Máy học phân tích dữ liệu Python

Khoa học dữ liệu là gì?

Mọi người đã cố gắng xác định khoa học dữ liệu trong hơn một thập kỷ nay và cách tốt nhất để trả lời câu hỏi là thông qua biểu đồ Venn. Được tạo bởi Hugh Conway vào năm 2010, sơ đồ Venn này bao gồm ba vòng tròn. toán và thống kê, kiến ​​thức chuyên môn (kiến thức về lĩnh vực trừu tượng và tính toán) và kỹ năng hack. Về cơ bản, nếu bạn có thể làm cả ba, thì bạn đã có kiến ​​thức cao trong lĩnh vực khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một khái niệm được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn và bao gồm làm sạch, chuẩn bị và phân tích dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và áp dụng học máy, phân tích dự đoán và phân tích tình cảm để trích xuất thông tin quan trọng từ các tập dữ liệu đã thu thập. Họ hiểu dữ liệu từ quan điểm kinh doanh và có thể đưa ra những dự đoán và thông tin chi tiết chính xác có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng

Biểu đồ Venn
Nguồn. Drew Conway

Xây dựng sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu với Chương trình Thạc sĩ Nhà phân tích dữ liệu của chúng tôi. Bao gồm các chủ đề cốt lõi và các khái niệm quan trọng để giúp bạn bắt đầu đúng cách

Các kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Bất kỳ ai quan tâm đến việc xây dựng sự nghiệp vững chắc trong lĩnh vực này đều phải đạt được các kỹ năng quan trọng trong ba phần. kiến thức phân tích, lập trình và miền. Đi sâu hơn một cấp độ, các kỹ năng sau sẽ giúp bạn tạo ra một vị trí thích hợp với tư cách là nhà khoa học dữ liệu

• Kiến thức vững chắc về Python, SAS, R, Scala
• Kinh nghiệm thực hành trong mã hóa cơ sở dữ liệu SQL
• Khả năng làm việc với dữ liệu phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau như video và phương tiện truyền thông xã hội
• Hiểu nhiều chức năng phân tích
• Kiến thức về máy học

Phân tích dữ liệu là gì?

Nhà phân tích dữ liệu thường là người có thể thực hiện các thống kê mô tả cơ bản, trực quan hóa dữ liệu và truyền đạt các điểm dữ liệu để đưa ra kết luận. Họ phải có hiểu biết cơ bản về số liệu thống kê, ý thức hoàn hảo về cơ sở dữ liệu, khả năng tạo chế độ xem mới và nhận thức để trực quan hóa dữ liệu. Phân tích dữ liệu có thể được gọi là mức độ cần thiết của khoa học dữ liệu

cũng đọc. Làm thế nào để trở thành Nhà phân tích dữ liệu vào năm 2022?

Kỹ năng cần thiết để trở thành nhà phân tích dữ liệu

Một nhà phân tích dữ liệu sẽ có thể đưa ra một câu hỏi hoặc chủ đề cụ thể, thảo luận về dữ liệu trông như thế nào và trình bày dữ liệu đó cho các bên liên quan trong công ty. Nếu bạn đang muốn bước vào vai trò của một nhà phân tích dữ liệu, bạn phải đạt được bốn kỹ năng chính này

• Kiến thức về thống kê toán học
• Hiểu biết thông thạo về R và Python
• sắp xếp dữ liệu
• Hiểu HEO/ HIVE

Trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu và có được công việc mơ ước của bạn

Khoa học dữ liệu vs. Phân tích dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ chung bao gồm phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu, học máy và một số ngành liên quan khác. Trong khi một nhà khoa học dữ liệu dự báo tương lai dựa trên các mẫu trong quá khứ, các nhà phân tích dữ liệu trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Nhà khoa học dữ liệu tạo câu hỏi, trong khi nhà phân tích dữ liệu tìm câu trả lời cho bộ câu hỏi hiện có

Học máy là gì?

Học máy có thể được định nghĩa là thực hành sử dụng thuật toán để trích xuất dữ liệu, học hỏi từ dữ liệu đó và sau đó dự báo xu hướng trong tương lai cho chủ đề đó. Phần mềm học máy truyền thống là phân tích thống kê và phân tích dự đoán được sử dụng để phát hiện các mẫu và nắm bắt thông tin chi tiết ẩn dựa trên dữ liệu nhận thức.  

