การสอน Data Science - เรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น!

ต้องการเริ่มต้นอาชีพของคุณในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ไม่รู้จะเริ่มจากตรงไหน? คุณมาถูกที่แล้ว! สวัสดีทุกคนยินดีต้อนรับสู่บล็อกการสอน Data Science ที่ยอดเยี่ยมนี้จะทำให้คุณเริ่มต้นเข้าสู่โลกวิทยาศาสตร์ข้อมูล หากต้องการรับความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับ Data Science คุณสามารถลงทะเบียนแบบสดได้ โดย Edureka พร้อมการสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันและการเข้าถึงตลอดชีวิต มาดูสิ่งที่เราจะเรียนรู้ในวันนี้:

1. 1. ทำไมต้องเป็น Data Science
   2. Data Science คืออะไร?
   3. Data Scientist คือใคร
   4. แนวโน้มงาน
   5. จะแก้ปัญหาใน Data Science ได้อย่างไร?
   6. ส่วนประกอบวิทยาศาสตร์ข้อมูล
   7. บทบาทงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ทำไมต้องเป็น Data Science

มีการกล่าวกันว่า Data Scientist เป็น“ งานที่เซ็กซี่ที่สุดในศตวรรษที่ 21” ทำไม? เนื่องจากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัท ต่างๆได้จัดเก็บข้อมูลของตน และสิ่งนี้กำลังทำโดยแต่ละ บริษัท มันก็นำไปสู่การระเบิดของข้อมูลในทันใด ข้อมูลกลายเป็นสิ่งที่มีอยู่มากมายในปัจจุบัน

แต่คุณจะทำอย่างไรกับข้อมูลนี้ มาทำความเข้าใจโดยใช้ตัวอย่าง:

สมมติว่าคุณมี บริษัท ที่ผลิตโทรศัพท์มือถือ คุณเปิดตัวผลิตภัณฑ์ชิ้นแรกและได้รับความนิยมอย่างมาก เทคโนโลยีทุกอย่างมีชีวิตจริงไหม? ดังนั้นตอนนี้ถึงเวลาคิดอะไรใหม่ ๆ แต่คุณไม่รู้ว่าควรจะสร้างสรรค์สิ่งใดเพื่อให้เป็นไปตามความคาดหวังของผู้ใช้ใครกำลังรอการเปิดตัวครั้งต่อไปของคุณอย่างใจจดใจจ่อ

ใครบางคนใน บริษัท ของคุณมีแนวคิดในการใช้ความคิดเห็นที่ผู้ใช้สร้างขึ้นและเลือกสิ่งที่เรารู้สึกว่าผู้ใช้คาดหวังในรุ่นถัดไป

มาใน Data Science คุณใช้เทคนิคการขุดข้อมูลต่างๆเช่นการวิเคราะห์ความรู้สึก ฯลฯ และได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

ไม่เพียงแค่นี้คุณสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นคุณสามารถลดต้นทุนการผลิตได้ด้วยวิธีการที่มีประสิทธิภาพและให้สิ่งที่ลูกค้าต้องการอย่างแท้จริง!

ด้วยเหตุนี้ Data Science จึงมีประโยชน์มากมายนับไม่ถ้วนและด้วยเหตุนี้จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ บริษัท ของคุณจะต้องมีทีม Data Scienceข้อกำหนดเหล่านี้ทำให้ 'Data Science' เป็นหัวข้อในวันนี้ดังนั้นเราจึงเขียนบล็อกนี้ใน Data Science Tutorial สำหรับคุณ :)

บทช่วยสอนวิทยาศาสตร์ข้อมูล: วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

คำว่า Data Science ได้เกิดขึ้นเมื่อไม่นานมานี้พร้อมกับวิวัฒนาการของสถิติทางคณิตศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูล การเดินทางครั้งนี้น่าทึ่งมากวันนี้เราประสบความสำเร็จอย่างมากในสาขา Data Science

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าเราจะสามารถทำนายอนาคตได้ตามที่นักวิจัยจาก MIT กล่าวอ้าง พวกเขาประสบความสำเร็จในการทำนายอนาคตแล้วด้วยการวิจัยที่ยอดเยี่ยมของพวกเขา ตอนนี้พวกเขาสามารถคาดเดาสิ่งที่จะเกิดขึ้นในฉากต่อไปของภาพยนตร์ได้ด้วยเครื่องจักรของพวกเขา! อย่างไร? มันอาจจะซับซ้อนเล็กน้อยสำหรับคุณที่จะเข้าใจในตอนนี้ แต่ไม่ต้องกังวลในตอนท้ายของบล็อกนี้คุณจะมีคำตอบเช่นกัน

