Bạn muốn bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu, nhưng không biết bắt đầu từ đâu? Bạn đang ở đúng nơi! Xin chào các bạn, chào mừng bạn đến với blog Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu tuyệt vời này, nó sẽ giúp bạn có một khởi đầu thuận lợi trong thế giới khoa học dữ liệu. Để có kiến thức chuyên sâu về Khoa học dữ liệu, bạn có thể đăng ký trực tiếp của Edureka với hỗ trợ 24/7 và quyền truy cập trọn đời. Hãy xem những gì chúng ta sẽ học hôm nay:
- Tại sao lại là Khoa học Dữ liệu?
- Khoa học dữ liệu là gì?
- Nhà khoa học dữ liệu là ai?
- Xu hướng việc làm
- Làm thế nào để giải quyết một vấn đề trong Khoa học Dữ liệu?
- Các thành phần Khoa học Dữ liệu
- Vai trò công việc của nhà khoa học dữ liệu
Tại sao lại là Khoa học Dữ liệu?
Người ta nói rằng Nhà khoa học dữ liệu là “Công việc gợi cảm nhất thế kỷ 21”. Tại sao? Bởi vì trong vài năm qua, các công ty đã lưu trữ dữ liệu của họ. Và điều này đang được thực hiện bởi mỗi và mọi công ty, nó đột nhiên dẫn đến bùng nổ dữ liệu. Dữ liệu đã trở thành thứ phong phú nhất ngày nay.
Nhưng, bạn sẽ làm gì với dữ liệu này? Hãy hiểu điều này bằng cách sử dụng một ví dụ:
Giả sử bạn có một công ty sản xuất điện thoại di động. Bạn đã phát hành sản phẩm đầu tiên của mình và nó đã trở thành một cú hit lớn. Mọi công nghệ đều có cuộc sống, phải không? Vì vậy, bây giờ là lúc để đưa ra một cái gì đó mới. Nhưng bạn không biết nên đổi mới những gì để đáp ứng kỳ vọng của người dùng, những người đang háo hức chờ đợi bản phát hành tiếp theo của bạn? 
Ai đó, trong công ty của bạn nảy ra ý tưởng sử dụng phản hồi do người dùng tạo và chọn những thứ mà chúng tôi cảm thấy người dùng đang mong đợi trong bản phát hành tiếp theo.
Đến với Khoa học Dữ liệu, bạn áp dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau như phân tích tình cảm, v.v. và nhận được kết quả mong muốn.
Không chỉ vậy, bạn có thể đưa ra quyết định tốt hơn, bạn có thể giảm chi phí sản xuất của mình bằng cách đưa ra những cách hiệu quả và cung cấp cho khách hàng của bạn những gì họ thực sự muốn!
Với điều này, có vô số lợi ích mà Khoa học Dữ liệu có thể mang lại và do đó, việc có Nhóm Khoa học Dữ liệu trở nên hoàn toàn cần thiết đối với công ty của bạn.Những yêu cầu như thế này đã dẫn đến “Khoa học dữ liệu” như một chủ đề ngày nay và do đó chúng tôi đang viết blog này về Hướng dẫn về Khoa học dữ liệu cho bạn. :)
Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu: Khoa học Dữ liệu là gì?
Thuật ngữ Khoa học Dữ liệu đã xuất hiện gần đây cùng với sự phát triển của thống kê toán học và phân tích dữ liệu. Cuộc hành trình thật tuyệt vời, chúng tôi đã đạt được rất nhiều thành tựu ngày hôm nay trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.
Trong vài năm tới, chúng ta sẽ có thể dự đoán tương lai như các nhà nghiên cứu từ MIT đã tuyên bố. Họ đã đạt được một cột mốc quan trọng trong việc dự đoán tương lai, với nghiên cứu tuyệt vời của họ. Bây giờ họ có thể dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong cảnh tiếp theo của một bộ phim, bằng máy của họ! Làm sao? Vâng, nó có thể hơi phức tạp đối với bạn để hiểu ngay bây giờ, nhưng đừng lo lắng khi kết thúc blog này, bạn cũng sẽ có câu trả lời cho điều đó.
Quay trở lại, chúng ta đã nói về Khoa học dữ liệu, nó còn được gọi là khoa học theo hướng dữ liệu, sử dụng các phương pháp, quy trình và hệ thống khoa học để trích xuất kiến thức hoặc hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu ở nhiều dạng khác nhau, tức là có cấu trúc hoặc không có cấu trúc.
