Sie möchten Ihre Karriere als Data Scientist beginnen, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Sie sind am richtigen Ort! Hallo Leute, willkommen in diesem fantastischen Data Science Tutorial-Blog, der Ihnen einen Kick-Start in die Data Science-Welt ermöglicht. Um detaillierte Informationen zu Data Science zu erhalten, können Sie sich live anmelden von Edureka mit 24/7 Support und lebenslangem Zugriff. Schauen wir uns an, was wir heute lernen werden:
- Warum Data Science?
- Was ist Data Science?
- Wer ist ein Data Scientist?
- Jobtrends
- Wie löse ich ein Problem in Data Science?
- Data Science-Komponenten
- Jobrollen für Data Scientist
Warum Data Science?
Es wurde gesagt, dass Data Scientist der 'sexiest Job des 21. Jahrhunderts' ist. Warum? Denn in den letzten Jahren haben Unternehmen ihre Daten gespeichert. Und dies wird von jedem Unternehmen getan und hat plötzlich zu einer Datenexplosion geführt. Daten sind heute die am häufigsten vorkommende Sache.
Aber was machen Sie mit diesen Daten? Lassen Sie uns dies anhand eines Beispiels verstehen:
Angenommen, Sie haben eine Firma, die Mobiltelefone herstellt. Sie haben Ihr erstes Produkt veröffentlicht und es wurde ein großer Erfolg. Jede Technologie hat ein Leben, oder? Jetzt ist es an der Zeit, sich etwas Neues auszudenken. Sie wissen jedoch nicht, was innoviert werden sollte, um die Erwartungen der Benutzer zu erfüllen, die gespannt auf Ihre nächste Version warten? 
Jemand in Ihrem Unternehmen hat die Idee, das vom Benutzer generierte Feedback zu verwenden und Dinge auszuwählen, die die Benutzer in der nächsten Version erwarten.
In Data Science wenden Sie verschiedene Data Mining-Techniken wie Stimmungsanalyse usw. an und erzielen die gewünschten Ergebnisse.
Darüber hinaus können Sie bessere Entscheidungen treffen, Ihre Produktionskosten senken, indem Sie effizient vorgehen und Ihren Kunden das geben, was sie tatsächlich wollen!
Dies bietet unzählige Vorteile, die Data Science mit sich bringen kann. Daher ist es für Ihr Unternehmen unbedingt erforderlich, ein Data Science-Team zu haben.Anforderungen wie diese führten heute zu „Data Science“ als Thema, und daher schreiben wir diesen Blog über Data Science Tutorial für Sie. :) :)
Data Science Tutorial: Was ist Data Science?
Der Begriff Data Science ist in jüngster Zeit mit der Entwicklung der mathematischen Statistik und Datenanalyse entstanden. Die Reise war unglaublich, wir haben heute auf dem Gebiet der Datenwissenschaft so viel erreicht.
In den nächsten Jahren werden wir in der Lage sein, die Zukunft vorherzusagen, wie von Forschern des MIT behauptet. Mit ihrer großartigen Forschung haben sie bereits einen Meilenstein in der Vorhersage der Zukunft erreicht. Sie können jetzt mit ihrer Maschine vorhersagen, was in der nächsten Szene eines Films passieren wird! Wie? Nun, es mag für Sie ab sofort etwas komplex sein, aber machen Sie sich am Ende dieses Blogs keine Sorgen, Sie werden auch darauf eine Antwort haben.
Als wir zurückkamen, sprachen wir über Data Science, es ist auch als datengetriebene Wissenschaft bekannt, die wissenschaftliche Methoden, Prozesse und Systeme verwendet, um Wissen oder Erkenntnisse aus Daten in verschiedenen Formen zu extrahieren, d. H. Entweder strukturiert oder unstrukturiert.
Was diese Methoden und Prozesse sind, werden wir heute in diesem Data Science Tutorial diskutieren.
Wer macht das ganze Brainstorming oder wer praktiziert Data Science? EIN Datenwissenschaftler .
Wer ist ein Data Scientist?
Wie Sie auf dem Bild sehen können, ist ein Data Scientist der Meister aller Berufe! Er sollte sich mit Mathematik auskennen, sich auf dem Gebiet der Wirtschaft auskennen und über hervorragende Informatikkenntnisse verfügen. Erschrocken? Sei nicht so. Sie müssen zwar in all diesen Bereichen gut sein, aber selbst wenn Sie es nicht sind, sind Sie nicht allein! Es gibt keinen „vollständigen Datenwissenschaftler“. Wenn wir über die Arbeit in einem Unternehmensumfeld sprechen, wird die Arbeit auf Teams verteilt, wobei jedes Team über sein eigenes Fachwissen verfügt. Aber die Sache ist, Sie sollten mindestens eines dieser Gebiete beherrschen. Auch wenn diese Fähigkeiten für Sie neu sind, entspannen Sie sich! Es kann einige Zeit dauern, aber diese Fähigkeiten können entwickelt werden, und glauben Sie mir, es wäre die Zeit wert, die Sie investieren werden. Warum? Schauen wir uns die Jobtrends an.
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Jobtrends für Data Scientist
Nun, die Grafik sagt schon alles, es gibt nicht nur viele offene Stellen für einen Datenwissenschaftler, sondern die Jobs sind auch gut bezahlt! Und nein, unser Blog wird die Gehaltszahlen nicht abdecken, google!
Nun, wir wissen jetzt, dass das Erlernen von Datenwissenschaft tatsächlich Sinn macht, nicht nur, weil es sehr nützlich ist, sondern auch, weil Sie in naher Zukunft eine großartige Karriere darin haben.
Beginnen wir jetzt unsere Reise zum Erlernen der Datenwissenschaft und beginnen mit:
Wie löse ich ein Problem in Data Science?
Lassen Sie uns nun diskutieren, wie man sich einem Problem nähern und es mit Data Science lösen sollte. Probleme in der Datenwissenschaft werden mithilfe von Algorithmen gelöst. Am wichtigsten ist jedoch, welcher Algorithmus wann zu verwenden ist.
Grundsätzlich gibt es 5 Arten von Problemen, mit denen Sie in der Datenwissenschaft konfrontiert werden können.
Lassen Sie uns jede dieser Fragen und die zugehörigen Algorithmen einzeln beantworten:
Ist das A oder B?
Mit dieser Frage beziehen wir uns auf Probleme, die eine kategorische Antwort haben, da bei Problemen, die eine feste Lösung haben, die Antwort entweder ein Ja oder ein Nein, 1 oder 0, interessiert, vielleicht oder nicht interessiert sein kann.
Beispielsweise:
Frage: Was werden Sie haben, Tee oder Kaffee?
Hier kann man nicht sagen, dass man eine Cola möchte! Da die Frage nur Tee oder Kaffee anbietet, können Sie nur eine dieser Fragen beantworten.
Wenn wir nur zwei Arten von Antworten haben, nämlich Ja oder Nein, 1 oder 0, wird dies als 2-Klassen-Klassifizierung bezeichnet. Mit mehr als zwei Optionen wird es als Multi Class Classification bezeichnet.
Wenn Sie auf Fragen stoßen, deren Antwort kategorisch ist, werden Sie diese Probleme in Data Science mithilfe von Klassifizierungsalgorithmen lösen.
Das nächste Problem in diesem Data Science-Tutorial, auf das Sie stoßen könnten, vielleicht so etwas,
Ist das komisch
Fragen wie diese befassen sich mit Mustern und können mithilfe von Anomalieerkennungsalgorithmen gelöst werden.
Beispielsweise:
Versuchen Sie, das Problem 'Ist das komisch?' zu diesem Diagramm,
Was ist seltsam an dem obigen Muster? Der Rote, nicht wahr?
Immer wenn das Muster unterbrochen wird, kennzeichnet der Algorithmus dieses bestimmte Ereignis, damit wir es überprüfen können. Eine reale Anwendung dieses Algorithmus wurde von Kreditkartenunternehmen implementiert, bei denen ungewöhnliche Transaktionen eines Benutzers zur Überprüfung markiert werden. Implementierung von Sicherheit und Reduzierung des Überwachungsaufwands des Menschen.
Schauen wir uns das nächste Problem in diesem Data Science-Tutorial an. Keine Angst, es geht um Mathematik!
Wie viel oder wie viele?
Diejenigen unter Ihnen, die Mathe nicht mögen, sind erleichtert! Regressionsalgorithmen sind da!
Wenn es also ein Problem gibt, bei dem Zahlen oder numerische Werte erforderlich sind, lösen wir es mithilfe von Regressionsalgorithmen.
Beispielsweise:
Wie wird die Temperatur für morgen sein?
Da wir in der Antwort auf dieses Problem einen numerischen Wert erwarten, werden wir ihn mithilfe von Regressionsalgorithmen lösen.
Lassen Sie uns in diesem Data Science-Tutorial den nächsten Algorithmus diskutieren.
Wie ist das organisiert?
Angenommen, Sie haben einige Daten, jetzt haben Sie keine Ahnung, wie Sie diese Daten sinnvoll nutzen können. Daher die Frage, wie ist das organisiert?
Nun, Sie können es mit Clustering-Algorithmen lösen. Wie lösen sie diese Probleme? Wir werden sehen:
Clustering-Algorithmen gruppieren die Daten nach Merkmalen, die gemeinsam sind. Zum Beispiel sind im obigen Diagramm die Punkte basierend auf Farben organisiert. In ähnlicher Weise versuchen Clustering-Algorithmen, zu erfassen, was zwischen ihnen gemeinsam ist, und „gruppieren“ sie daher zusammen.
Das nächste und letzte Problem in diesem Data Science-Lernprogramm, auf das Sie möglicherweise stoßen, ist:
Was soll ich als nächstes tun?
Immer wenn Sie auf ein Problem stoßen, bei dem Ihr Computer eine Entscheidung treffen muss, die auf dem von Ihnen erteilten Training basiert, handelt es sich um Verstärkungsalgorithmen.
Beispielsweise:
Ihr Temperaturregelsystem, wenn es entscheiden muss, ob es die Raumtemperatur senken oder erhöhen soll.
Wie funktionieren diese Algorithmen?
Diese Algorithmen basieren auf der menschlichen Psychologie. Wir werden gerne geschätzt, oder? Computer implementieren diese Algorithmen und erwarten, dass sie beim Training geschätzt werden. Wie? Wir werden sehen.
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Anstatt dem Computer beizubringen, was zu tun ist, lassen Sie ihn entscheiden, was zu tun ist, und am Ende dieser Aktion geben Sie entweder ein positives oder ein negatives Feedback. Anstatt zu definieren, was in Ihrem System richtig und was falsch ist, lassen Sie Ihr System „entscheiden“, was zu tun ist, und geben am Ende ein Feedback.
Es ist so, als würde man seinen Hund trainieren. Sie können nicht kontrollieren, was Ihr Hund tut, oder? Aber du kannst ihn schelten, wenn er etwas falsch macht. Ebenso vielleicht auf den Rücken klopfen, wenn er tut, was erwartet wird.
Wenden wir dieses Verständnis im obigen Beispiel an. Stellen Sie sich vor, Sie trainieren das Temperaturregelungssystem. Wenn mehr Personen im Raum sind, muss das System Maßnahmen ergreifen. Entweder die Temperatur senken oder erhöhen. Da unser System nichts versteht, trifft es eine zufällige Entscheidung, nehmen wir an, es erhöht die Temperatur. Daher geben Sie ein negatives Feedback. Damit versteht der Computer, wann immer sich die Anzahl der Personen im Raum erhöht, niemals die Temperatur zu erhöhen.
In ähnlicher Weise müssen Sie für andere Aktionen Feedback geben.Mit jedem Feedback, das Ihr System lernt, wird es bei der nächsten Entscheidung genauer. Diese Art des Lernens wird als Reinforcement Learning bezeichnet.
Die Algorithmen, die wir oben in diesem Data Science-Lernprogramm gelernt haben, beinhalten eine gemeinsame „Lernpraxis“. Wir lassen die Maschine lernen, oder?
Was ist maschinelles Lernen?
Es ist eine Art künstliche Intelligenz, die es den Computern ermöglicht, selbstständig zu lernen, d. H. Ohne explizite Programmierung. Beim maschinellen Lernen können Maschinen ihren eigenen Code aktualisieren, wenn sie auf eine neue Situation stoßen.
Abschließend in diesem Data Science-Tutorial wissen wir jetzt, dass Data Science durch maschinelles Lernen und seine Algorithmen für seine Analyse unterstützt wird. Wie machen wir die Analyse, wo machen wir das? Data Science enthält außerdem einige Komponenten, die uns bei der Beantwortung all dieser Fragen helfen.
Lassen Sie mich vorher antworten, wie MIT die Zukunft vorhersagen kann, denn ich denke, Sie könnten es jetzt vielleicht erzählen. Forscher des MIT trainierten ihr Modell mit Filmen und die Computer lernten, wie Menschen reagieren oder wie sie sich verhalten, bevor sie eine Aktion ausführen.
Wenn Sie beispielsweise jemandem die Hand geben möchten, nehmen Sie Ihre Hand aus der Tasche oder lehnen Sie sich an die Person. Grundsätzlich ist mit jeder Sache, die wir tun, eine „Voraktion“ verbunden. Der Computer wurde mit Hilfe von Filmen auf diese „Voraktionen“ geschult. Und indem sie immer mehr Filme sahen, konnten ihre Computer vorhersagen, wie die nächste Aktion des Charakters aussehen könnte.
Einfach, nicht wahr? Lassen Sie mich dann in diesem Data Science Tutorial noch eine Frage an Sie werfen! Welchen Algorithmus des maschinellen Lernens müssen sie dabei implementiert haben?
Data Science-Komponenten
1. Datensätze
Worauf werden Sie analysieren? Daten, richtig? Sie benötigen viele Daten, die analysiert werden können. Diese Daten werden Ihren Algorithmen oder Analysewerkzeugen zugeführt. Sie erhalten diese Daten aus verschiedenen Untersuchungen, die in der Vergangenheit durchgeführt wurden.
2. R Studio
R ist eine Open-Source-Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken, die von der R-Stiftung unterstützt wird. Die R-Sprache wird in einer IDE namens R Studio verwendet.
Warum wird es verwendet?
- Programmier- und Statistiksprache
- Abgesehen davon, dass es als statistische Sprache verwendet wird, kann es auch als Programmiersprache für analytische Zwecke verwendet werden.
- Datenanalyse und Visualisierung
- R ist nicht nur eines der dominantesten Analysetools, sondern auch eines der beliebtesten Tools für die Datenvisualisierung.
- Einfach und leicht zu lernen
- R ist einfach und leicht zu lernen, zu lesen und zu schreiben
- Kostenlos und Open Source
- R ist ein Beispiel für einen FLOSS (Free / Libre- und Open Source-Software), dh man kann Kopien dieser Software frei verteilen, den Quellcode lesen, ändern usw.
R Studio reichte für die Analyse aus, bis unsere Datensätze riesig wurden und gleichzeitig auch unstrukturiert waren. Diese Art von Daten wurde als Big Data bezeichnet.
3. Big Data
Big Data ist der Begriff für eine Sammlung von Datensätzen, die so groß und komplex sind, dass die Verarbeitung mit vorhandenen Datenbankverwaltungstools oder herkömmlichen Datenverarbeitungsanwendungen schwierig wird.
Um diese Daten zu zähmen, mussten wir ein Tool entwickeln, da keine herkömmliche Software mit dieser Art von Daten umgehen konnte, und daher haben wir uns Hadoop ausgedacht.