กลับมาอีกครั้งเรากำลังพูดถึง Data Science ซึ่งเป็นที่รู้จักกันในชื่อวิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์กระบวนการและระบบเพื่อดึงความรู้หรือข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในรูปแบบต่างๆเช่นมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง

วิธีการและกระบวนการเหล่านี้คือสิ่งที่เราจะพูดถึงในบทแนะนำ Data Science วันนี้

ก้าวต่อไปใครเป็นคนระดมสมองทั้งหมดนี้หรือใครเป็นผู้ฝึกฝน Data Science ก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล .

Data Scientist คือใคร

ดังที่คุณเห็นในภาพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการค้าทั้งหมด! เขาควรจะมีความเชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์เขาควรจะมีความเชี่ยวชาญในสาขาธุรกิจและควรมีทักษะด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ดีเช่นกัน กลัว? อย่าเป็น แม้ว่าคุณจะต้องเก่งในทุกสาขาเหล่านี้ แต่แม้ว่าคุณจะไม่ได้เป็นคุณก็ไม่ได้อยู่คนเดียว! ไม่มีสิ่งที่เรียกว่า“ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สมบูรณ์” หากเราพูดถึงการทำงานในสภาพแวดล้อมขององค์กรงานจะกระจายไปตามทีมโดยแต่ละทีมมีความเชี่ยวชาญของตนเอง แต่สิ่งนั้นคือคุณควรมีความเชี่ยวชาญอย่างน้อยหนึ่งในสาขาเหล่านี้ นอกจากนี้แม้ว่าทักษะเหล่านี้จะใหม่สำหรับคุณก็ตามทำใจให้สบาย! อาจต้องใช้เวลา แต่ทักษะเหล่านี้สามารถพัฒนาได้และเชื่อฉันว่ามันจะคุ้มค่ากับเวลาที่คุณจะลงทุน ทำไม? มาดูแนวโน้มงานกัน

c ++ วิธีใช้เนมสเปซ

แนวโน้มงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

กราฟบอกทั้งหมดไม่เพียง แต่มีตำแหน่งงานว่างมากมายสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังมีงานที่ได้รับค่าตอบแทนอีกด้วย! และไม่บล็อกของเราจะไม่ครอบคลุมตัวเลขเงินเดือนไปที่ Google!

ตอนนี้เรารู้แล้วว่าการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นสมเหตุสมผลจริง ๆ แล้วไม่เพียงเพราะมันมีประโยชน์มาก แต่คุณยังมีอาชีพที่ยอดเยี่ยมในอนาคตอันใกล้นี้ด้วย

มาเริ่มการเดินทางของเราในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลตอนนี้และเริ่มต้นด้วย

จะแก้ปัญหาใน Data Science ได้อย่างไร?

ตอนนี้เรามาดูกันว่าเราควรจัดการกับปัญหาอย่างไรและแก้ปัญหาด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูล ปัญหาใน Data Science ได้รับการแก้ไขโดยใช้อัลกอริทึม แต่สิ่งที่ใหญ่ที่สุดในการตัดสินคืออัลกอริทึมใดที่จะใช้และเมื่อใดที่จะใช้?

โดยทั่วไปมีปัญหา 5 ประเภทที่คุณสามารถเผชิญได้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เราจะตอบคำถามเหล่านี้และอัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องทีละข้อ:

นี่คือ A หรือ B?

