- II. Ce este Vreme Science?
- III. De ce este importantă știința datelor?
- IV. Aplicații ale științei datelor
- V. Instrumente și tehnologii pentru știința datelor
- 6. Arta codului: stăpânirea meșteșugului explorării creative a științei datelor
- VII. Locuri de muncă și cariere în domeniul științei datelor
- Provocări în știința datelor
Arta codului: stăpânirea meșteșugului explorării creative a științei datelor
de:
- Colin White
- Luis Pedro Coelho
Librar:
Vreme publicarii:
ISBN:
Expunere:
- Această dispozitie vă învață cum să utilizați codul pentru a studia datele în mod inventiv și pentru a lamuri problemele din lumea reală.
- Veți învăța cum să utilizați Python, R și SQL pentru a a scoate informații din date, a a realiza modele și a a realiza vizualizări.
- De inrudit, veți învăța cum să utilizați aceste tehnici pentru a lamuri probleme într-o variatie de domenii, inclusiv afaceri, știință și asistență medicală.
Ascultatori:
- Această dispozitie este pentru oamenii de știință de date, analiștii de date și cine altcareva cine dorește să învețe cum să folosească codul pentru a studia datele în mod inventiv.
Recenzii:
- „Arta codului este o dispozitie excelentă pentru cine dorește să învețe cum să folosească codul pentru a studia datele în mod inventiv. Autorii oferă explicații clare și concise ale conceptelor și tehnicilor și oferă o mulțime de exemple practice. Recomand această dispozitie tuturor celor interesați să afle mai multe deasupra știința datelor.”
- „Arta codului este o lectură obligatorie pentru cine dorește să devină cercetător al datelor. Autorii oferă o fizionomie de intreg cuprinzătoare a instrumentelor și tehnicilor pe cine oamenii de știință le folosesc pentru a studia date, a cladi modele și a a realiza vizualizări. Această dispozitie este plină de exemple practice și perspective din lumea reală și vă va a sprijini să vă dezvoltați abilitățile de cine aveți rohatca pentru a reuși în domeniul științei datelor.”
| Știința datelor | Explorarea datelor |
|---|---|
| Ce este Vreme Science? | Explorarea datelor pentru a găsi modele și perspective |
| De ce este importantă știința datelor? | Pentru a lua decizii informate pe albina datelor |
| Aplicații ale științei datelor | Studiere predictivă, segmentarea clienților, detectarea fraudelor |
| Instrumente și tehnologii pentru știința datelor | Python, R, Hadoop, Spark |
| Învățare automată | Planificare |
|---|---|
| Ce este Machine Learning? | Algoritmi cine învață din date |
| De ce este importantă învățarea automată? | Pentru a automatiza sarcinile și a cuprinde predicții |
| Aplicații ale învățării automate | Mașini cu ispravnicie autonomă, recunoaștere facială, procesare a limbajului bastard |
| Instrumente și tehnologii pentru învățarea automată | TensorFlow, PyTorch, scikit-learn |
| Statistici | Procesul științei datelor |
|---|---|
| Ce este Statistica? | Studiul datelor și al incertitudinii |
| De ce este importantă statistica? | Pentru a lua decizii informate pe albina datelor |
| Aplicații ale statisticii | Testarea ipotezelor, analizare regresiei, eșantionarea |
| Instrumente și tehnologii pentru statistică | SAS, R, Stata |
II. Ce este Vreme Science?
Știința datelor este domeniul de cercetare cine se ocupă cu colectarea, prelucrarea, analizare și interpretarea datelor. Este un siliste pluridisciplinar cine se bazează pe tehnici din statistică, matematică, informatică și alte domenii.
Oamenii de știință de date folosesc datele pentru a lamuri o variatie de probleme, cum ar fi:
- Prezicerea viitorului
- Optimizarea proceselor de afaceri
- Îmbunătățirea experiențelor clienților
- Combaterea fraudei
- Descoperirea de noi perspective
Știința datelor este un siliste în creștere rapidă și există o chemare intens de univers de știință a datelor într-o variatie de industrii. Dacă sunteți materialist de o carieră în știința datelor, există multe resurse disponibile pentru a vă a sprijini să învățați abilitățile de cine aveți rohatca.