Một ví dụ điển hình về triển khai máy học là Facebook. Các thuật toán máy học của Facebook thu thập thông tin hành vi của mọi người dùng trên nền tảng xã hội. Dựa trên hành vi trong quá khứ của một người, thuật toán dự đoán sở thích và đề xuất các bài báo cũng như thông báo trên nguồn cấp tin tức. Tương tự, khi Amazon đề xuất sản phẩm hoặc khi Netflix đề xuất phim dựa trên các hành vi trong quá khứ, máy học sẽ hoạt động

Các kỹ năng cần thiết để trở thành kỹ sư máy học

Học máy chỉ là một góc nhìn khác về thống kê. Sau đây là những kỹ năng quan trọng có thể giúp bạn bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này

• Kiến thức cơ bản về máy tính
• Kiến thức chuyên sâu về kỹ năng lập trình
• Kiến thức về xác suất và thống kê
• Kỹ năng mô hình hóa và đánh giá dữ liệu

Xây dựng sự nghiệp của bạn trong Phân tích dữ liệu với Chương trình Thạc sĩ Phân tích dữ liệu của chúng tôi. Bao gồm các chủ đề cốt lõi và các khái niệm quan trọng để giúp bạn bắt đầu đúng cách

Khoa học dữ liệu vs. Học máy

Vì khoa học dữ liệu là một thuật ngữ rộng cho nhiều ngành, học máy phù hợp với khoa học dữ liệu. Học máy sử dụng các kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như hồi quy và phân cụm được giám sát. Mặt khác, dữ liệu' trong khoa học dữ liệu có thể hoặc không thể phát triển từ máy móc hoặc quy trình cơ học. Sự khác biệt chính giữa hai là khoa học dữ liệu như một thuật ngữ rộng hơn không chỉ tập trung vào các thuật toán và thống kê mà còn quan tâm đến toàn bộ phương pháp xử lý dữ liệu

Nguồn. hỏi đáp

Khoa học dữ liệu có thể được coi là sự kết hợp của nhiều nguyên tắc phụ huynh, bao gồm phân tích dữ liệu, công nghệ phần mềm, kỹ thuật dữ liệu, học máy, phân tích dự đoán, phân tích dữ liệu, v.v. Nó bao gồm truy xuất, thu thập, nhập và chuyển đổi một lượng lớn dữ liệu, được gọi chung là dữ liệu lớn. Khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm đưa cấu trúc vào dữ liệu lớn, tìm kiếm các mẫu hấp dẫn và tư vấn cho những người ra quyết định đưa ra các thay đổi một cách hiệu quả để phù hợp với nhu cầu kinh doanh. Phân tích dữ liệu và học máy là hai trong số nhiều công cụ và quy trình mà khoa học dữ liệu sử dụng

Học hỏi từ những người giỏi nhất trong ngành khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu, Phân tích dữ liệu và Học máy là một số lĩnh vực có nhu cầu cao nhất trong ngành hiện nay. Sự kết hợp giữa bộ kỹ năng phù hợp và kinh nghiệm thực tế có thể giúp bạn đảm bảo sự nghiệp vững chắc trong các lĩnh vực thịnh hành này

Đăng ký PGP của chúng tôi về Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, AI và Học máy ngay hôm nay

Nếu bạn đã sẵn sàng bắt đầu hành trình của mình với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu, Nhà phân tích dữ liệu, Kỹ sư AI và Máy học, thì bước đầu tiên là đăng ký vào một chương trình học được công nhận có thể chuẩn bị cho bạn chứng chỉ Đại học từ Purdue. Được đồng phát triển với IBM, Chương trình PG trong Khoa học dữ liệu, Chương trình PG trong Phân tích dữ liệu và Khóa học cấp chứng chỉ AI và Machine Learning dạy cho sinh viên mọi thứ họ cần để trở thành chuyên gia lành nghề. Ngoài ra, hãy xem Bootcamp khoa học dữ liệu Caltech của chúng tôi

Sinh viên trong các khóa học này học tất cả các công cụ và kỹ thuật cần thiết để thành công với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu, Nhà phân tích dữ liệu và Kỹ sư máy học bao gồm cơ sở dữ liệu SQL và các ngôn ngữ lập trình thiết yếu, chẳng hạn như Python và R. Đăng ký bao gồm quyền truy cập trọn đời vào việc học theo nhịp độ của bản thân, cơ hội làm việc trên hơn 15 dự án trong thế giới thực, khoản tín dụng đám mây IBM trị giá 1.200 đô la, v.v.  