4. Hadoop
Hadoop ist ein Framework, das uns dabei hilft Geschäft und Prozess große Datensätze parallel und verteilend.
Konzentrieren wir uns auf den Store- und Process-Teil von Hadoop.
Geschäft
Der Speicherteil in Hadoop wird von HDFS verwaltet, d. H. Hadoop Distributed File System. Es bietet hohe Verfügbarkeit in einem verteilten Ökosystem. So funktioniert es: Es zerlegt die eingehenden Informationen in Blöcke und verteilt sie auf verschiedene Knoten in einem Cluster, wodurch verteilter Speicher ermöglicht wird.
Prozess
MapReduce ist das Herzstück der Hadoop-Verarbeitung. Die Algorithmen erledigen zwei wichtige Aufgaben: Abbildung und Reduzierung. Die Mapper teilen die Aufgabe in kleinere Aufgaben auf, die parallel verarbeitet werden. Sobald alle Mapper ihren Teil der Arbeit erledigt haben, aggregieren sie ihre Ergebnisse, und dann werden diese Ergebnisse durch den Reduzierungsprozess auf einen einfacheren Wert reduziert. Um mehr über Hadoop zu erfahren, können Sie unsere durchgehen .
Wenn wir Hadoop als Speicher in Data Science verwenden, wird es schwierig, die Eingabe mit R Studio zu verarbeiten, da es in verteilten Umgebungen nicht gut funktioniert. Daher haben wir Spark R.
5. Funken R.
Es handelt sich um ein R-Paket, das eine einfache Möglichkeit zur Verwendung von Apache Spark mit R bietet. Warum werden Sie es gegenüber herkömmlichen R-Anwendungen verwenden? Weil es eine verteilte Datenrahmenimplementierung bietet, die Operationen wie Auswahl, Filterung, Aggregation usw. unterstützt, jedoch für große Datenmengen.
Verschnaufpause jetzt! Wir sind mit dem technischen Teil dieses Data Science-Tutorials fertig. Betrachten wir ihn jetzt aus Ihrer beruflichen Perspektive. Ich denke, Sie hätten die Gehälter für einen Datenwissenschaftler inzwischen gegoogelt, aber lassen Sie uns dennoch die Stellenangebote besprechen, die Ihnen als Datenwissenschaftler zur Verfügung stehen.
Jobrollen für Data Scientist
Einige der bekanntesten Berufsbezeichnungen von Data Scientist sind:
- Datenwissenschaftler
- Dateningenieur
- Datenarchitekt
- Datenadministrator
- Daten Analyst
- Business Analyst
- Daten- / Analytics-Manager
- Business Intelligence Manager
Das Payscale.com-Diagramm in diesem Data Science-Tutorial unten zeigt das durchschnittliche Gehalt für Data Scientist nach Fähigkeiten in den USA und in Indien.
Die Zeit ist reif für Up-Skills in Data Science und Big Data Analytics, um die Karrieremöglichkeiten von Data Science zu nutzen, die sich Ihnen bieten. Dies bringt uns zum Ende des Data Science-Tutorial-Blogs. Ich hoffe, dieser Blog war informativ und hat Ihnen einen Mehrwert gebracht. Jetzt ist es an der Zeit, in die Data Science-Welt einzutreten und ein erfolgreicher Data Scientist zu werden.
Edureka hat eine speziell kuratierte Dies hilft Ihnen, Fachwissen über Algorithmen für maschinelles Lernen wie K-Means-Clustering, Entscheidungsbäume, Random Forest und Naive Bayes zu erlangen. Sie lernen auch die Konzepte von Statistik, Zeitreihen, Text Mining und eine Einführung in Deep Learning. Neue Chargen für diesen Kurs beginnen bald !!
Haben Sie eine Frage an uns im Data Science Tutorial? Bitte erwähnen Sie es in den Kommentaren und wir werden uns bei Ihnen melden.