ξεκινήσουμε το ταξίδι μας στην εκμάθηση της επιστήμης δεδομένων τώρα και ξεκινήστε με,

Πώς να λύσετε ένα πρόβλημα στην Επιστήμη Δεδομένων;

Τώρα, ας συζητήσουμε πώς πρέπει να προσεγγίσει κάποιο πρόβλημα και να το λύσει με την επιστήμη των δεδομένων. Τα προβλήματα στην Επιστήμη Δεδομένων επιλύονται χρησιμοποιώντας Αλγόριθμους. Όμως, το μεγαλύτερο πράγμα που πρέπει να κρίνουμε είναι ποιος αλγόριθμος θα χρησιμοποιηθεί και πότε να τον χρησιμοποιήσετε;

Βασικά υπάρχουν 5 είδη προβλημάτων που μπορείτε να αντιμετωπίσετε στην επιστήμη των δεδομένων.

Ας εξετάσουμε κάθε μία από αυτές τις ερωτήσεις και τους σχετικούς αλγόριθμους ένα προς ένα:

Είναι αυτό Α ή Β;

Με αυτήν την ερώτηση, αναφερόμαστε σε προβλήματα που έχουν κατηγορηματική απάντηση, όπως σε προβλήματα που έχουν μια σταθερή λύση, η απάντηση θα μπορούσε είτε ναι είτε όχι, 1 ή 0, ενδιαφέρονται, ίσως ή όχι.

Για παράδειγμα:

Ε. Τι θα έχετε, τσάι ή καφές;

Εδώ, δεν μπορείτε να πείτε ότι θέλετε ένα κοκ! Δεδομένου ότι η ερώτηση προσφέρει μόνο τσάι ή καφέ, και ως εκ τούτου μπορείτε να απαντήσετε σε ένα μόνο από αυτά.

Όταν έχουμε μόνο δύο τύπους απαντήσεων, δηλαδή ναι ή όχι, 1 ή 0, ονομάζεται 2 - Class Classification. Με περισσότερες από δύο επιλογές, ονομάζεται Multi Class Classification.

Συμπερασματικά, όποτε συναντήσετε ερωτήσεις, η απάντηση στην οποία είναι κατηγορηματική, στην Επιστήμη Δεδομένων θα επιλύσετε αυτά τα προβλήματα χρησιμοποιώντας Αλγόριθμους Ταξινόμησης.

Το επόμενο πρόβλημα σε αυτό το σεμινάριο επιστήμης δεδομένων, που μπορεί να συναντήσετε, ίσως κάτι τέτοιο,

Είναι περίεργο;

Ερωτήσεις όπως αυτές αφορούν μοτίβα και μπορούν να επιλυθούν χρησιμοποιώντας αλγόριθμους ανίχνευσης ανωμαλίας.

Για παράδειγμα:

Δοκιμάστε να συσχετίσετε το πρόβλημα 'είναι περίεργο;' σε αυτό το διάγραμμα,

Τι είναι περίεργο στο παραπάνω μοτίβο; Ο κόκκινος τύπος, έτσι δεν είναι;

Όποτε υπάρχει διακοπή στο μοτίβο, ο αλγόριθμος επισημαίνει το συγκεκριμένο συμβάν για να το ελέγξουμε. Μια πραγματική εφαρμογή αυτού του αλγορίθμου έχει εφαρμοστεί από εταιρείες πιστωτικών καρτών όπου, σε κάθε ασυνήθιστη συναλλαγή από έναν χρήστη επισημαίνεται για έλεγχο. Ως εκ τούτου, η εφαρμογή της ασφάλειας και η μείωση της ανθρώπινης προσπάθειας για την παρακολούθηση.

Ας δούμε το επόμενο πρόβλημα σε αυτόν τον Οδηγό Επιστήμης Δεδομένων, μην φοβάστε, ασχοληθείτε με τα μαθηματικά!

Πόσο ή πόσα;

Όσοι από εσάς, που δεν τους αρέσουν τα μαθηματικά, ανακουφιστείτε! Οι αλγόριθμοι παλινδρόμησης είναι εδώ!