Những phương pháp và quy trình này là gì, là những gì chúng ta sẽ thảo luận trong Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu này ngày hôm nay.
Trong tương lai, ai sẽ làm tất cả những điều này gây bão, hay ai thực hành Khoa học dữ liệu? A Nhà khoa học dữ liệu .
Nhà khoa học dữ liệu là ai?
Như bạn có thể thấy trong hình, Nhà khoa học dữ liệu là bậc thầy của tất cả các ngành nghề! Anh ta phải thông thạo toán học, anh ta phải thành thạo trong lĩnh vực Kinh doanh, và phải có kỹ năng Khoa học Máy tính tuyệt vời. Sợ hãi? Đừng như vậy. Mặc dù bạn cần phải giỏi tất cả các lĩnh vực này, nhưng ngay cả khi bạn không giỏi, bạn vẫn không đơn độc! Không có cái gọi là 'một nhà khoa học dữ liệu hoàn chỉnh'. Nếu chúng ta nói về làm việc trong môi trường công ty, công việc được phân bổ giữa các nhóm, trong đó mỗi nhóm có chuyên môn riêng. Nhưng vấn đề là, bạn nên thành thạo ít nhất một trong những lĩnh vực này. Ngoài ra, ngay cả khi những kỹ năng này là mới đối với bạn, hãy bình tĩnh! Có thể mất thời gian, nhưng những kỹ năng này có thể được phát triển, và tôi tin rằng nó sẽ xứng đáng với thời gian bạn đầu tư. Tại sao? Vâng, hãy xem xét xu hướng công việc.
làm thế nào để chấm dứt một chương trình trong java
Xu hướng việc làm của nhà khoa học dữ liệu
Chà, biểu đồ nói lên tất cả, không chỉ có rất nhiều cơ hội việc làm cho một nhà khoa học dữ liệu, mà những công việc này cũng được trả lương cao! Và không, blog của chúng tôi sẽ không bao gồm các số liệu về lương, hãy truy cập google!
Bây giờ chúng ta đã biết, việc học khoa học dữ liệu thực sự có ý nghĩa, không chỉ vì nó rất hữu ích mà bạn còn có một sự nghiệp tuyệt vời trong tương lai gần.
Hãy bắt đầu hành trình của chúng ta trong việc tìm hiểu khoa học dữ liệu ngay bây giờ và bắt đầu với,
Làm thế nào để giải quyết một vấn đề trong Khoa học Dữ liệu?
Vì vậy, bây giờ, hãy thảo luận về cách một người nên tiếp cận một vấn đề và giải quyết vấn đề đó bằng khoa học dữ liệu. Các vấn đề trong Khoa học Dữ liệu được giải quyết bằng Thuật toán. Nhưng, điều quan trọng nhất để đánh giá là sử dụng thuật toán nào và sử dụng nó khi nào?
Về cơ bản, có 5 loại vấn đề mà bạn có thể đối mặt trong khoa học dữ liệu.
Hãy giải quyết lần lượt từng câu hỏi này và các thuật toán liên quan:
Đây là A hay B?
Với câu hỏi này, chúng tôi đề cập đến các vấn đề có câu trả lời phân loại, như trong các vấn đề có một giải pháp cố định, câu trả lời có thể là có hoặc không, 1 hoặc 0, quan tâm, có thể hoặc không quan tâm.
Ví dụ:
Q. Bạn sẽ uống gì, Trà hay Cà phê?
Ở đây, bạn không thể nói rằng bạn muốn một cốc! Vì câu hỏi chỉ cung cấp trà hoặc cà phê, do đó bạn chỉ có thể trả lời một trong những câu hỏi này.
Khi chúng ta chỉ có hai loại câu trả lời, tức là có hoặc không, 1 hoặc 0, nó được gọi là 2 - Phân loại theo lớp. Với nhiều hơn hai tùy chọn, nó được gọi là Phân loại Đa lớp.
Kết luận, bất cứ khi nào bạn gặp câu hỏi, câu trả lời cho câu hỏi đó là phân loại, trong Khoa học dữ liệu, bạn sẽ giải quyết những vấn đề này bằng cách sử dụng Thuật toán phân loại.
Vấn đề tiếp theo trong Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu này mà bạn có thể gặp phải, có thể giống như thế này,
Điều này có gì lạ không?
Các câu hỏi như thế này giải quyết các mẫu và có thể được giải quyết bằng các thuật toán Phát hiện Bất thường.
