ВНИМАНИЕ! Чтобы иметь возможность создавать темы и оставлять сообщения на нашем форуме, Вам необходимо ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ на нашем сайте и получить подтверждение Администратора.
учетная запись data science-это отдел информатики, прикрепленный к данным: их сбор, обработка, онлайн курсы фронтенд анализ и поиск эффективных решений на ее базе. Эксперты в этой области называются датскими сайтами, девочки махают на ноу-хау также в предпринимательстве. Дата-сайентисты собирают неструктурированные данные, анализируют их с помощью математических девушек и собирают от них выводы. Объекты и основы науки о данных: подтверждение гипотез, прогнозирование, нахождение моделей, предложение инноваций в бизнес -процессах. Наука данных-это междезильная область: дата-натураторы должны определять математику и статистику, программу и общаться с базами, понимать бизнес-устройство. Что такое наука о данных, понятно: у банка есть много клиентов, которые ежедневно совершают покупки, платят им за компьютер или карты. Информация о товаре может быть изолирована и выяснить. Результаты тестов улучшат работу банка, увеличат его доход и смогут дать клиентам полезные личные рекомендации. Например, предложения от авиакомпаний частые спортивные товары или туристическую страховку для посетителей, которые чаще, чем другие совершают покупки за границей. Наука данных - это молодое направление. Впервые этот термин возник в научной среде в 2001 году и распространился в 2008 году благодаря ведущим квалифицированным исследовательским работникам в организациях facebook и linkedin. В течение этого часа гиганты привлекли миллионы слушателей в продукт и внезапно поняли, как большая информация о их поведении смогла принести пользу и весь сетевой бизнес. Самая многообещающая презентация в нем. В отдаленном 2009 году google economist hal option сказал, что способность выполнять работу, с учетной записью станет чрезвычайно важным навыком в кратчайшие десятилетия. Начинается: мир организаций, специализирующихся на науке о данных, неустанно расти на 12% за один год. Исключительно в текущем году спрос на специалистов этого типа вырос на 40%. Как организована наука о данных? Процедура взаимодействия с информацией в науке о данных может быть изображена в цикле способа 5 этапов: Сбор. Каждый раз, когда необходимо понимать количество и структуру информации и собирать видео в любой форме, чтобы облегчить форму. Необходимо выбрать соответствующие цели обработки информации и разработать необходимые методы для дальнейшего раунда. Подготовка. Включает в себя создание архитектуры информационной базы и схемы их сбережений, поиск и устранение не относящихся к делу значений (проверка). Обработка. На нашем этапе проводится кластеризация и классификация (разделение на выборки и группы), математические наборы и методы программного обеспечения, такие как машинное обучение. Используется анализ. Сатистевая дата изучает результаты моделирования и выбирает советы для исходных гипотез, проводит превосходный и количественный анализ. Например, находит недостатки в бизнес -процессах или предсказывает поведение информации в будущем. Общение. Включает визуализацию данных, создание аналитических отчетов и советов: что именно основано на информации, можно использовать для более эффективной работы. Профессии, связанные с наукой о данных В дополнение к насыщенным насыханиям, на складе и в наличии других профессий, связанных с отличными данными. Инженер данных -а. А. Профессионал, который привлекает данные из нескольких источников, очищает их и передает обширную форму аналитикам и временным натурациям. Ml -engineer - инженер в области машинного обучения (машинное обучение) является специалистом в области искусственного интеллекта. Это обеспечивает «упаковку» актрисы в конечном результате. Сам дата-сайентист имеет специализации, например, интеллектуальный анализ данных (глубокий анализ данных), компьютерное зрение, синтез и распознавание речи, системы консультаций и т. Д. D. Основные термины Большие данные (большие данные) - гигантские массивы данных, генерируемые большими информационными системами, такими как сети и сотовые связи. Математическое моделирование - использование математики и статистики для выбора законов во всех этих. Например, временные строки (графики вибраций значений времени) анализируются с использованием регрессионных моделей, которые помогают выбирать зависимости между переменными. Интеллектуальный анализ данных (производство или интеллектуальные данные) - процедура выбора ранее незнакомых законов (шаблонов) и практических знаний в крупных базах данных «необработанных» данных. Например, у банка есть база информации о любых транзакциях клиентов, но вы видите, он ничего не представляет о потенциальных преступниках среди них.Работка данных помогает найти путешественников среди миллионов подписчиков, которые получают переводы из ложных источников. дерево на основе-алгоритмах-использование метода «дорогого icuts в интеллектуальных данных». Метод классифицирует информацию о принадлежности к решающим знакам, когда какой-либо блок информации не имеет значения на какой-либо основе. Например, любые люди банка, как правило, могут быть разделены на подвид на поверхности пола, возраста и среднего дохода. Это позволит найти мужчин из 18 полвека с повышенным доходом, что может предложить небольшую скидку в элитную фитнес-комнату от партнера. машинное обучение (машинное обучение) - это наука, которая специализируется на изучении алгоритмов для выполнения работы, с информацией, для автоматизации процесса обработки в будущем. Например, зная многих посетителей банка, которые оплачивали кредиты и что мы не смогли заплатить, мы можем построить такую мебель, которая должна решить, какие клиенты должны дать деньги. Эта проблема называется задачей классификации. Инженерия функций (проектирование знаков) - метод выравнивания необработанной документации для изучения моделей ml. Чтобы упростить изучение моделей, их следует заметить из этих новых знаков, например, добавить новый знак к клиенту от усреднения количества его покупок (средняя сумма). Сложные многослойные нейронные сети. Python - этот язык программирования в науке данных. Для комфорта на python используются библиотеки, например, numpy, scipy, pandas. Для машинного обучения они часто используют sklearn freimvork. Где используется наука данных Прогнозирование спроса Товары определенных продуктов или услуг за последние годы. Анализ такого рода информации с использованием машинного обучения помогает найти закономерности, прогнозируя будущую популярность и восстанавливает технологию процесса в требуемые объемы продуктов и услуг. Пример: представленная модель помогает производителям природного газа предсказать его поставку. Система рекомендаций Интернет -сервисы имеют информацию о просмотре любым посетителем их контента: видео, фильмы, музыка, статьи или продукты, а также услуги. Процесс машинного обучения может анализировать предпочтения, чтобы предложить им наиболее оптимальный контент. Пример: модель realstatecomender предоставляет потребителям квартиры пять интересных вариантов на основе их запрошенных комбинаций слов. Он использует запросы кластеризационные алгоритмы - другими словами, он объединяет информацию в однородные группы. Динамическое ценообразование В интернет -магазинах и системах резервирования есть информация о популярности товаров различных продуктов и обслуживание различных разновидностей покупателей. Наука данных помогает найти лояльные ставки для их продукта и услуг, которые могут помочь увеличить доход. Пример: модель динамического цены в центрах отдыха. Поиск аномалий Наука о данных помогает компаниям в неисправностях в этих бизнес -алгоритмах и отчетности. Это позволяет заметить недостатки и ненормальные изменения в данных во времени, выяснить их основную причину и изменить работу компании. Пример: модель fin-stmt-anom находит какие-либо нарушения в бухгалтерских документах перед отчетностью. Чатботс Обучение тиро-бот с помощью машинного обучения помогает в кратчайшие сроки и точнее дать ответы на требования клиента. Это позволяет решить многие их препятствия и уменьшить тяжесть в колл -центре. Пример: модель машинного обучения legaltech помогает юридическим компаниям оценивать продолжительность действий и цену обслуживания и подписывает сертификаты рабочих стадий от клиента через telegram-bota. Будущая наука данных Наука данных имеет большие шансы, и, наконец, из -за того, что: Затраты на рост сигналов в мире Люди проводят все больше и больше минуты во всемирной паутине, бизнес искажен, интернет вещей начинается (iot). К 2025 году количество информации в мире увеличится почти три раза, до 181 zettabait (sextilion приманка). Также в 2010 году в мире была только пара zb. Рыночный рост науки о данных Гигантские объемы данных приводят к увеличению количества данных стартовых наук и аналитических вакансий. Согласно расчетам, до 2027 года рынок будет примерно на 27% в год. Чрезвычайно решения довольны - в тонкостях малых предприятий и рекламных компаний, логистики, средства и поддержку пользователей. Разработка технологий искусственного интеллекта Эксперты предсказывают, какие в обозримых дальнейших беспилотных транспортных средствах будут сильно отображаться на проспекте города, а оборудование и электроника могут быть подключены в сеть вещей (iot). Автономные автомобили используют машинные стратегии для изучения дорожных обстоятельств и безопасного движения .Iot позволит вам изучить информацию о миллиардах новых механизмов и использовать искусственный интеллект с точки зрения умного дома. Все это приводит к увеличению популярности сайтов данных. Таким образом, количество вакансий в этой области в стране за 3 года увеличилось на 433%. Спрос на экспертов опередил рост предложений, что укрепляет их зарплату: младший ученый из данных после года обучения, в среднем, уходит с 120 тысяч рублей, а затем 3 -летний опыт - с 250 тысяч рублей. Что начинается в науке о данных самостоятельно , Чтобы узнать основы науки о данных от конвейера за один год. Для этого это необходимо для освоения нескольких векторов. Python. Через простой синтаксис основной язык идеально подходит для любовников. С знанием python можно даже во время других сферов ит-сферов, для создания веб-сайта, а также игрового дизайна. Для действия вам все еще нужно освоить инструменты науки о данных, например, scikit-learn, который улучшает написание кода на python. Математика. Сознав о python, можно работать инженером ml. Только для науки данных о закрытом цикле должна научиться работать с математическими моделями для анализа информации. Для этого изучаются линейная алгебра, матанализм, статистика и теоретические расчеты вероятностей. Математика также предназначена для понимания того, как организована логика, и иметь возможность выбрать правильные параметры для задачи. Машинное обучение. Используйте знания и расчеты python для обеспечения и обучения моделей ml. Код для автомобилей и кораблей и наборов документов для получения знаний (набор данных) представлен, например, на нашем веб -сайте kaggle. Подробно, факт, для которого дата kaggle выше, читается выше. Анализ визуальных данных (eda) отвечает на запросы о том, что происходит внутри данных, позволяет вам найти выбросы в таких поездках и получать знания о создании уникальных функций для многообещающего алгоритма. Вот много приятных ссылок для аматоров: Книги: «Мы изучаем python», mark lutz . «Питон и машинное обучение. Машина и глубокое исследование с использованием python, scikit-learn и tensorflow», себастьян рашка, вахид мирджалили. «Теория вероятности и математическая статистика», n. Sh. Kremer. «Курс математического анализа» л. Д. Кудриавтсев. , V.A. Ilyin, e.G. Poznyak. Курсы: Pythontyutor - бесплатный практический курс python через браузер. Freimvorki, опции и наборы данных Основная основная библиотека: numpy, scipy, pandas. Библиотека для машины и пикантного обучения: scikit-learn, tensorflow, theano , keras. Seaborn. Obre article со ссылками на актрисы со всех сферов жизни их предприятия, на github. , Библиотеки, художественная литература и курсы машинное обучение в github. Kaggle-база автомобилей, кораблей и наборов данных, открытые соревнования на места даты и мастер-классы в машинном обучении. Быть без практики в такой области. В течение 13 месяцев в курсе по науке о данных вы изучите основы информации о программировании и обработке на python, научитесь разгружать необходимые данные, используя sql и создавать анализ информации через pandas и библиотеки numpy и выяснять основы автомобильная тренировка. После обучения у вас будет 8 проектов для портфеля.