Sau khi hoàn thành, sinh viên nhận được chứng chỉ đại học được ngành công nhận từ cả Simplilearn và Purdue, điều này có thể giúp họ đi trước một bước trong cuộc thi. Bắt đầu bằng cách đăng ký ngay hôm nay

Chương trình Thạc sĩ Phân tích Dữ liệu của chúng tôi sẽ giúp bạn tìm hiểu các công cụ và kỹ thuật phân tích để trở thành chuyên gia Phân tích Dữ liệu. Đó là khóa học hoàn hảo để bạn bắt đầu sự nghiệp của mình. đăng ký ngay bây giờ

câu hỏi thường gặp

1. Là khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu một mức độ tốt hơn?

Cả hai đều là những lựa chọn nghề nghiệp tuyệt vời và phụ thuộc vào người học về những gì họ muốn làm. Phân tích dữ liệu là lựa chọn nghề nghiệp tốt hơn cho những người muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực phân tích. Khoa học dữ liệu là lựa chọn nghề nghiệp tốt hơn cho những ai muốn tạo ra các thuật toán và mô hình học máy tiên tiến.  

2. Một nhà phân tích dữ liệu có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu không?

Có, các nhà phân tích dữ liệu chắc chắn có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu bằng cách nâng cao kỹ năng của bản thân. Họ sẽ cần phải làm việc để phát triển các kỹ năng lập trình, toán học và phân tích mạnh mẽ

3. Các kỹ năng phổ biến được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu là gì?

Các kỹ năng mà phân tích dữ liệu yêu cầu bao gồm kiến ​​thức vững chắc về Python, SAS, R và Scala;

Ngoài các kỹ năng nêu trên, các nhà khoa học dữ liệu còn yêu cầu các kỹ năng như kiến ​​thức về thống kê toán học, hiểu thông thạo R và Python, sắp xếp dữ liệu và hiểu về PIG/HIVE.

4. Sự khác biệt về lương giữa nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu là gì?

Theo Glassdoor, lương của một nhà phân tích dữ liệu trung bình khoảng 70.000 đô la Mỹ hàng năm, trong khi lương của một nhà khoa học dữ liệu trung bình khoảng 100.000 đô la Mỹ hàng năm

5. Học máy và Khoa học dữ liệu có giống nhau không?

Không, Khoa học dữ liệu tập trung vào việc cung cấp thông tin và hiểu biết sâu sắc về dữ liệu, trong khi học máy tập trung vào việc xây dựng các phương pháp sử dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất hoặc đưa ra dự đoán

6. Cái nào tốt hơn, Học máy hay Khoa học dữ liệu?

Mỗi lĩnh vực tốt cho những kiểu người khác nhau. Những người quan tâm đến việc hiểu dữ liệu và rút ra những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu từ dữ liệu đó có thể chọn khoa học dữ liệu, trong khi những người thích tạo mô hình cải thiện hiệu suất bằng cách sử dụng dữ liệu có thể chọn học máy

7. Khoa học dữ liệu có cần thiết cho Machine Learning không?

Các nhà khoa học dữ liệu phải hiểu Machine Learning để dự đoán và ước tính chất lượng. Các cấp độ học máy cơ bản chắc chắn là một yêu cầu tiêu chuẩn đối với các nhà khoa học dữ liệu

8. Ai kiếm được nhiều tiền hơn, Nhà khoa học dữ liệu hay Kỹ sư máy học?

Theo PayScale, mức lương trung bình hàng năm của Nhà khoa học dữ liệu ở Mỹ là 96.106 USD. Một kỹ sư máy học có thể nhận được mức lương trung bình là 121.446 đô la Mỹ hàng năm

Trại khởi động nghề nghiệp khoa học dữ liệu

9. Tương lai của Khoa học dữ liệu là gì?

Với sự gia nhập của các nền tảng phân tích dữ liệu tự động, các công việc khoa học dữ liệu chắc chắn sẽ thay đổi và cải thiện, với các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn trong khi các vấn đề đơn giản hơn sẽ được giải quyết bằng các công cụ khoa học dữ liệu