สำหรับคำถามนี้เรากำลังอ้างถึงปัญหาที่มีคำตอบที่เป็นหมวดหมู่เช่นเดียวกับปัญหาที่มีวิธีแก้ไขที่ตายตัวคำตอบอาจเป็นใช่หรือไม่ใช่ 1 หรือ 0 สนใจอาจจะหรือไม่สนใจก็ได้

ตัวอย่างเช่น:

ถาม: คุณจะทานอะไรชาหรือกาแฟ

ที่นี่คุณไม่สามารถพูดได้ว่าคุณต้องการโค้ก! เนื่องจากคำถามมีเพียงชาหรือกาแฟและด้วยเหตุนี้คุณอาจตอบข้อใดข้อหนึ่งเท่านั้น

เมื่อเรามีคำตอบเพียงสองประเภทคือใช่หรือไม่ใช่ 1 หรือ 0 จะเรียกว่า 2 - การจำแนกประเภท ด้วยตัวเลือกมากกว่าสองทางเรียกว่า Multi Class Classification

สรุปเมื่อใดก็ตามที่คุณเจอคำถามคำตอบที่เป็นหมวดหมู่ใน Data Science คุณจะแก้ปัญหาเหล่านี้โดยใช้อัลกอริทึมการจำแนกประเภท

ปัญหาต่อไปในบทช่วยสอน Data Science ที่คุณอาจเจออาจจะประมาณนี้

แปลกมั้ย?

คำถามเช่นนี้จัดการกับรูปแบบและสามารถแก้ไขได้โดยใช้อัลกอริธึมการตรวจจับความผิดปกติ

ตัวอย่างเช่น:

ลองเชื่อมโยงปัญหา“ นี่แปลกไหม” ไปที่แผนภาพนี้

รูปแบบข้างบนมีอะไรแปลก ๆ ไอ้แดงไม่ใช่เหรอ

เมื่อใดก็ตามที่มีการแบ่งรูปแบบอัลกอริทึมจะตั้งค่าสถานะเหตุการณ์นั้นเพื่อให้เราตรวจสอบ การประยุกต์ใช้อัลกอริทึมนี้ในโลกแห่งความเป็นจริงได้รับการปรับใช้โดย บริษัท บัตรเครดิตซึ่งในธุรกรรมที่ผิดปกติใด ๆ โดยผู้ใช้จะถูกตั้งค่าสถานะเพื่อตรวจสอบ ดังนั้นการดำเนินการรักษาความปลอดภัยและลดความพยายามของมนุษย์ในการเฝ้าระวัง

มาดูปัญหาต่อไปในบทช่วยสอน Data Science อย่ากลัวที่จะจัดการกับคณิตศาสตร์!

มากหรือน้อยแค่ไหน?

พวกคุณที่ไม่ชอบวิชาคณิตศาสตร์จงโล่งใจ! อัลกอริทึมการถดถอยอยู่ที่นี่แล้ว!

ดังนั้นเมื่อใดก็ตามที่มีปัญหาซึ่งอาจขอตัวเลขหรือค่าตัวเลขเราจะแก้ปัญหาโดยใช้ Regression Algorithms

ตัวอย่างเช่น:

พรุ่งนี้อุณหภูมิจะเป็นเท่าไหร่?

เนื่องจากเราคาดหวังค่าตัวเลขในการตอบสนองต่อปัญหานี้เราจะแก้ปัญหานี้โดยใช้ Regression Algorithms

ในบทช่วยสอนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้เราจะมาพูดถึงอัลกอริทึมถัดไป

วิธีนี้จัดอย่างไร?

สมมติว่าคุณมีข้อมูลบางอย่างตอนนี้คุณไม่มีความคิดเลยว่าจะทำความเข้าใจกับข้อมูลนี้อย่างไร ดังนั้นคำถามนี้มีการจัดระเบียบอย่างไร?

คุณสามารถแก้ได้โดยใช้อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม พวกเขาแก้ปัญหาเหล่านี้อย่างไร? มาดูกัน:

อัลกอริทึมการทำคลัสเตอร์จะจัดกลุ่มข้อมูลตามลักษณะที่พบได้บ่อย ตัวอย่างเช่นในแผนภาพด้านบนจุดต่างๆจะถูกจัดเรียงตามสี ในทำนองเดียวกันไม่ว่าจะเป็นข้อมูลใด ๆ อัลกอริทึมการจัดกลุ่มก็พยายามที่จะเข้าใจสิ่งที่พบบ่อยระหว่างพวกเขาและด้วยเหตุนี้จึง 'คลัสเตอร์' เข้าด้วยกัน

ปัญหาต่อไปและสุดท้ายในบทช่วยสอนวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณอาจพบคือ

ควรทำอย่างไรต่อไป

เมื่อใดก็ตามที่คุณประสบปัญหาซึ่งคอมพิวเตอร์ของคุณจะต้องทำการตัดสินใจโดยอาศัยการฝึกอบรมที่คุณได้รับมานั้นจะต้องเกี่ยวข้องกับ Reinforcement Algorithms

ตัวอย่างเช่น:

ระบบควบคุมอุณหภูมิของคุณเมื่อต้องตัดสินใจว่าควรจะลดอุณหภูมิในห้องหรือเพิ่มขึ้น

อัลกอริทึมเหล่านี้ทำงานอย่างไร?