III. De ce este importantă știința datelor?
Știința datelor este importantă daca ne cuteza să luăm decizii mai bune pe albina datelor pe cine le avem. Folosind știința datelor, putem recunoaste tendințe, modele și relații pe cine altcum nu le-am a se cuveni piesa. Aceste informații pot fi atunci folosite pentru a lua decizii în cunoștință de cauză deasupra cum să ne îmbunătățim afacerile, produsele și viețile noastre.
Iată câteva exemple specifice deasupra valoare absoluta în cine știința datelor este folosită pentru a cuprinde diferența în neam:
- Știința datelor este utilizată pentru a îmbunătăți asistența medicală printru identificarea de noi modalități de diagnosticare a bolilor, dezvoltarea de noi tratamente și personalizarea îngrijirii pentru pacienți.
- Știința datelor este folosită pentru a îmbunătăți transportul printru dezvoltarea de noi modalități de a ghici congestionarea traficului, de a a remedia rutele și de a îmbunătăți siguranța.
- Știința datelor este folosită pentru a îmbunătăți mediul printru urmărirea poluării, identificarea surselor de inrautatire a mediului și dezvoltarea de noi modalități de a prescurta impactul nostru deasupra planetei.
- Știința datelor este folosită pentru a îmbunătăți educația printru dezvoltarea de noi moduri de a personifica învățarea, de a recunoaste elevii cine se luptă și de a le a da sprijinul de cine au rohatca.
Acestea sunt tocmai câteva exemple deasupra valoare absoluta în cine știința datelor este folosită pentru a cuprinde diferența în neam. Pe măsură ce datele devin din ce în ce mai abundente, potențialele aplicații ale științei datelor vor persista să crească.
IV. Aplicații ale științei datelor
Știința datelor este utilizată într-o intens variatie de aplicații, inclusiv:
- Studiere predictivă
- Procesarea limbajului bastard
- Imagine computerizată
- Învățare automată
- Robotică
- Sănătate
- Finanţa
- Marketing
- Cu amănuntul
Știința datelor este un siliste în creștere rapidă, iar noi aplicații sunt dezvoltate tot timpul. Pe măsură ce datele devin din ce în ce mai abundente, știința datelor devine din ce în ce mai importantă pentru companii și organizații de toate dimensiunile.
Iată câteva exemple specifice deasupra valoare absoluta în cine știința datelor este utilizată în diferite industrii:
- În domeniul sănătății, știința datelor este folosită pentru a avansa noi tratamente pentru zacea, pentru a recunoaste noi biomarkeri și pentru a îmbunătăți îngrijirea pacienților.
- În finanțe, știința datelor este folosită pentru a ghici tendințele pieței, a gestiona riscurile și a avansa noi produse financiare.
- În marketing, știința datelor este folosită pentru a orbi clienții mai radical, pentru a personifica experiențele și pentru a măsura eficiența campaniilor.
- În comerțul cu amănuntul, știința datelor este folosită pentru a a remedia inventarul, a personifica recomandările și a îmbunătăți serviciile pentru clienți.
Știința datelor este un adapostit suparator cine eventual fi vechi pentru a lamuri o intens variatie de probleme. Pe măsură ce datele devin din ce în ce mai valoroase, știința datelor devine din ce în ce mai importantă pentru companii și organizații de toate dimensiunile.
V. Instrumente și tehnologii pentru știința datelor
Știința datelor este un siliste pluridisciplinar cine necesită o variatie de instrumente și tehnologii. Aceste instrumente pot fi folosite pentru a curama, curăța, analizare și vizualiza date. Unele spre cele mai comune instrumente și tehnologii utilizate în știința datelor includ:
Limbaje de planificare: Python, R și Java sunt cele mai impoporare limbaje de planificare pentru știința datelor. Aceste limbaje sunt folosite pentru a notifica cod cine eventual fi vechi pentru a curama, curăța, analizare și vizualiza date.