Έτσι, όποτε υπάρχει πρόβλημα που μπορεί να ζητήσει αριθμούς ή αριθμητικές τιμές, το επιλύουμε χρησιμοποιώντας Αλγόριθμους Παλινδρόμησης.

Για παράδειγμα:

Ποια θα είναι η θερμοκρασία για αύριο;

Δεδομένου ότι αναμένουμε μια αριθμητική τιμή στην απάντηση σε αυτό το πρόβλημα, θα την λύσουμε χρησιμοποιώντας Αλγόριθμους παλινδρόμησης.

Προχωρώντας σε αυτόν τον Οδηγό Επιστήμης Δεδομένων, ας συζητήσουμε τον επόμενο αλγόριθμο,

Πώς οργανώνεται αυτό;

Ας υποθέσουμε ότι έχετε κάποια δεδομένα, τώρα δεν έχετε ιδέα, πώς να έχετε νόημα από αυτά τα δεδομένα. Εξ ου και το ερώτημα, πώς οργανώνεται αυτό;

Λοιπόν, μπορείτε να το λύσετε χρησιμοποιώντας αλγόριθμους ομαδοποίησης. Πώς λύνουν αυτά τα προβλήματα; Ας δούμε:

Οι αλγόριθμοι συμπλέγματος ομαδοποιούν τα δεδομένα με βάση χαρακτηριστικά που είναι κοινά. Για παράδειγμα στο παραπάνω διάγραμμα, οι τελείες είναι οργανωμένες με βάση τα χρώματα. Ομοίως, ανεξάρτητα από τα δεδομένα, οι αλγόριθμοι ομαδοποίησης προσπαθούν να κατανοήσουν τι είναι κοινό μεταξύ τους και ως εκ τούτου να «συσπειρώσουν» μαζί.

Το επόμενο και τελευταίο είδος προβλήματος σε αυτόν τον Οδηγό Επιστήμης Δεδομένων, που μπορεί να αντιμετωπίσετε είναι,

Τι πρέπει να κάνω στη συνέχεια;

Κάθε φορά που αντιμετωπίζετε ένα πρόβλημα, όπου ο υπολογιστής σας πρέπει να λάβει μια απόφαση βάσει της εκπαίδευσης που του έχετε δώσει, περιλαμβάνει Αλγόριθμους Ενίσχυσης.

Για παράδειγμα:

Το σύστημα ελέγχου θερμοκρασίας σας, όταν πρέπει να αποφασίσει εάν θα πρέπει να μειώσει τη θερμοκρασία του δωματίου ή να το αυξήσει.

Πώς λειτουργούν αυτοί οι αλγόριθμοι;

Αυτοί οι αλγόριθμοι βασίζονται στην ανθρώπινη ψυχολογία. Μας αρέσει να εκτιμώ, σωστά; Οι υπολογιστές εφαρμόζουν αυτούς τους αλγόριθμους και αναμένουν να εκτιμηθούν κατά την εκπαίδευση. Πως? Ας δούμε.

Αντί να διδάξετε στον υπολογιστή τι να κάνει, αφήνετε να αποφασίσει τι να κάνει και στο τέλος αυτής της ενέργειας, δίνετε είτε θετικά είτε αρνητικά σχόλια. Ως εκ τούτου, αντί να ορίζετε τι είναι σωστό και τι είναι λάθος στο σύστημά σας, αφήνετε το σύστημά σας να 'αποφασίσει' τι να κάνει και στο τέλος να δώσει μια ανατροφοδότηση.

Είναι σαν να εκπαιδεύεις το σκυλί σου. Δεν μπορείτε να ελέγξετε τι κάνει το σκυλί σας, σωστά; Αλλά μπορείτε να τον επιπλήξετε όταν κάνει λάθος. Ομοίως, ίσως να τον χτυπήσετε στην πλάτη όταν κάνει ό, τι αναμένεται.