Ví dụ:
Hãy thử liên kết vấn đề 'điều này có kỳ lạ không?' với sơ đồ này,
Điều gì kỳ lạ trong mô hình trên? Anh chàng màu đỏ, phải không?
Bất cứ khi nào có sự cố trong mẫu, thuật toán sẽ gắn cờ sự kiện cụ thể đó để chúng tôi xem xét. Một ứng dụng thực tế của thuật toán này đã được các công ty Thẻ tín dụng triển khai trong đó bất kỳ giao dịch bất thường nào của người dùng đều bị gắn cờ để xem xét. Do đó, thực hiện bảo mật và giảm nỗ lực của con người trong việc giám sát.
Hãy xem vấn đề tiếp theo trong Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu này, đừng sợ, hãy giải quyết vấn đề toán học!
Bao nhiêu?
Những ai không thích toán, hãy yên tâm! Các thuật toán hồi quy ở đây!
Vì vậy, bất cứ khi nào có vấn đề có thể yêu cầu các số liệu hoặc giá trị số, chúng tôi sẽ giải quyết nó bằng cách sử dụng Thuật toán hồi quy.
Ví dụ:
Nhiệt độ cho ngày mai sẽ là bao nhiêu?
Vì chúng tôi mong đợi một giá trị số trong phản hồi cho vấn đề này, chúng tôi sẽ giải quyết nó bằng cách sử dụng Thuật toán hồi quy.
Tiếp tục trong Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu này, hãy thảo luận về thuật toán tiếp theo,
Điều này được tổ chức như thế nào?
Giả sử bạn có một số dữ liệu, bây giờ bạn không có bất kỳ ý tưởng nào, làm thế nào để hiểu dữ liệu này. Do đó, câu hỏi đặt ra, điều này được tổ chức như thế nào?
Chà, bạn có thể giải nó bằng thuật toán phân cụm. Làm thế nào để họ giải quyết những vấn đề này? Hãy xem nào:
Các thuật toán phân cụm nhóm dữ liệu theo các đặc điểm chung. Ví dụ trong sơ đồ trên, các chấm được tổ chức dựa trên màu sắc. Tương tự, có thể là bất kỳ dữ liệu nào, các thuật toán phân cụm cố gắng nắm bắt những điểm chung giữa chúng và do đó 'nhóm' chúng lại với nhau.
Loại vấn đề tiếp theo và cuối cùng trong Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu này, mà bạn có thể gặp phải là,
Tôi nên làm gì tiếp theo?
Bất cứ khi nào bạn gặp sự cố, trong đó máy tính của bạn phải đưa ra quyết định dựa trên quá trình đào tạo mà bạn đã cung cấp cho nó, nó liên quan đến các Thuật toán gia cố.
Ví dụ:
Hệ thống kiểm soát nhiệt độ của bạn, khi nó phải quyết định xem nó nên giảm nhiệt độ trong phòng hay tăng nó lên.
Các thuật toán này hoạt động như thế nào?
Các thuật toán này dựa trên tâm lý con người. Chúng tôi thích được đánh giá cao phải không? Máy tính thực hiện các thuật toán này và mong đợi được đánh giá cao khi được đào tạo. Làm sao? Hãy xem nào.
Thay vì dạy máy tính phải làm gì, bạn để nó quyết định phải làm gì và khi kết thúc hành động đó, bạn đưa ra phản hồi tích cực hoặc tiêu cực. Do đó, thay vì xác định điều gì đúng và điều gì sai trong hệ thống của bạn, bạn để hệ thống “quyết định” những gì cần làm và cuối cùng đưa ra phản hồi.
Nó giống như huấn luyện con chó của bạn. Bạn không thể kiểm soát những gì con chó của bạn làm, phải không? Nhưng bạn có thể mắng anh ấy khi anh ấy làm sai. Tương tự, có thể vỗ nhẹ vào lưng anh ấy khi anh ấy làm những gì được mong đợi.
Hãy áp dụng cách hiểu này trong ví dụ trên, hãy tưởng tượng bạn đang đào tạo hệ thống kiểm soát nhiệt độ, vì vậy bất cứ khi nào không. số người trong phòng tăng lên, phải có một hành động được thực hiện bởi hệ thống. Giảm nhiệt độ hoặc tăng nhiệt độ. Vì hệ thống của chúng tôi không hiểu bất cứ điều gì, nên nó có một quyết định ngẫu nhiên, giả sử, nó làm tăng nhiệt độ. Do đó, bạn đưa ra một phản hồi tiêu cực. Với điều này, máy tính hiểu bất cứ khi nào số lượng người tăng trong phòng, không bao giờ tăng nhiệt độ.