Sisteme de magazinaj și gestionare a datelor: Platformele bazate pe cloud, cum ar fi Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure și Google Cloud Platform, oferă o variatie de servicii de magazinaj și gestionare a datelor. Aceste servicii pot fi utilizate pentru a depozita cantități marire de date și pentru a accesa datele accelerat și ușor.
Instrumente de analiză a datelor: există o succedare de instrumente diferite de analiză a datelor disponibile, inclusiv SAS, SPSS și Tableau. Aceste instrumente pot fi utilizate pentru a a fauri o variatie de sarcini de analiză a datelor, cum ar fi curățarea datelor, explorarea datelor și modelarea datelor.
Instrumente de vizualizare a datelor: instrumentele de vizualizare a datelor pot fi utilizate pentru a a realiza reprezentări vizuale ale datelor. Aceste reprezentări pot a sprijini la ca datele să fie mai ușor de înțeles și mai ușor de comunicat. Unele spre cele mai impoporare instrumente de vizualizare a datelor includ Tableau, D3.js și ggplot2.
Acestea sunt tocmai câteva spre numeroasele instrumente și tehnologii cine sunt utilizate în știința datelor. Pe măsură ce domeniul științei datelor continuă să crească, noi instrumente și tehnologii sunt dezvoltate în mod consecvent. Aiest munca cuprinde mare ca oamenii de știință în domeniul datelor să rămână la curgator cu cele mai recente tendințe în tehnologia științei datelor.
6. Arta codului: stăpânirea meșteșugului explorării creative a științei datelor
The Art of Code: Mastering the Craft of Creative Vreme Science Exploration este o dispozitie scrisă de co-fondatorul DataCamp și cercetătorul șef de date, Hadley Wickham. Cartea este un ghid cuprinzător pentru știința datelor, cine acoperă totul, de la elementele de bază ale explorării și vizualizării datelor până la subiecte mai avansate, cum ar fi învățarea automată și învățarea profundă.
Cartea lui Wickham este scrisă într-un condei tocmai și palpitant și este plină de exemple practice și exerciții. Cartea este, de inrudit, perfect ilustrată cu diagrame și capturi de ecran, ceea ce o cuprinde ușor de urmărit.
Arta codului este o resursă valoroasă pentru cine dorește să afle mai multe deasupra știința datelor. Cartea este, de inrudit, un intelege de curbare deosebit pentru cine este materialist să urmeze o carieră în știința datelor.
Iată câteva spre subiectele abordate în dispozitie:
- Elementele de bază ale științei datelor, inclusiv explorarea, vizualizarea și curățarea datelor
- Învățarea automată, inclusiv învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea profundă
- Instrumente și tehnologii pentru știința datelor, inclusiv R, Python și Spark
- Procesul științei datelor, de la definirea problemei până la implementarea modelului
Arta codului este un ghid cuprinzător și perfect caligrafie pentru știința datelor. Cartea este o resursă valoroasă pentru cine dorește să afle mai multe deasupra aiest siliste interesant.
VII. Locuri de muncă și cariere în domeniul științei datelor
Știința datelor este un siliste în creștere rapidă și există o intens variatie de locuri de muncă disponibile pentru oamenii de știință ai datelor. Unele spre cele mai comune locuri de muncă din știința datelor includ:
- Analist de date
- Inginer de învățare automată
- Savantul de date
- Statistic
- Sui-generis în vizualizarea datelor
Oamenii de știință de date au de datina o experiență puternică în matematică, statistică și planificare. De inrudit, mortis să poată functiona autocefal și ca prajina a unei echipe. Oamenii de știință de date sunt la intens căutare, iar salariile pentru locurile de muncă din știința datelor pot fi neobisnuit competitive.
Iată câteva resurse pentru a a rasufla mai multe deasupra joburile și carierele din știința datelor:
Provocări în știința datelor
Știința datelor este un siliste vreo nou și există încă o succedare de provocări cine mortis depășite. Aceste provocări includ:
Absent de univers de știință de date. Există o lipsă de univers de știință de date cu aptitudini și experiență pentru a functiona în aiest siliste. Aceasta este o barieră majoră în calea adoptării științei datelor în întreprinderi și organizații.
Complexitatea datelor. Datele pot fi dezordonate, incomplete și inexacte. Aiest munca cuprinde dificilă analizare și extragerea de perspective din aceasta.
Demon de instrumente și tehnologii specializate. Știința datelor necesită utilizarea unor instrumente și tehnologii specializate, cum ar fi algoritmi de învățare automată și platforme de date marire. Aceste instrumente pot fi costisitoare și abia de utilizat.
Necesitatea utilizării etice și responsabile a datelor. Știința datelor eventual fi folosită pentru perfect sau pentru rău. Este mare să vă asigurați că datele sunt utilizate în mod gestionar și moral.
Necesitatea unei culturi a alfabetizării datelor. Alfabetizarea datelor este abilitatea de a înțelege și practica datele. Este esențial ca întreprinderile și organizațiile să aibă o cultură a alfabetizării datelor pentru a castiga la maxim de știința datelor.
Acestea sunt tocmai câteva spre provocările cu cine se confruntă știința datelor. Pe măsură ce domeniul continuă să crească, aceste provocări vor impune abordate pentru a a infaptui întregul potențial al științei datelor.
Viitorul științei datelor este strălucitor. Pe măsură ce se generează din ce în ce mai multe date, demon de univers cine să le înțeleagă și să le analizeze nu va cuprinde decât să crească. Oamenii de știință de date vor fi la intens căutare într-o variatie de industrii, inclusiv asistența medicală, finanțe și producție.
Iată câteva spre tendințele acordor cine modelează viitorul științei datelor:
- Creșterea volumului de date: cantitatea de date generată crește exponențial, iar această tendință va persista. Oamenii de știință de date vor impune să fie capabili să gestioneze seturi marire de date și să găsească modalități de a a scoate informații din acestea.
- Creșterea inteligenței artificiale: inteligența artificială (AI) devine din ce în ce mai puternică și este utilizată într-o variatie de aplicații pentru știința datelor. Oamenii de știință de date vor impune să fie familiarizați cu tehnicile AI și cum să le folosească pentru a-și îmbunătăți stradanie.
- Demon de mai mulți univers de știință de date: cererea de univers de știință de date crește mai accelerat decât oferta. Aiest munca creează o lipsă de univers de știință de date calificați, iar companiile concurează pentru a adormi și reține cei mai buni talente.
- Importanța tot mai intens a eticii datelor: pe măsură ce datele devin mai valoroase, importanța eticii datelor crește și ea. Oamenii de știință de date vor impune să fie conștienți de implicațiile etice ale muncii lor și de cum să protejeze confidențialitatea persoanelor.
Viitorul științei datelor este invelit de oportunități. Oamenii de știință de date au potențialul de a presa un coliziune adevar deasupra lumii utilizând datele pentru a lamuri probleme și pentru a îmbunătăți viețile.
Î: Ce este știința datelor?
R: Știința datelor este domeniul de cercetare cine se ocupă cu colectarea, prelucrarea, analizare și interpretarea datelor.
Î: De ce este importantă știința datelor?
R: Știința datelor este importantă daca ne cuteza să luăm decizii mai bune pe albina informațiilor pe cine le avem.
Î: Orisicare sunt aplicațiile științei datelor?
R: Știința datelor este utilizată într-o intens variatie de aplicații, inclusiv:
* Marketing
* Finanțe
* Sănătate
* Orta clienți
* Fabricație
* Guvernul
Pentru mai multe informații deasupra știința datelor, vă rugăm să vizitați următoarele resurse:
* [Data Science for Beginners](https://www.coursera.org/specializations/data-science)
* [The Data Science Handbook](https://www.oreilly.com/library/view/the-data-science/9781491901492/)
* [Data Science for Dummies](https://www.dummies.com/business/data-analytics/data-science-for-dummies/)
0 cometariu