Ας εφαρμόσουμε αυτήν την κατανόηση στο παραπάνω παράδειγμα, φανταστείτε ότι εκπαιδεύετε το σύστημα ελέγχου θερμοκρασίας, οπότε όποτε το όχι. των ατόμων στο δωμάτιο αυξάνεται, πρέπει να γίνει μια ενέργεια από το σύστημα. Μειώστε τη θερμοκρασία ή αυξήστε την. Δεδομένου ότι το σύστημά μας δεν καταλαβαίνει τίποτα, παίρνει μια τυχαία απόφαση, ας υποθέσουμε, αυξάνει τη θερμοκρασία. Επομένως, δίνετε αρνητικά σχόλια. Με αυτό, ο υπολογιστής κατανοεί κάθε φορά που ο αριθμός των ατόμων αυξάνεται στο δωμάτιο, ποτέ δεν αυξάνει τη θερμοκρασία.

Ομοίως για άλλες ενέργειες, θα δώσετε σχόλια.Με κάθε ανατροφοδότηση το σύστημά σας μαθαίνει και ως εκ τούτου γίνεται πιο ακριβές στην επόμενη απόφασή του, αυτός ο τύπος μάθησης ονομάζεται Ενίσχυση Μάθησης.

Τώρα, οι αλγόριθμοι που μάθαμε παραπάνω σε αυτό το σεμινάριο επιστήμης δεδομένων περιλαμβάνουν μια κοινή «μαθησιακή πρακτική». Κάνουμε τη μηχανή να μάθει σωστά;

Τι είναι η Μηχανική Εκμάθηση;

Είναι ένας τύπος Τεχνητής Νοημοσύνης που κάνει τους υπολογιστές ικανούς να μάθουν μόνες τους, χωρίς να προγραμματίζονται ρητά. Με τη μηχανική εκμάθηση, οι μηχανές μπορούν να ενημερώσουν τον δικό τους κωδικό, όποτε συναντούν μια νέα κατάσταση.

Καταλήγοντας σε αυτό το σεμινάριο Επιστήμης Δεδομένων, γνωρίζουμε τώρα ότι η Επιστήμη Δεδομένων υποστηρίζεται από τη Μηχανική Μάθηση και τους αλγόριθμους της για την ανάλυσή της. Πώς κάνουμε την ανάλυση, πού την κάνουμε. Η Επιστήμη Δεδομένων έχει επιπλέον ορισμένα στοιχεία που μας βοηθούν στην αντιμετώπιση όλων αυτών των ερωτήσεων.

Πριν από αυτό, επιτρέψτε μου να απαντήσω πώς το MIT μπορεί να προβλέψει το μέλλον, γιατί νομίζω ότι μπορείτε να το συσχετίσετε τώρα. Έτσι, οι ερευνητές στο MIT εκπαίδευσαν το μοντέλο τους με ταινίες και οι υπολογιστές έμαθαν πώς αντιδρούν οι άνθρωποι ή πώς ενεργούν πριν κάνουν μια δράση.

Για παράδειγμα, όταν πρόκειται για χειραψία με κάποιον, βγάζετε το χέρι σας από την τσέπη σας ή ίσως ακουμπάτε το άτομο. Βασικά υπάρχει μια «προ-δράση» συνδεδεμένη με κάθε πράγμα που κάνουμε. Ο υπολογιστής με τη βοήθεια ταινιών εκπαιδεύτηκε σε αυτές τις «προ δράσεις». Και παρατηρώντας όλο και περισσότερες ταινίες, οι υπολογιστές τους μπόρεσαν να προβλέψουν ποια θα μπορούσε να είναι η επόμενη δράση του χαρακτήρα.

ποια είναι η διαφορά μεταξύ xml και html

Εύκολο, έτσι δεν είναι; Επιτρέψτε μου να σας ρίξω μια ακόμη ερώτηση σε αυτό το σεμινάριο Επιστήμης Δεδομένων! Ποιος αλγόριθμος Μηχανικής Μάθησης πρέπει να έχουν εφαρμόσει σε αυτό;

Στοιχεία Επιστήμης Δεδομένων

1. Σύνολα δεδομένων

Τι θα αναλύσετε; Δεδομένα, σωστά; Χρειάζεστε πολλά δεδομένα που μπορούν να αναλυθούν, αυτά τα δεδομένα τροφοδοτούνται στους αλγορίθμους σας ή στα εργαλεία ανάλυσης. Λαμβάνετε αυτά τα δεδομένα από διάφορες έρευνες που πραγματοποιήθηκαν στο παρελθόν.

