Data Science wykorzystuje pojęcia i metody z analizy danych, uczenia maszynowego i statystyki, aby uzyskać zrozumienie i analizę zjawiska związanego z danymi. Dyscypliny matematyki, statystyki, informatyki i technologii informacyjnych wnoszą swój wkład w teorie i techniki do tworzenia dziedziny nauki o danych. Ustanowienie nauki o danych jako niezależnego terminu jest zjawiskiem bardziej aktualnym. Kiedyś był używany jako alternatywa dla terminu informatyka. Interakcja danych z określonymi procesami i reprezentacja danych przez różne programy to dziedzina informatyki. Manipulowanie, przechowywanie i przekazywanie informacji cyfrowych wymaga kompetentnego wykorzystania algorytmów. Informatyka ułatwia korzystanie z tych algorytmów. Informatyk uczy się projektowania systemów oprogramowania i ma solidną wiedzę z zakresu teorii obliczeń.
Znajomość danych pomaga zadawać odpowiednie pytania i wyciągać wnioski z dużych zbiorów danych. Pokazuje, jak manipulować zestawami danych i umożliwia wizualizację własnych wyników w atrakcyjny sposób. Podczas dobrze przemyślanego kursu nauczysz się korzystać z narzędzi do nauki o danych. Narzędziami, które stanowią podstawę, są narzędzia matematyczne i narzędzia obliczeniowe. Dogłębne zrozumienie tych narzędzi i umiejętność ich wykorzystania pomagają w proponowaniu rozwiązań opartych na danych w firmie.
Matematyczny i stosowany to dwa aspekty. Aby nauczyć się nauki o danych, trzeba zrozumieć oba aspekty. Prawdopodobieństwo, statystyki i uczenie maszynowe mieszczą się w aspekcie matematycznym, podczas gdy zastosowane aspekty pomagają zdobyć wiedzę z zakresu data science, języków takich jak Python, MATLAB, JAVA, SQL. Pomoże Ci również zrozumieć, jak korzystać z określonego zestawu narzędzi. Zastosowane aspekty pozwalają zanurzyć się w realnym świecie danych. Szkolenie w ramach kursu data science zapewnia specjalistyczną wiedzę związaną z gromadzeniem dużych zbiorów danych oraz ich analizą i czyszczeniem. To szkolenie pomoże Ci analizować duże zbiory danych na dużą skalę. Dowiesz się również, jak przekonywująco komunikować swoje wyniki.
Terminem, który ma bardzo ścisły związek z nauką o danych, jest uczenie maszynowe. Uczenie maszynowe to algorytmy służące do rysowania wzorców z danych i prognozowania. W tym celu do prognozowania i rysowania wzorców uczenie maszynowe wykorzystywało metody modelowania danych. W uczeniu maszynowym podczas prognozowania modele predykcyjne są uczone przy użyciu oznaczonych danych. Świadomość podstawowej prawdy prowadzi do obserwacji, które kwalifikują się jako dane oznakowane. To zadanie prognozowania obejmuje modele uczące, aby mogły wstępnie skonfigurować nieznane dane z oznaczonych danych. Trening modeli można przeprowadzić różnymi metodami. Podczas gdy niektóre z tych metod są proste, jak regresja, inne są złożone, jak sieci neuronowe. Podczas rozpoznawania wzorców z danych uczenie maszynowe próbuje szukać wzorców lub szukać powiązań danych, gdy brakuje oznaczonych danych. Chociaż istnieje więcej kategorii w uczeniu maszynowym, te dwie kategorie obejmują kategorie podstawowe.
[ff id="7"]
