Наука о данных
Наука о данных — это концепция, используемая для работы с большими датами и включающая в себя очистку, подготовку и анализ данных. Специалист по данным собирает данные из различных источников и применяет машинное обучение, прогнозную аналитику и анализ настроений для извлечения важной информации из собранных наборов данных. Они понимают данные с коммерческой точки зрения и могут предоставить точные прогнозы и идеи, которые можно использовать для принятия важных бизнес-решений.
Проще говоря, наука о данных — это обработка и анализ данных, которые вы генерируете для получения различных идей, которые будут служить множеству бизнес-целей. Например, когда вы регистрируетесь на Amazon и просматриваете некоторые продукты или категории, вы генерируете данные. Эти данные будут использоваться учеными на сервере, чтобы понять ваше поведение, и вам нужно будет знать, что вы ищете. Это одна из самых простых реализаций науки о данных, которая становится все более сложной с точки зрения таких понятий, как отказ от тележек и многое другое.
ü Наука о данных включает процессы извлечения данных
ü Очистка данных
ü Анализ
ü Визуализация
ü Генерация действенной информации
Специалист по данным
Специалист по данным должен быть максимально любопытным с набором данных в руках, чтобы сделать связь более странной. Тона понимания остаются незамеченными в больших объемах данных, а наука о данных проливает свет на такие области, как поведение клиентов, операционные недостатки, циклы цепочки поставок, прогнозная аналитика и многое другое. Наука о данных имеет решающее значение для компаний, чтобы сохранить своих клиентов и остаться на рынке.
Специалисты по обработке данных Когда у компании или организации возникает проблема или вопрос, который необходимо решить при сборе данных, они нанимают специалиста по обработке данных. Эти специалисты встречаются с заинтересованными сторонами и изучают лидеров, чтобы узнать об экономических, эффективных или потребительских целях. Используя эту информацию, специалисты по данным разрабатывают компьютерные программы, используя Java и другие компьютерные языки. Программное обеспечение, предоставляющее сложные алгоритмы, может помочь этим техническим специалистам найти закономерности в больших наборах данных. Данные используются, чтобы узнать больше о просмотрах, привлечении клиентов, продажах, рабочем процессе и других вопросах.
Роль аналитика данных
ü Интеллектуальный анализ данных с использованием самых современных методов
ü Обработка, очистка и проверка целостности данных, используемых для анализа
ü Проведение маркетинговых исследований
ü Получение данных и распознавание силы
ü Использование глубокого обучения, такого как MXNet, Tensorflow, Theano и Keras, для создания моделей глубокого обучения.
ü Выявление тенденций, корреляций и стандартов в сложных наборах данных
ü Определить новые возможности для улучшения процессов
ü Работайте с профессиональными консультантами по devOps, чтобы помочь клиентам управлять моделями после их сборки.
Машинное обучение
Машинное обучение — это способность компьютерной системы учиться у окружающей среды и приобретать полунеобходимый опыт. Машинное обучение фокусируется на алгоритмах обучения, экспертных данных, идеях и предварительных знаниях о непроанализированных результатах, таких как информация о действиях. Обучение машины может быть выполнено с использованием различных подходов. Основные процедуры машинного обучения изучаются под наблюдением, а не наблюдением и подкреплением. Это обучение не надзору, а также машинам распознавания и характеристикам их использования.
Например, вы можете классифицировать фотографии кошек и источников, энергию еды, примечания к фотографиям и вопросы, а также классифицировать машину как фотографии для задания. С другой стороны, мы не учились и не контролировали, не помещали себя и не давали о себе знать машине, машине или классу. Алгоритмы машинного обучения с подкреплением связаны с окружающей средой и рекомендациями, например, анализом данных и вознаграждениями. Например, чтобы понять это как jogo de xadrez, алгоритм машинного обучения не анализирует отдельные движения, дополнительные занятия или jogo в целом.
Инженеры по машинному обучению
Преимущества больших данных ferramentas и стратегии программирования для обеспечения данных перенаправления контактов коммуникационных сетей редакторов письма письма письма. dice Текст также содержит теоретические модели науки о числах и ошеломляющие модели уровней производства и управления терабайтами времени в режиме реального времени.
Роли инженера по машинному обучению:
ü Изучать и преобразовывать прототипы науки о данных
ü Системы обучения проектной машине
ü Изучите и внедрите соответствующие алгоритмы машинного обучения
ü Распакуйте приложения и требования машинного обучения
ü Выберите соответствующие наборы игральных костей и методы представления данных
ü Выполнение тестов и опыт машинного тестирования
ü Проведите статистический анализ и точную настройку, используя результаты испытаний.
ü Относитесь к времени и системам, которые требуются
ü Отправить в библиотеки и структуры списка ML
ü Сопровождать разработки в области
Для получения дополнительной информации посетите наш веб-сайт — Онлайн-обучение Data Science|Онлайн-обучение Data Science With Python
