Le texte intégral 4398 Les mots, lorsque l'apprentissage tout au long attendu 13 minute

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Au cours du Nouvel An chinois, en essayant d'apprendre quelques-unes des petites compétences en sciences des données de base, comme les champs de données qui finira par lire et comprendre beaucoup de choses.

Les données scientifiques sur le petit noyau, il est une force, pour permettre aux entreprises et aux intervenants de prendre des décisions éclairées et de résoudre les problèmes avec les données.

Maintenant, tous les experts techniques sont passionnés par d'autres compétences, mais les compétences sont passionnés par leur domaine de travail. scientifiques données aussi bien. La nouvelle année avec de nouvelles tendances technologiques et des défis majeurs apparaissent plus base technologique doit être compacté.

Voici le top 10 des petites compétences de base nécessaires pour trier les plus fraîches scientifiques de données en 2020, sans ordre particulier!

1. Gestion de base de données

Pour l'auteur, les scientifiques de données ne sont pas les mêmes existent, ils doivent avoir toutes les connaissances, y compris les mathématiques, les statistiques, la programmation, la gestion des données, la visualisation et définit pas « pile complète. »

Comme je l'ai déjà mentionné, que 80% de la préparation des données de travail, afin de traiter les données dans un environnement de projet. Lorsque la nécessité de traiter de grandes quantités de données, les scientifiques de données veulent savoir comment gérer ces données sont très importantes.

Essentiellement base de données de gestion peut être modifié par un ensemble, les procédures d'exploitation et de l'indexation d'une base de données. système de gestion de base de données accepte les données demande du programme d'application, et charge le système d'exploitation requis pour fournir des données de spécifiques. Dans les grands systèmes, les systèmes de gestion de base de données aident les utilisateurs à à tout moment donné pour stocker et récupérer des données.

Qu'est-ce que la gestion de la base de données peut apporter des données scientifiques?

1. Définir la récupération de données et base de données de gestion

2. manipuler les données elles-mêmes, le format de données, les noms de champs, la structure des fichiers et la structure enregistrement

3. Définir les règles d'écriture, de validation et les données d'essai

4. Le fonctionnement de la couche d'enregistrement dans la base de données

L'accès en parallèle pour supporter des environnements multi-utilisateur et des données d'exploitation

Certains systèmes de gestion de bases de données populaires: MySQL, SQL Server, bases de données Oracle, IBM DB2, PostgreSQL et NoSQL (base de données Mongo, base de données Couch, base de données Dynamo, bibliothèque H, Neo4j, Cassandra, Redis)

2. Apprentissage / étude approfondie

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Si vous travaillez pour une entreprise de gérer et d'exploiter de grandes quantités de données, et des données axées sur les processus de prise de décision, vous devrez peut-être apprendre les compétences à maîtriser la machine. l'apprentissage de la machine est un sous-ensemble de l'écosystème de la science des données, comme les statistiques ou la probabilité, car il aide à obtenir des résultats et la modélisation des données.

Pour les données scientifiques, y compris les algorithmes d'apprentissage machine pour l'apprentissage machine essentielle, KNN voisin le plus proche, les forêts aléatoires, Bayes naïfs, modèle de régression, PyTorch, tensorflow et KERAS également des données scientifiques très utiles dans l'apprentissage de la machine.

Qu'est-ce que l'apprentissage de la machine peut apporter la science des données?

1. la surveillance de la fraude et de la gestion des risques

2. Soins de santé (l'un des champs de données de la science en plein essor! La génétique, la génomique, l'analyse de l'image)

3. planification d'itinéraire

4. filtrage anti-spam automatique

Les systèmes de reconnaissance faciale et vocale

6. Amélioration de la réponse vocale interactive (IVR)

7. compréhension et le langage reconnaissance et de traduction documents

3. Visualisation des données

Qu'est-ce que la visualisation des données signifie réellement? Pour l'auteur, il est une représentation graphique des données trouvées. La visualisation peut communiquer efficacement et guider les utilisateurs à explorer conclu.

L'auteur est une visualisation de données de la figure centrale. Vous pouvez visualiser l'idée d'une histoire à partir des données, et de créer un affichage complet. la visualisation des données est l'une des compétences les plus importantes, car il reflète non seulement le résultat final, mais aussi de comprendre et d'étudier la vulnérabilité des données et des données.

Les choses illustrée de façon frappante toujours bon, la valeur réelle a été établie et compris. Lorsque vous créez une visualisation, et sera certainement obtenir des informations pertinentes, de façon surprenante, cette information peut effectivement affecter le système.

Histogrammes, diagrammes à barres, camemberts, dispersion, diagramme de ligne, le diagramme de séquence temporelle, diagramme, cartes de chaleur, des cartes géographiques, vue en trois dimensions et une longue liste de visualisation peuvent être utilisées pour les données. Pour une liste plus détaillée, visitez s'il vous plaît ici.