2. R Studio

Το R είναι μια γλώσσα προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα και περιβάλλον λογισμικού για στατιστικούς υπολογισμούς και γραφικά που υποστηρίζεται από το ίδρυμα R. Η γλώσσα R χρησιμοποιείται σε ένα IDE που ονομάζεται R Studio.

Γιατί χρησιμοποιείται;

  • Γλώσσα προγραμματισμού και στατιστικής
    • Εκτός από τη χρήση ως στατιστική γλώσσα, μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί ως γλώσσα προγραμματισμού για αναλυτικούς σκοπούς.
  • Ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων
    • Εκτός από ένα από τα πιο κυρίαρχα εργαλεία ανάλυσης, το R είναι επίσης ένα από τα πιο δημοφιλή εργαλεία που χρησιμοποιούνται για την οπτικοποίηση δεδομένων.
  • Απλό και εύκολο στη μάθηση
    • Το R είναι ένα απλό και εύκολο να μάθει, να διαβάσει και να γράψει

  • Δωρεάν και ανοιχτού κώδικα
    • Το R είναι ένα παράδειγμα FLOSS (Free / Libre και Open Source Software) που σημαίνει ότι μπορεί κανείς να διανείμει ελεύθερα αντίγραφα αυτού του λογισμικού, να διαβάσει τον πηγαίο κώδικα, να το τροποποιήσει κ.λπ.

Το R Studio ήταν αρκετό για ανάλυση, έως ότου τα σύνολα δεδομένων μας έγιναν τεράστια, επίσης αδόμητα ταυτόχρονα. Αυτός ο τύπος δεδομένων ονομάστηκε Big Data.

3. Μεγάλα δεδομένα

Τα μεγάλα δεδομένα είναι ο όρος για μια συλλογή συνόλων δεδομένων τόσο μεγάλων και περίπλοκων που καθιστά δύσκολη την επεξεργασία χρησιμοποιώντας εργαλεία διαχείρισης βάσεων δεδομένων σε ετοιμότητα ή παραδοσιακές εφαρμογές επεξεργασίας δεδομένων.

Τώρα για να εξημερώσουμε αυτά τα δεδομένα, έπρεπε να βρούμε ένα εργαλείο, γιατί κανένα παραδοσιακό λογισμικό δεν μπορούσε να χειριστεί αυτού του είδους τα δεδομένα, και ως εκ τούτου καταλήξαμε στο Hadoop.

4. Hadoop

Το Hadoop είναι ένα πλαίσιο που μας βοηθά κατάστημα και επεξεργάζομαι, διαδικασία μεγάλα σύνολα δεδομένων παράλληλα και με τρόπο διανομής.

Ας επικεντρωθούμε στο κατάστημα και να επεξεργαστούμε μέρος του Hadoop.

Κατάστημα

Το τμήμα αποθήκευσης στο Hadoop διαχειρίζεται το HDFS, δηλαδή το Hadoop Distributed File System. Παρέχει υψηλή διαθεσιμότητα σε ένα κατανεμημένο οικοσύστημα. Ο τρόπος λειτουργίας του είναι έτσι, διασπά τις εισερχόμενες πληροφορίες σε κομμάτια και τις διανέμει σε διαφορετικούς κόμβους σε ένα σύμπλεγμα, επιτρέποντας κατανεμημένη αποθήκευση.

Επεξεργάζομαι, διαδικασία

Το MapReduce είναι η καρδιά της επεξεργασίας Hadoop. Οι αλγόριθμοι κάνουν δύο σημαντικές εργασίες, χαρτογράφηση και μείωση. Οι χαρτογράφοι σπάζουν την εργασία σε μικρότερες εργασίες που υποβάλλονται σε παράλληλη επεξεργασία. Μόλις όλοι οι χαρτογράφοι κάνουν το μερίδιό τους στη δουλειά, συγκεντρώνουν τα αποτελέσματά τους και, στη συνέχεια, αυτά τα αποτελέσματα μειώνονται σε μια απλούστερη τιμή με τη διαδικασία μείωσης. Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το Hadoop μπορείτε να διαβάσετε το δικό μας .