อัลกอริทึมเหล่านี้ขึ้นอยู่กับจิตวิทยาของมนุษย์ เราชอบถูกชื่นชมใช่ไหม? คอมพิวเตอร์ใช้อัลกอริทึมเหล่านี้และคาดว่าจะได้รับการชื่นชมเมื่อได้รับการฝึกฝน อย่างไร? มาดูกัน.

แทนที่จะสอนคอมพิวเตอร์ว่าต้องทำอะไรคุณปล่อยให้คอมพิวเตอร์ตัดสินใจว่าจะทำอย่างไรและเมื่อสิ้นสุดการกระทำนั้นคุณจะให้ข้อเสนอแนะในเชิงบวกหรือเชิงลบ ดังนั้นแทนที่จะกำหนดว่าอะไรถูกและอะไรผิดในระบบของคุณคุณปล่อยให้ระบบของคุณ“ ตัดสินใจ” ว่าจะทำอย่างไรและในที่สุดก็ให้ข้อเสนอแนะ

มันเหมือนกับการฝึกสุนัขของคุณ คุณไม่สามารถควบคุมสิ่งที่สุนัขของคุณทำใช่ไหม? แต่คุณสามารถดุเขาได้เมื่อเขาทำผิด ในทำนองเดียวกันอาจตบหลังเขาเมื่อเขาทำในสิ่งที่คาดหวัง

ลองใช้ความเข้าใจนี้ในตัวอย่างข้างต้นสมมติว่าคุณกำลังฝึกระบบควบคุมอุณหภูมิดังนั้นเมื่อใดก็ตามที่ไม่ ของคนในห้องเพิ่มขึ้นระบบจะต้องมีการดำเนินการ ลดอุณหภูมิหรือเพิ่มอุณหภูมิ เนื่องจากระบบของเราไม่เข้าใจอะไรเลยจึงต้องใช้การตัดสินใจแบบสุ่มสมมติว่าอุณหภูมิจะเพิ่มขึ้น ดังนั้นคุณให้ข้อเสนอแนะเชิงลบ ด้วยเหตุนี้คอมพิวเตอร์จึงเข้าใจเมื่อใดก็ตามที่จำนวนคนในห้องเพิ่มขึ้นอย่าเพิ่มอุณหภูมิ

ในทำนองเดียวกันสำหรับการดำเนินการอื่น ๆ คุณจะต้องให้ข้อเสนอแนะด้วยความคิดเห็นแต่ละรายการระบบของคุณกำลังเรียนรู้และด้วยเหตุนี้จึงมีความแม่นยำมากขึ้นในการตัดสินใจครั้งต่อไปการเรียนรู้ประเภทนี้จึงเรียกว่า Reinforcement Learning

ตอนนี้อัลกอริทึมที่เราได้เรียนรู้ข้างต้นในบทช่วยสอนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้เกี่ยวข้องกับ 'แบบฝึกการเรียนรู้' ทั่วไป เรากำลังทำให้เครื่องเรียนรู้ใช่ไหม

Machine Learning คืออะไร?

เป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเองเช่นโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงเครื่องจะอัปเดตโค้ดของตนเองได้ทุกเมื่อที่เจอสถานการณ์ใหม่

เมื่อสรุปในบทแนะนำ Data Science ตอนนี้เรารู้แล้วว่า Data Science ได้รับการสนับสนุนโดย Machine Learning และอัลกอริทึมสำหรับการวิเคราะห์ เราจะวิเคราะห์อย่างไรเราจะทำอย่างไร Data Science ยังมีองค์ประกอบบางอย่างที่ช่วยเราในการตอบคำถามเหล่านี้ทั้งหมด