Qu'est-ce que la visualisation des données peut apporter des données scientifiques?

1. Dessiner une vue de données puissantes

2. Déterminer la relation entre les variables inconnues

3. La nécessité de se concentrer sur le champ visuel ou dans le besoin d'amélioration

4. Identifier les facteurs qui influent sur le comportement des clients

5. Comprendre quels produits seront placés là où

6 montre la tendance des nouvelles, des relations, des sites Web, les médias sociaux

7. L'information visuelle

8. Les rapports des clients, la performance des employés, carte des ventes trimestrielles

9. stratégie de marketing conçue pour des groupes d'utilisateurs

Certains outils de visualisation de données populaires incluent: Tableau, PowerBI QlikView, Google Analytics (pour le réseau), Microsoft Excel, Plotly, graphiques de fusion, SAS

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4. multivariée algèbre linéaire et calcul

La plupart apprentissage machine, sans exception, sont des modèles de données scientifiques sont composées de plusieurs facteurs prédictifs ou variables inconnues construites. connaissances de calcul multivariée est important pour la mise en place de modèles d'apprentissage de la machine. Voici quelques-unes des travaux scientifiques de données communes dans le sujet de mathématiques:

1. les dérivés et les gradients

2. La fonction de l'étape, les fonctions de type S, des fonctions logiques, la fonction RELU

3. La fonction de coût (le plus important)

4. comploté en fonction

La fonction minimum et maximum

6. Le scalaire, un vecteur, une matrice et un vecteur fonction

5. Table Microsoft Excel

Comme nous le savons tous, le traitement des données de feuille de calcul de Microsoft peut être l'un des meilleurs et l'utilisation la plus populaire des outils. Aussi peut-être entendu, « Hé, vous êtes envoyé au patron tableau Excel encore? » Attendez une minute, nous ne parlons pas de compétences en sciences de données il? Excel? J'ai toujours pensé qu'il doit y avoir moyen de simples quelque chose pour gérer les données. Comme l'expérience de la gestion des données avec Excel, je me suis rendu, Excel est:

Meilleur montage 1. 2D données

2. Sur la base de la plate-forme d'analyse de données avancées

3. Pour obtenir une connexion en temps réel avec le fonctionnement de la table Excel en Python

4. de sorte que vous pouvez faire tout ce que vous voulez faire à tout moment, et enregistrez votre version préférée

L'opération est relativement simple à faire des données

Aujourd'hui, la plupart des non-techniques utilisent souvent des tableaux Excel de base de données alternative. Cela peut être une mauvaise utilisation, parce que le manque de contrôle de version de tableau Excel et la précision d'une manière, la reproductibilité ou la maintenabilité. Toutefois, Excel peut aussi faire incroyable!

Qu'est-ce que Excel peut faire pour la science des données?

1. Nom et créer la portée

2. filtrage, le tri, la fusion, la taille des données

3. Créer des tableaux croisés dynamiques et graphiques

4. Visual Basic pour Applications (VBA)

5. Supprimez les données: les valeurs en double suppression, dans les références absolues et relatives pour changer le mélange entre

6. milliers de dossiers pour trouver les données requises

6. DevOps

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Je l'ai entendu et croire que des données scientifiques est de comprendre les mathématiques, les statistiques, les algorithmes et la gestion des données des personnes, le mot. Il n'y a pas longtemps, j'ai rencontré un homme plus de six ans d'expérience dans le développement du noyau, il explore un changement de carrière scientifique des données. Par curiosité, je cherché à savoir si et comment faire partie des DevOps de données scientifiques. Bien que peu d'informations sur l'auteur de DevOps (en fait, ne savent pas quoi que ce soit), mais une chose est certaine: DevOps de plus en plus important pour les données scientifiques.

DevOps est une méthode de développement de logiciels et les opérations informatiques combiné, conçu pour raccourcir le cycle de vie du développement et assurer une prestation ininterrompue de logiciels de haute qualité.

équipe DevOps a travaillé en étroite collaboration avec l'équipe de développement pour gérer efficacement le cycle de vie de l'application. la conversion des données nécessite l'équipe scientifique de données a travaillé en étroite collaboration avec DevOps. Les équipes de Devops devraient utiliser la haute disponibilité d'Apache Hadoop, Apache Kafka, Spark Apache et Apache groupe Airflow pour traiter l'extraction de données et de conversion.

Qu'est-ce que DevOps apportera des données scientifiques?