Εάν χρησιμοποιούμε το Hadoop ως χώρο αποθήκευσής μας στην Επιστήμη δεδομένων, καθίσταται δύσκολη η επεξεργασία της εισόδου με το R Studio, λόγω της αδυναμίας του να λειτουργεί καλά σε κατανεμημένο περιβάλλον, επομένως έχουμε το Spark R.

5. Σπινθήρα R

Πρόκειται για ένα πακέτο R, που παρέχει έναν ελαφρύ τρόπο χρήσης του Apache Spark με το R. Γιατί θα το χρησιμοποιήσετε σε εφαρμογές παράδοσης R; Διότι, παρέχει υλοποίηση κατανεμημένου πλαισίου δεδομένων που υποστηρίζει λειτουργία όπως επιλογή, φιλτράρισμα, συγκέντρωση κ.λπ. αλλά σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Πάρτε μια ανάσα τώρα! Έχουμε τελειώσει με το τεχνικό μέρος σε αυτόν τον Οδηγό Επιστήμης Δεδομένων, ας το δούμε από την προοπτική της εργασίας σας τώρα. Νομίζω ότι θα έχετε κάνει τώρα τους μισθούς για έναν επιστήμονα δεδομένων, αλλά ακόμα, ας συζητήσουμε τους ρόλους εργασίας που είναι διαθέσιμοι για εσάς ως επιστήμονας δεδομένων.

Ρόλοι Εργασίας Επιστήμονας Δεδομένων

Μερικοί από τους διακεκριμένους τίτλους εργασίας του Data Scientist είναι:

  • Επιστήμονας δεδομένων
  • Μηχανικός δεδομένων
  • Αρχιτέκτονας δεδομένων
  • Διαχειριστής δεδομένων
  • Αναλυτής δεδομένων
  • Επιχειρηματικός αναλυτής
  • Διαχειριστής δεδομένων / Analytics
  • Διευθυντής επιχειρησιακής νοημοσύνης

Το γράφημα Payscale.com σε αυτόν τον Οδηγό Επιστήμης Δεδομένων παρακάτω δείχνει τον μέσο μισθό των Επιστημόνων Δεδομένων ανά δεξιότητες στις ΗΠΑ και την Ινδία.

Ήρθε η ώρα να αποκτήσετε δεξιότητες στην Επιστήμη Δεδομένων και στο Big Data Analytics για να επωφεληθείτε από τις ευκαιρίες σταδιοδρομίας της Επιστήμης Δεδομένων που έρχονται στο δρόμο σας. Αυτό μας φέρνει στο τέλος του εκπαιδευτικού ιστολογίου της Επιστήμης δεδομένων. Ελπίζω ότι αυτό το ιστολόγιο ήταν ενημερωτικό και προστιθέμενη αξία για εσάς. Τώρα είναι η ώρα να μπείτε στον κόσμο της Επιστήμης Δεδομένων και να γίνετε ένας επιτυχημένος Επιστήμονας Δεδομένων.

Το Edureka έχει μια ειδική επιμέλεια που σας βοηθά να αποκτήσετε εμπειρία σε αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης όπως ομαδοποίηση K-Means, δέντρα απόφασης, τυχαίο δάσος, Naive Bayes. Θα μάθετε τις έννοιες της Στατιστικής, της Χρονικής Σειράς, της Εξόρυξης Κειμένων και μια εισαγωγή στη Βαθιά Μάθηση επίσης. Νέες παρτίδες για αυτό το μάθημα ξεκινούν σύντομα !!

Έχετε μια ερώτηση για εμάς στο Πρόγραμμα Επιστήμης Δεδομένων; Παρακαλώ αναφέρετέ το στην ενότητα σχολίων και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας.