Tại sao python lại phổ biến cho khoa học dữ liệu reddit?

Khi thế giới bước vào kỷ nguyên dữ liệu lớn, nhu cầu lưu trữ của nó cũng tăng lên. Đó là thách thức và mối quan tâm chính đối với các ngành công nghiệp doanh nghiệp cho đến năm 2010. Trọng tâm chính là xây dựng khung và giải pháp lưu trữ dữ liệu. Bây giờ khi Hadoop và các khung khác đã giải quyết thành công vấn đề lưu trữ, trọng tâm đã chuyển sang xử lý dữ liệu này. Khoa học dữ liệu là nước sốt bí mật ở đây. Tất cả những ý tưởng mà bạn thấy trong các bộ phim khoa học viễn tưởng của Hollywood thực sự có thể biến thành hiện thực nhờ Khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là tương lai của Trí tuệ nhân tạo. Do đó, điều rất quan trọng là phải hiểu Khoa học dữ liệu là gì và làm thế nào nó có thể gia tăng giá trị cho doanh nghiệp của bạn

Hướng dẫn nghề nghiệp công nghệ Edureka 2019 đã ra mắt. Các vai trò công việc hấp dẫn nhất, lộ trình học tập chính xác, triển vọng ngành và hơn thế nữa trong hướng dẫn. Tải ngay

Trong blog này, tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau

Đến cuối blog này, bạn sẽ có thể hiểu Khoa học dữ liệu là gì và vai trò của nó trong việc trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ các tập hợp dữ liệu lớn và phức tạp xung quanh chúng ta. Để có kiến ​​thức chuyên sâu về Khoa học dữ liệu, bạn có thể đăng ký Khóa học trực tiếp về Khoa học dữ liệu với Python của Edureka với sự hỗ trợ 24/7 và quyền truy cập trọn đời

Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là sự pha trộn của nhiều công cụ, thuật toán và nguyên tắc học máy khác nhau với mục tiêu khám phá các mẫu ẩn từ dữ liệu thô. Nhưng điều này khác với những gì các nhà thống kê đã làm trong nhiều năm như thế nào?

Câu trả lời nằm ở sự khác biệt giữa giải thích và dự đoán.  

Như bạn có thể thấy từ hình trên, Nhà phân tích dữ liệu thường giải thích những gì đang diễn ra bằng cách xử lý lịch sử dữ liệu. Mặt khác, Nhà khoa học dữ liệu không chỉ thực hiện phân tích khám phá để khám phá những hiểu biết sâu sắc từ nó mà còn sử dụng các thuật toán học máy nâng cao khác nhau để xác định sự xuất hiện của một sự kiện cụ thể trong tương lai. Nhà khoa học dữ liệu sẽ xem xét dữ liệu từ nhiều góc độ, đôi khi các góc độ không được biết trước đó

Vì vậy, Khoa học dữ liệu chủ yếu được sử dụng để đưa ra quyết định và dự đoán bằng cách sử dụng phân tích nguyên nhân dự đoán, phân tích theo quy định (khoa học dự đoán cộng với quyết định) và học máy

• Phân tích nguyên nhân dự đoán – Nếu bạn muốn một mô hình có thể dự đoán khả năng của một sự kiện cụ thể trong tương lai, bạn cần áp dụng phân tích nguyên nhân dự đoán. Giả sử, nếu bạn đang cung cấp tiền dưới dạng tín dụng, thì khả năng khách hàng thanh toán tín dụng trong tương lai đúng hạn là vấn đề bạn cần quan tâm. Tại đây, bạn có thể xây dựng một mô hình có thể thực hiện phân tích dự đoán về lịch sử thanh toán của khách hàng để dự đoán xem các khoản thanh toán trong tương lai có đúng hạn hay không

• Phân tích theo quy định. Nếu bạn muốn một mô hình có khả năng tự đưa ra quyết định thông minh và khả năng sửa đổi mô hình đó bằng các tham số động, thì bạn chắc chắn cần phân tích theo quy định cho mô hình đó. Lĩnh vực tương đối mới này là cung cấp lời khuyên. Nói cách khác, nó không chỉ dự đoán mà còn gợi ý một loạt các hành động được quy định và các kết quả liên quan.
  Ví dụ tốt nhất cho điều này là ô tô tự lái của Google mà tôi cũng đã thảo luận trước đó. Dữ liệu được thu thập bởi các phương tiện có thể được sử dụng để đào tạo ô tô tự lái. Bạn có thể chạy các thuật toán trên dữ liệu này để mang lại sự thông minh cho nó. Điều này sẽ cho phép ô tô của bạn đưa ra các quyết định như khi nào nên rẽ, nên đi theo con đường nào, khi nào nên giảm tốc độ hoặc tăng tốc.

• Học máy để đưa ra dự đoán — Nếu bạn có dữ liệu giao dịch của một công ty tài chính và cần xây dựng một mô hình để xác định xu hướng trong tương lai, thì thuật toán học máy là lựa chọn tốt nhất. Điều này rơi vào mô hình học tập có giám sát. Nó được gọi là có giám sát vì bạn đã có dữ liệu để dựa vào đó bạn có thể huấn luyện máy của mình. Ví dụ: một mô hình phát hiện gian lận có thể được đào tạo bằng cách sử dụng hồ sơ lịch sử về các giao dịch mua hàng gian lận

• Máy học để khám phá mẫu — Nếu bạn không có các tham số để dựa vào đó bạn có thể đưa ra dự đoán, thì bạn cần tìm ra các mẫu ẩn trong tập dữ liệu để có thể đưa ra dự đoán có ý nghĩa. Đây không phải là mô hình không được giám sát vì bạn không có bất kỳ nhãn nào được xác định trước để nhóm. Thuật toán phổ biến nhất được sử dụng để khám phá mẫu là Phân cụm.
  Giả sử bạn đang làm việc trong một công ty điện thoại và bạn cần thiết lập mạng bằng cách đặt các tháp trong một khu vực. Sau đó, bạn có thể sử dụng kỹ thuật phân cụm để tìm các vị trí tháp đó sẽ đảm bảo rằng tất cả người dùng nhận được cường độ tín hiệu tối ưu.

Hãy xem tỷ lệ các phương pháp được mô tả ở trên khác nhau như thế nào đối với Phân tích dữ liệu cũng như Khoa học dữ liệu. Như bạn có thể thấy trong hình bên dưới, Phân tích dữ liệu bao gồm phân tích mô tả và dự đoán ở một mức độ nhất định. Mặt khác, Khoa học dữ liệu thiên về Phân tích nguyên nhân dự đoán và Học máy

Bây giờ bạn đã biết chính xác Khoa học dữ liệu là gì, bây giờ hãy tìm hiểu lý do tại sao nó lại cần thiết ngay từ đầu

Tìm hiểu Khoa học dữ liệu của chúng tôi với Khóa học Python ở các thành phố hàng đầu

Tại sao là Khoa học dữ liệu?

• Theo truyền thống, dữ liệu mà chúng tôi có hầu hết đều có cấu trúc và kích thước nhỏ, có thể được phân tích bằng cách sử dụng các công cụ BI đơn giản. Không giống như dữ liệu trong các hệ thống truyền thống chủ yếu được cấu trúc, ngày nay hầu hết dữ liệu là phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Hãy cùng xem xu hướng dữ liệu trong hình ảnh dưới đây cho thấy rằng đến năm 2020, hơn 80 % dữ liệu sẽ không có cấu trúc.
  
  
  Dữ liệu này được tạo từ nhiều nguồn khác nhau như nhật ký tài chính, tệp văn bản, biểu mẫu đa phương tiện, cảm biến và công cụ. Các công cụ BI đơn giản không có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng này. Đây là lý do tại sao chúng ta cần các công cụ và thuật toán phân tích tiên tiến và phức tạp hơn để xử lý, phân tích và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ nó.

Đây không phải là lý do duy nhất khiến Khoa học dữ liệu trở nên phổ biến. Hãy tìm hiểu sâu hơn và xem Khoa học dữ liệu đang được sử dụng như thế nào trong các lĩnh vực khác nhau

• Sẽ thế nào nếu bạn có thể hiểu các yêu cầu chính xác của khách hàng từ dữ liệu hiện có như lịch sử duyệt web trước đây của khách hàng, lịch sử mua hàng, tuổi tác và thu nhập. Chắc chắn bạn cũng đã có tất cả dữ liệu này sớm hơn, nhưng giờ đây với lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng, bạn có thể đào tạo các mô hình hiệu quả hơn và giới thiệu sản phẩm cho khách hàng của mình chính xác hơn. Nó sẽ không tuyệt vời vì nó sẽ mang lại nhiều công việc kinh doanh hơn cho tổ chức của bạn phải không?

• Hãy lấy một kịch bản khác để hiểu vai trò của Khoa học dữ liệu trong việc ra quyết định. Sẽ thế nào nếu chiếc xe của bạn có trí thông minh để đưa bạn về nhà? . Dựa trên dữ liệu này, hệ thống sẽ đưa ra các quyết định như khi nào tăng tốc, khi nào giảm tốc, khi nào vượt, rẽ ở đâu – sử dụng các thuật toán học máy nâng cao
• Hãy xem cách Khoa học dữ liệu có thể được sử dụng trong phân tích dự đoán. Hãy lấy dự báo thời tiết làm ví dụ. Dữ liệu từ tàu, máy bay, radar, vệ tinh có thể được thu thập và phân tích để xây dựng mô hình. Những mô hình này sẽ không chỉ dự báo thời tiết mà còn giúp dự đoán sự xuất hiện của bất kỳ thiên tai nào. Nó sẽ giúp bạn thực hiện các biện pháp thích hợp trước và cứu nhiều mạng sống quý giá

Hãy cùng xem đồ họa thông tin dưới đây để xem tất cả các lĩnh vực mà Khoa học dữ liệu đang tạo ấn tượng

Nhà khoa học dữ liệu là ai?

Có một số định nghĩa có sẵn trên Nhà khoa học dữ liệu. Nói một cách đơn giản, Nhà khoa học dữ liệu là người thực hành nghệ thuật Khoa học dữ liệu. Thuật ngữ “Nhà khoa học dữ liệu” đã được đặt ra sau khi xem xét thực tế rằng Nhà khoa học dữ liệu thu thập rất nhiều thông tin từ các lĩnh vực khoa học và ứng dụng cho dù đó là thống kê hay toán học.

Nhà khoa học dữ liệu làm gì?

Các nhà khoa học dữ liệu là những người giải quyết các vấn đề dữ liệu phức tạp với chuyên môn vững vàng của họ trong một số ngành khoa học nhất định. Họ làm việc với một số yếu tố liên quan đến toán học, thống kê, khoa học máy tính, v.v. (mặc dù họ có thể không phải là chuyên gia trong tất cả các lĩnh vực này). Họ sử dụng các công nghệ mới nhất để tìm giải pháp và đưa ra kết luận quan trọng đối với sự tăng trưởng và phát triển của tổ chức. Các nhà khoa học dữ liệu trình bày dữ liệu ở dạng hữu ích hơn nhiều so với dữ liệu thô có sẵn cho họ từ các dạng có cấu trúc và không cấu trúc

Để biết thêm về Nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể tham khảo bài viết này về Nhà khoa học dữ liệu là ai?

Tiến xa hơn, bây giờ hãy thảo luận về BI. Tôi chắc rằng bạn cũng có thể đã nghe nói về Business Intelligence (BI). Khoa học dữ liệu thường bị nhầm lẫn với BI. Tôi sẽ nêu một số điểm tương phản ngắn gọn và rõ ràng giữa hai điều này, điều này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn. Chúng ta hãy có một cái nhìn

Kinh doanh thông minh (BI) so với. Khoa học dữ liệu

• Business Intelligence (BI) về cơ bản phân tích dữ liệu trước đó để tìm ra nhận thức muộn và hiểu biết sâu sắc để mô tả xu hướng kinh doanh. Tại đây BI cho phép bạn lấy dữ liệu từ các nguồn bên ngoài và nội bộ, chuẩn bị, chạy truy vấn trên đó và tạo bảng điều khiển để trả lời các câu hỏi như phân tích doanh thu hàng quý hoặc các vấn đề kinh doanh. BI có thể đánh giá tác động của một số sự kiện trong tương lai gần

• Khoa học dữ liệu là một cách tiếp cận hướng tới tương lai hơn, một cách khám phá với trọng tâm là phân tích dữ liệu hiện tại hoặc quá khứ và dự đoán kết quả trong tương lai với mục đích đưa ra quyết định sáng suốt. Nó trả lời các câu hỏi mở về các sự kiện “cái gì” và “làm thế nào” xảy ra

Chúng ta hãy xem xét một số tính năng tương phản

Tính năng Business Intelligence (BI)Khoa học dữ liệu Nguồn dữ liệu Có cấu trúc
(Thường là SQL, thường là Kho dữ liệu) Cả cấu trúc và không cấu trúc

(nhật ký, dữ liệu đám mây, SQL, NoSQL, văn bản)

Phương pháp tiếp cậnThống kê và hình ảnh hóaThống kê, Học máy, Phân tích đồ thị, Lập trình ngôn ngữ thần kinh (NLP)Tập trung vào Quá khứ và Hiện tạiHiện tại và Tương laiCông cụPentaho, Microsoft BI, QlikView, RRapidMiner, BigML, Weka, R

Đây là tất cả về Khoa học dữ liệu là gì, bây giờ hãy tìm hiểu vòng đời của Khoa học dữ liệu

Một sai lầm phổ biến trong các dự án Khoa học dữ liệu là vội vã thu thập và phân tích dữ liệu mà không hiểu các yêu cầu hoặc thậm chí định hình đúng vấn đề kinh doanh. Do đó, điều rất quan trọng là bạn phải tuân theo tất cả các giai đoạn trong suốt vòng đời của Khoa học dữ liệu để đảm bảo dự án hoạt động trơn tru

Vòng đời của khoa học dữ liệu

Dưới đây là tổng quan ngắn gọn về các giai đoạn chính của Vòng đời khoa học dữ liệu

Giai đoạn 1—Khám phá. Trước khi bạn bắt đầu dự án, điều quan trọng là phải hiểu các thông số kỹ thuật, yêu cầu, ưu tiên và ngân sách cần thiết khác nhau. Bạn phải có khả năng đặt câu hỏi đúng. Tại đây, bạn đánh giá xem bạn có các nguồn lực cần thiết hiện có về con người, công nghệ, thời gian và dữ liệu để hỗ trợ dự án hay không. Trong giai đoạn này, bạn cũng cần định hình vấn đề kinh doanh và hình thành các giả thuyết ban đầu (IH) để kiểm tra.

Giai đoạn 2—Chuẩn bị dữ liệu. Trong giai đoạn này, bạn cần hộp cát phân tích để bạn có thể thực hiện phân tích trong toàn bộ thời gian của dự án. Bạn cần khám phá, tiền xử lý và điều kiện hóa dữ liệu trước khi lập mô hình. Hơn nữa, bạn sẽ thực hiện ETLT (trích xuất, chuyển đổi, tải và chuyển đổi) để lấy dữ liệu vào hộp cát. Hãy cùng xem quy trình Phân tích thống kê bên dưới

Bạn có thể sử dụng R để làm sạch, chuyển đổi và trực quan hóa dữ liệu. Điều này sẽ giúp bạn phát hiện ra các giá trị ngoại lai và thiết lập mối quan hệ giữa các biến. Khi bạn đã làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, đã đến lúc thực hiện các phân tích khám phá về dữ liệu đó. Hãy xem làm thế nào bạn có thể đạt được điều đó

Giai đoạn 3—Lập kế hoạch theo mô hình.

Tại đây, bạn sẽ xác định các phương pháp và kỹ thuật để vẽ mối quan hệ giữa các biến. Các mối quan hệ này sẽ đặt cơ sở cho các thuật toán mà bạn sẽ triển khai trong giai đoạn tiếp theo. Bạn sẽ áp dụng Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) bằng các công thức thống kê và công cụ trực quan khác nhau.

Chúng ta hãy xem các công cụ lập kế hoạch mô hình khác nhau

1. R có một bộ đầy đủ các khả năng mô hình hóa và cung cấp một môi trường tốt để xây dựng các mô hình diễn giải
2. Các dịch vụ Phân tích SQL có thể thực hiện phân tích trong cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng các chức năng khai thác dữ liệu phổ biến và các mô hình dự đoán cơ bản
3. SAS/ACCESS  có thể được sử dụng để truy cập dữ liệu Hadoop và để tạo sơ đồ dòng mô hình có thể lặp lại và tái sử dụng

Mặc dù, nhiều công cụ có mặt trên thị trường nhưng R là công cụ được sử dụng phổ biến nhất

Bây giờ bạn đã hiểu rõ hơn về bản chất dữ liệu của mình và đã quyết định các thuật toán sẽ được sử dụng. Trong giai đoạn tiếp theo, bạn sẽ áp dụng thuật toán và xây dựng mô hình

Giai đoạn 4—Xây dựng mô hình. Bạn sẽ phát triển bộ dữ liệu cho mục đích đào tạo và thử nghiệm trong giai đoạn này. Tại đây, bạn cần xem xét liệu các công cụ hiện có của mình có đủ để chạy các mô hình hay cần một môi trường mạnh mẽ hơn (chẳng hạn như xử lý nhanh và song song). Bạn sẽ phân tích các kỹ thuật học tập khác nhau như phân loại, liên kết và phân cụm để xây dựng mô hình

Bạn có thể đạt được việc xây dựng mô hình thông qua các công cụ sau

Giai đoạn 5—Vận hành.

Trong giai đoạn này, bạn gửi báo cáo cuối cùng, tóm tắt, mã và tài liệu kỹ thuật. Ngoài ra, đôi khi một dự án thử nghiệm cũng được thực hiện trong môi trường sản xuất thời gian thực. Điều này sẽ cung cấp cho bạn một bức tranh rõ ràng về hiệu suất và các ràng buộc liên quan khác ở quy mô nhỏ trước khi triển khai đầy đủ.

        

Giai đoạn 6—Thông báo kết quả. Bây giờ điều quan trọng là đánh giá xem bạn có thể đạt được mục tiêu mà bạn đã lên kế hoạch trong giai đoạn đầu hay không. Vì vậy, trong giai đoạn cuối, bạn xác định tất cả các phát hiện chính, liên lạc với các bên liên quan và xác định xem kết quả của dự án là thành công hay thất bại dựa trên các tiêu chí được phát triển trong Giai đoạn 1.

Bây giờ, tôi sẽ lấy một nghiên cứu điển hình để giải thích cho bạn các giai đoạn khác nhau được mô tả ở trên

nghiên cứu điển hình. phòng chống bệnh tiểu đường

Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta có thể dự đoán sự xuất hiện của bệnh tiểu đường và thực hiện các biện pháp thích hợp trước đó để ngăn chặn nó?
Trong trường hợp sử dụng này, chúng ta sẽ dự đoán sự xuất hiện của bệnh tiểu đường bằng cách sử dụng toàn bộ vòng đời mà chúng ta đã thảo luận . Hãy đi qua các bước khác nhau.

Bước 1

• Đầu tiên, chúng tôi sẽ thu thập dữ liệu dựa trên tiền sử bệnh của bệnh nhân như đã thảo luận trong Giai đoạn 1. Bạn có thể tham khảo dữ liệu mẫu bên dưới

• Như bạn có thể thấy, chúng tôi có các thuộc tính khác nhau như được đề cập bên dưới

Thuộc tính

1. npreg     –   Số lần mang thai
2. glucose   –   Nồng độ glucose trong huyết tương
3. bp          –   Huyết áp
4. da        –   Độ dày của nếp gấp da cơ tam đầu
5. bmi        –   Chỉ số khối cơ thể
6. ped        –   Hàm phả hệ bệnh tiểu đường
7. tuổi        –   Tuổi
8. thu nhập   –   Thu nhập

Bước 2

• Bây giờ, khi chúng tôi có dữ liệu, chúng tôi cần làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để phân tích dữ liệu
• Dữ liệu này có nhiều điểm không nhất quán như thiếu giá trị, cột trống, giá trị đột ngột và định dạng dữ liệu không chính xác cần được làm sạch
• Ở đây, chúng tôi đã tổ chức dữ liệu thành một bảng duy nhất dưới các thuộc tính khác nhau – làm cho nó trông có cấu trúc hơn
• Hãy cùng xem dữ liệu mẫu bên dưới

Dữ liệu này có rất nhiều mâu thuẫn

1. Trong cột npreg, “một” được viết bằng chữ, trong khi nó phải ở dạng số như 1
2. Trong cột bp, một trong các giá trị là 6600, điều này là không thể (ít nhất là đối với con người) vì bp không thể đạt đến giá trị lớn như vậy
3. Như bạn có thể thấy cột Thu nhập trống và cũng không có ý nghĩa gì trong việc dự đoán bệnh tiểu đường. Vì vậy, có nó ở đây là dư thừa và nên loại bỏ khỏi bảng

• Vì vậy, chúng tôi sẽ làm sạch và xử lý trước dữ liệu này bằng cách xóa các giá trị ngoại lệ, điền các giá trị null và chuẩn hóa kiểu dữ liệu. Nếu bạn còn nhớ, đây là giai đoạn thứ hai của chúng tôi, đó là tiền xử lý dữ liệu
• Cuối cùng, chúng tôi có được dữ liệu sạch như hình dưới đây có thể được sử dụng để phân tích

Bước 3

Bây giờ, hãy thực hiện một số phân tích như đã thảo luận trước đó trong Giai đoạn 3

• Đầu tiên, chúng tôi sẽ tải dữ liệu vào hộp cát phân tích và áp dụng các chức năng thống kê khác nhau trên đó. Ví dụ: R có các chức năng như mô tả cung cấp cho chúng tôi số lượng giá trị bị thiếu và giá trị duy nhất. Chúng tôi cũng có thể sử dụng hàm tóm tắt sẽ cung cấp cho chúng tôi thông tin thống kê như giá trị trung bình, trung bình, phạm vi, tối thiểu và tối đa
• Sau đó, chúng tôi sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa như biểu đồ, biểu đồ đường, biểu đồ hộp để có ý tưởng hợp lý về phân phối dữ liệu

Bước 4

Bây giờ, dựa trên những hiểu biết thu được từ bước trước, cách phù hợp nhất cho loại vấn đề này là cây quyết định. Hãy xem làm thế nào?

• Vì, chúng tôi đã có các thuộc tính chính để phân tích như npreg, bmi, v.v. , vì vậy chúng tôi sẽ sử dụng kỹ thuật học có giám sát để xây dựng mô hình tại đây
• Hơn nữa, chúng tôi đặc biệt sử dụng cây quyết định vì nó xem xét tất cả các thuộc tính trong một lượt, chẳng hạn như các thuộc tính có mối quan hệ tuyến tính cũng như các thuộc tính có mối quan hệ phi tuyến tính. Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi có mối quan hệ tuyến tính giữa npreg và tuổi, trong khi mối quan hệ phi tuyến tính giữa npreg và ped
• Các mô hình cây quyết định cũng rất mạnh mẽ vì chúng ta có thể sử dụng sự kết hợp khác nhau của các thuộc tính để tạo ra nhiều cây khác nhau và cuối cùng triển khai cây có hiệu quả tối đa

Hãy nhìn vào cây quyết định của chúng ta

Ở đây, thông số quan trọng nhất là mức glucose, vì vậy nó là nút gốc của chúng tôi. Bây giờ, nút hiện tại và giá trị của nó xác định thông số quan trọng tiếp theo sẽ được thực hiện. Nó tiếp tục cho đến khi chúng tôi nhận được kết quả về pos hoặc neg. Pos có nghĩa là xu hướng mắc bệnh tiểu đường là tích cực và phủ định có nghĩa là xu hướng mắc bệnh tiểu đường là tiêu cực

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về việc triển khai cây quyết định, hãy tham khảo blog này Cách tạo cây quyết định hoàn hảo

Bước 5

Trong giai đoạn này, chúng tôi sẽ chạy một dự án thí điểm nhỏ để kiểm tra xem kết quả của chúng tôi có phù hợp không. Chúng tôi cũng sẽ tìm kiếm các hạn chế về hiệu suất nếu có. Nếu kết quả không chính xác, chúng ta cần lập kế hoạch lại và xây dựng lại mô hình

Bước 6

Khi chúng tôi đã thực hiện dự án thành công, chúng tôi sẽ chia sẻ đầu ra để triển khai đầy đủ

Trở thành một nhà khoa học dữ liệu nói dễ hơn làm. Vì vậy, hãy xem tất cả những gì bạn cần để trở thành Nhà khoa học dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu yêu cầu các kỹ năng về cơ bản từ ba lĩnh vực chính như dưới đây

Như bạn có thể thấy trong hình trên, bạn cần có nhiều kỹ năng cứng và kỹ năng mềm khác nhau. Bạn cần giỏi thống kê và toán học để phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Không cần phải nói, Machine Learning là trái tim của Khoa học dữ liệu và đòi hỏi bạn phải giỏi về nó. Ngoài ra, bạn cần có hiểu biết vững chắc về lĩnh vực bạn đang làm việc để hiểu rõ các vấn đề kinh doanh. Nhiệm vụ của bạn không kết thúc ở đây. Bạn phải có khả năng triển khai các thuật toán khác nhau đòi hỏi kỹ năng viết mã tốt. Cuối cùng, khi bạn đã đưa ra một số quyết định quan trọng nhất định, điều quan trọng là bạn phải đưa chúng đến các bên liên quan. Vì vậy, giao tiếp tốt chắc chắn sẽ thêm điểm bánh hạnh nhân vào kỹ năng của bạn

Tôi khuyên bạn nên xem video hướng dẫn về Khoa học dữ liệu này để giải thích Khoa học dữ liệu là gì và tất cả những gì chúng ta đã thảo luận trong blog. Hãy tiếp tục, thưởng thức video và cho tôi biết suy nghĩ của bạn

Khoa học dữ liệu là gì? . Edureka

Video khóa học Khoa học dữ liệu của Edureka này sẽ đưa bạn qua nhu cầu về khoa học dữ liệu, khoa học dữ liệu là gì, các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu cho doanh nghiệp, BI so với khoa học dữ liệu, công cụ phân tích dữ liệu, vòng đời của khoa học dữ liệu cùng với bản demo

Cuối cùng, sẽ không sai khi nói rằng tương lai thuộc về các nhà khoa học dữ liệu. Dự đoán đến cuối năm 2018, sẽ cần khoảng một triệu Nhà khoa học dữ liệu. Ngày càng có nhiều dữ liệu sẽ tạo cơ hội thúc đẩy các quyết định kinh doanh quan trọng. Nó sẽ sớm thay đổi cách chúng ta nhìn thế giới tràn ngập dữ liệu xung quanh chúng ta. Do đó, một Nhà khoa học dữ liệu phải có kỹ năng cao và có động lực để giải quyết các vấn đề phức tạp nhất. Bạn có thể dự đoán sự phát triển kinh doanh của họ bằng cách kết hợp các phương pháp khoa học dữ liệu vào hoạt động trong những năm tới, dự đoán khả năng xảy ra sự cố và phát triển các chiến lược dựa trên dữ liệu để đạt được thành công. Đây là cơ hội tốt nhất để bắt đầu sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu bằng cách tham gia Chương trình thạc sĩ khoa học dữ liệu

Tôi hy vọng bạn thích đọc blog của tôi và hiểu Khoa học dữ liệu là gì. Hãy xem Khoa học dữ liệu của chúng tôi với Chứng chỉ R tại đây, đi kèm với chương trình đào tạo trực tiếp do người hướng dẫn hướng dẫn và trải nghiệm dự án thực tế.  

Tại sao Python rất phổ biến cho khoa học dữ liệu?

Tại sao Python rất phổ biến mặc dù rất chậm?

Python hay C++ tốt hơn cho khoa học dữ liệu?

Python chỉ tốt cho khoa học dữ liệu?