Il 1. Fournir, configurer, étendre et gérer des clusters de données

2. Par l'intégration continue, le déploiement et le suivi des données pour gérer l'infrastructure d'information

3. Créez un script pour configurer automatiquement et déployer une variété de base des environnements.

7. Probabilité et statistiques

la science des données est sur la façon d'utiliser les processus financiers, des algorithmes ou des systèmes d'informations d'extrait, avis, etc. à partir des données pour prendre des décisions éclairées. Dans ce cas, faire des déductions, des estimations ou prévisions formeront une partie importante de la science des données.

Avec l'aide de méthodes statistiques pour estimer la probabilité d'une aide pour une analyse ultérieure. Statistique dépend de la théorie des probabilités. En bref, la probabilité et les statistiques sont étroitement liées.

Quelle est la probabilité et les données statistiques peuvent apporter à la science?

1. pour explorer et comprendre les données plus d'informations

2. déterminer les relations potentielles qui peuvent exister entre les deux variables ou les dépendances

3. prévoir les tendances futures ou des données basées sur les tendances à prévoir les tendances avant

4. Déterminer les données de motif ou des motifs

Les données anormales

Surtout pour les entreprises, les parties prenantes basées sur les données reposent sur des données pour prendre des décisions et de la conception / évaluation modèle de données, les probabilités et les statistiques font partie intégrante des données scientifiques.

8. programmation, logiciels et logiciels

Bien sûr! Les données sur la nature de la science est sur la programmation. compétences en programmation scientifique données peuvent être rassemblées des données brutes en informations exploitables pour toutes les compétences de base. Bien qu'il n'y ait pas de règle spécifique sur le langage de programmation de choix, mais Python et R sont les plus populaires.

De préférence le choix du langage de programmation ou la plate-forme, je ne suis pas persistante. les scientifiques données choisissent simplement un langage de programmation pour résoudre le problème à portée de main. Cependant, Python semble être devenu la lingua franca des données scientifiques.

Voici une liste des langages de programmation et logiciels pour un certain nombre de sélection de données scientifiques, l'ordre sans ordre particulier:

1. Python

2. R

3. SQL

4. Java

5. Julia

6. Scala

7. Matlab

8. tensorflow (idéal pour les données en Python scientifique)

Et, vous ne pouvez pas écrire des données dans les compétences de programmation scientifiques pour faire

Tout le codage au sujet ci-après. S'il n'y a pas d'expérience ou de codage ne sont pas familiers avec les connaissances de codage, les données scientifiques seront très difficiles. Par conséquent, je préfère toujours passer en revue les compétences Python, la lecture des documents relatifs au projet, puis a commencé à construire le code.

9. controverse données

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En règle générale, les entreprises doivent ou recevoir des données est pas adapté à la modélisation. Par conséquent, il est nécessaire de comprendre et d'apprendre comment traiter les données imparfaites.

Les données plaident en faveur d'une analyse plus poussée du procédé de préparation de données, convertit les données brutes d'une forme à une autre forme et la cartographie en vue de la compréhension des données en profondeur. Pour l'argument de données, obtenir essentiellement les données, les domaines liés à la fusion, puis nettoyer les données.

Quelles données peut apporter au débat des données scientifiques?

1. Recueillir des données provenant de sources multiples, révèlent les données du renseignement profond

2. en temps opportun et une description précise des analystes d'affaires et de données entre les mains des données opérationnelles

3. Pour réduire le temps de traitement, temps de réponse, et de recueillir, d'organiser les données qu'il faut du temps irrégulier

4. Faire les scientifiques de données à accorder plus d'attention à l'analyse des données plutôt que des données section de nettoyage

5. Le processus de prise de décision basée sur les données principales, dans le sens des données précises pour soutenir le développement de

10. Nuage

La pratique des données scientifiques implique généralement l'utilisation de produits de cloud computing et de services aux professionnels de l'aide de données pour accéder aux ressources nécessaires pour gérer et traiter les données. Les scientifiques comprennent généralement l'analyse des données quotidiennes et la visualisation des données stockées dans le nuage.

Vous connaissez probablement déjà les données scientifiques et le Cloud Computing se complètent, généralement parce que la plate-forme de cloud computing pour aider les scientifiques à utiliser des données telles que AWS, Azure, Google Cloud, etc., peuvent accéder à la base de données via ces plates-formes, des cadres, des langages de programmation et de l'outil d'exploitation.

Familier avec les données scientifiques, y compris le fait que Interagir avec de grandes quantités de données, compte tenu de la taille et la disponibilité des outils et plates-formes, comprendre le concept de cloud computing pour les scientifiques de données est non seulement une des compétences pertinentes, est une compétence clé.

Qu'est-ce que le cloud computing peut apporter aux données scientifiques?

1. Acquisition de données

2. Parse, la gestion, la controverse, la conversion, l'analyse des données et anti-virus

3. L'exploration de données