ก่อนหน้านั้นให้ฉันตอบว่า MIT สามารถทำนายอนาคตได้อย่างไรเพราะฉันคิดว่าพวกคุณอาจจะเชื่อมโยงกับมันได้แล้ว ดังนั้นนักวิจัยใน MIT จึงฝึกโมเดลของพวกเขาด้วยภาพยนตร์และคอมพิวเตอร์ได้เรียนรู้ว่ามนุษย์ตอบสนองอย่างไรหรือพวกเขาแสดงท่าทีอย่างไรก่อนที่จะลงมือทำ

ตัวอย่างเช่นเมื่อคุณกำลังจะจับมือกับคนที่คุณเอามือออกจากกระเป๋าเสื้อของคุณหรืออาจจะโน้มตัวเข้าหาคน ๆ นั้น โดยพื้นฐานแล้วจะมี 'การดำเนินการล่วงหน้า' ที่แนบมากับทุกสิ่งที่เราทำ คอมพิวเตอร์ที่ได้รับความช่วยเหลือจากภาพยนตร์ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับ 'การกระทำก่อน' เหล่านี้ และจากการสังเกตภาพยนตร์มากขึ้นเรื่อย ๆ คอมพิวเตอร์ของพวกเขาก็สามารถคาดเดาได้ว่าการกระทำต่อไปของตัวละครจะเป็นอย่างไร

ง่ายไม่ได้หรือ ให้ฉันถามคุณอีกคำถามหนึ่งในบทช่วยสอน Data Science นี้! อัลกอริทึมใดของ Machine Learning ที่พวกเขาต้องใช้ในสิ่งนี้

ส่วนประกอบวิทยาศาสตร์ข้อมูล

1. ชุดข้อมูล

คุณจะวิเคราะห์อะไร ดาต้าใช่ไหม? คุณต้องการข้อมูลจำนวนมากที่สามารถวิเคราะห์ได้ข้อมูลนี้จะถูกส่งไปยังอัลกอริทึมหรือเครื่องมือวิเคราะห์ของคุณ คุณได้รับข้อมูลนี้จากงานวิจัยต่างๆที่ดำเนินการในอดีต

2. อาร์สตูดิโอ

R เป็นภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สและสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์สำหรับการคำนวณเชิงสถิติและกราฟิกที่ได้รับการสนับสนุนโดยพื้นฐาน R ภาษา R ใช้ใน IDE ที่เรียกว่า R Studio

ทำไมถึงใช้?

• การเขียนโปรแกรมและภาษาทางสถิติ
  • นอกเหนือจากการใช้เป็นภาษาทางสถิติแล้วยังสามารถใช้ภาษาโปรแกรมเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ได้อีกด้วย

• การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ
  • นอกเหนือจากการเป็นหนึ่งในเครื่องมือวิเคราะห์ที่โดดเด่นที่สุดแล้ว R ยังเป็นหนึ่งในเครื่องมือยอดนิยมที่ใช้สำหรับการแสดงข้อมูลด้วย

• ง่ายและสะดวกในการเรียนรู้
  • R คือการเรียนรู้อ่านและเขียนที่ง่ายและสะดวก

• ฟรีและโอเพ่นซอร์ส
  • R เป็นตัวอย่างของ FLOSS (Free / Libre และ Open Source Software) ซึ่งหมายความว่าสามารถแจกจ่ายสำเนาของซอฟต์แวร์นี้ได้อย่างอิสระอ่านซอร์สโค้ดแก้ไขและอื่น ๆ

R Studio เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์จนกระทั่งชุดข้อมูลของเรามีขนาดใหญ่และไม่มีโครงสร้างในเวลาเดียวกัน ข้อมูลประเภทนี้เรียกว่าข้อมูลขนาดใหญ่

3. ข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นคำเรียกของชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนจนยากที่จะประมวลผลโดยใช้เครื่องมือจัดการฐานข้อมูลในมือหรือแอปพลิเคชันการประมวลผลข้อมูลแบบเดิม

ตอนนี้เพื่อทำให้เชื่องข้อมูลนี้เราต้องสร้างเครื่องมือขึ้นมาเพราะไม่มีซอฟต์แวร์แบบเดิมที่สามารถจัดการข้อมูลประเภทนี้ได้และด้วยเหตุนี้เราจึงสร้าง Hadoop ขึ้นมา

4. Hadoop

วิธีแคสสองครั้งเป็น int java

Hadoop เป็นกรอบที่ช่วยให้เรา เก็บ และ กระบวนการ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ควบคู่กันและในรูปแบบการกระจาย

มาเน้นที่ร้านค้าและส่วนประมวลผลของ Hadoop

เก็บ

ส่วนจัดเก็บข้อมูลใน Hadoop ได้รับการจัดการโดย HDFS เช่น Hadoop Distributed File System มีความพร้อมใช้งานสูงในระบบนิเวศแบบกระจาย วิธีการทำงานเป็นเช่นนี้จะแบ่งข้อมูลขาเข้าออกเป็นชิ้น ๆ และกระจายไปยังโหนดต่างๆในคลัสเตอร์ทำให้สามารถจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายได้

กระบวนการ

MapReduce คือหัวใจสำคัญของการประมวลผล Hadoop อัลกอริทึมทำงานที่สำคัญสองอย่างคือทำแผนที่และลด ผู้ทำแผนที่แบ่งงานออกเป็นงานเล็ก ๆ ซึ่งประมวลผลแบบคู่ขนานกัน เมื่อผู้ทำแผนที่ทั้งหมดทำงานร่วมกันพวกเขารวบรวมผลลัพธ์จากนั้นผลลัพธ์เหล่านี้จะลดลงเป็นค่าที่ง่ายกว่าโดยกระบวนการลด หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Hadoop คุณสามารถอ่าน .

หากเราใช้ Hadoop เป็นที่จัดเก็บข้อมูลใน Data Science การประมวลผลอินพุตด้วย R Studio จะเป็นเรื่องยากเนื่องจากไม่สามารถทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมแบบกระจายดังนั้นเราจึงมี Spark R

5. สปาร์คอาร์

เป็นแพ็คเกจ R ที่ให้วิธีการใช้ Apache Spark ที่มีน้ำหนักเบากับ R ทำไมคุณถึงใช้กับแอปพลิเคชัน R แบบเดิม ๆ เนื่องจากมีการใช้งานกรอบข้อมูลแบบกระจายที่สนับสนุนการดำเนินการเช่นการเลือกการกรองการรวมและอื่น ๆ แต่ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

พักหายใจเดี๋ยวนี้! เราทำส่วนทางเทคนิคเสร็จแล้วในบทช่วยสอนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้มาดูจากมุมมองงานของคุณในตอนนี้ ฉันคิดว่าตอนนี้คุณคงต้องจ่ายเงินเดือนให้กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว แต่ยังไงเรามาคุยกันถึงบทบาทงานที่มีให้คุณในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

บทบาทงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตำแหน่งงานที่โดดเด่นของ Data Scientist ได้แก่ :

• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• วิศวกรข้อมูล
• สถาปนิกข้อมูล
• ผู้ดูแลข้อมูล
• นักวิเคราะห์ข้อมูล
• นักวิเคราะห์ธุรกิจ
• ผู้จัดการข้อมูล / การวิเคราะห์
• ผู้จัดการข่าวกรองธุรกิจ

แผนภูมิ Payscale.com ในบทช่วยสอนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้านล่างนี้แสดงเงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยเฉลี่ยตามทักษะในสหรัฐอเมริกาและอินเดีย

ถึงเวลาที่ต้องพัฒนาทักษะด้าน Data Science และ Big Data Analytics เพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสในการทำงานด้าน Data Science ที่เข้ามาในแบบของคุณ สิ่งนี้นำเราไปสู่จุดสิ้นสุดของบล็อกบทแนะนำ Data Science ฉันหวังว่าบล็อกนี้จะให้ข้อมูลและเพิ่มมูลค่าให้กับคุณ ตอนนี้เป็นเวลาเข้าสู่โลกแห่ง Data Science และกลายเป็น Data Scientist ที่ประสบความสำเร็จ

Edureka ได้รับการดูแลเป็นพิเศษ ซึ่งช่วยให้คุณได้รับความเชี่ยวชาญในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเช่น K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes คุณจะได้เรียนรู้แนวคิดของสถิติอนุกรมเวลาการขุดข้อความและการเรียนรู้เชิงลึกเบื้องต้นด้วย ชุดใหม่สำหรับหลักสูตรนี้กำลังจะเริ่มเร็ว ๆ นี้ !!

มีคำถามสำหรับเราใน Data Science Tutorial หรือไม่? โปรดระบุไว้ในส่วนความคิดเห็นแล้วเราจะติดต่อกลับไป