Tương tự như vậy đối với các hành động khác, bạn sẽ đưa ra phản hồi.Với mỗi phản hồi, hệ thống của bạn sẽ học hỏi và do đó trở nên chính xác hơn trong quyết định tiếp theo của nó, kiểu học này được gọi là Học tăng cường.
Bây giờ, các thuật toán mà chúng ta đã học ở trên trong Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu này liên quan đến một “thực hành học tập” chung. Chúng tôi đang làm cho máy học phải không?
Học máy là gì?
Đó là một loại Trí tuệ nhân tạo giúp các máy tính có khả năng tự học, tức là mà không cần được lập trình rõ ràng. Với học máy, máy móc có thể cập nhật mã của riêng chúng, bất cứ khi nào chúng gặp tình huống mới.
Kết luận trong Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu này, giờ đây chúng ta biết Khoa học Dữ liệu được hỗ trợ bởi Học máy và các thuật toán của nó để phân tích. Chúng tôi thực hiện phân tích như thế nào, chúng tôi làm ở đâu. Khoa học dữ liệu còn có một số thành phần hỗ trợ chúng tôi giải quyết tất cả những câu hỏi này.
Trước đó, hãy để tôi trả lời cách MIT có thể dự đoán tương lai, bởi vì tôi nghĩ các bạn có thể liên hệ nó bây giờ. Vì vậy, các nhà nghiên cứu ở MIT đã đào tạo mô hình của họ bằng phim ảnh và máy tính học cách con người phản ứng hoặc cách họ hành động trước khi thực hiện một hành động.
Ví dụ, khi bạn định bắt tay ai đó, bạn bỏ tay ra khỏi túi hoặc có thể dựa vào người đó. Về cơ bản, có một 'hành động trước' gắn liền với mỗi việc chúng ta làm. Máy tính với sự trợ giúp của phim đã được huấn luyện về những “hành động trước” này. Và bằng cách quan sát ngày càng nhiều phim, máy tính của họ sau đó có thể dự đoán hành động tiếp theo của nhân vật có thể là gì.
Dễ dàng phải không? Sau đó, hãy để tôi ném thêm một câu hỏi cho bạn trong Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu này! Thuật toán nào của Học máy mà họ phải triển khai trong việc này?
Các thành phần Khoa học Dữ liệu
1. Bộ dữ liệu
Bạn sẽ phân tích điều gì? Dữ liệu, phải không? Bạn cần rất nhiều dữ liệu có thể được phân tích, dữ liệu này được cung cấp cho các thuật toán hoặc công cụ phân tích của bạn. Bạn nhận được dữ liệu này từ các nghiên cứu khác nhau được thực hiện trong quá khứ.
2. R Studio
R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở và môi trường phần mềm cho tính toán thống kê và đồ họa được hỗ trợ bởi nền tảng R. Ngôn ngữ R được sử dụng trong IDE được gọi là R Studio.
Tại sao nó được sử dụng?
- Ngôn ngữ lập trình và thống kê
- Ngoài việc được sử dụng như một ngôn ngữ thống kê, nó cũng có thể được sử dụng một ngôn ngữ lập trình cho các mục đích phân tích.
- Phân tích và trực quan hóa dữ liệu
- Ngoài việc là một trong những công cụ phân tích thống trị nhất, R còn là một trong những công cụ phổ biến nhất được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu.
- Đơn giản và dễ học
- R là một đơn giản và dễ học, đọc và viết
- Nguồn mở và miễn phí
- R là một ví dụ về FLOSS (Phần mềm miễn phí / Libre và nguồn mở) có nghĩa là người ta có thể tự do phân phối các bản sao của phần mềm này, đọc mã nguồn của nó, sửa đổi nó, v.v.
R Studio đủ để phân tích, cho đến khi bộ dữ liệu của chúng tôi trở nên khổng lồ, đồng thời không có cấu trúc. Loại dữ liệu này được gọi là Dữ liệu lớn.
3. Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn là thuật ngữ chỉ một tập hợp các tập dữ liệu lớn và phức tạp đến mức khó xử lý bằng các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu thủ công hoặc các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống.
Bây giờ để chế ngự dữ liệu này, chúng tôi phải đưa ra một công cụ, bởi vì không có phần mềm truyền thống nào có thể xử lý loại dữ liệu này, và do đó chúng tôi đã đưa ra Hadoop.
4. Hadoop
cách tạo một bản sao sâu trong java
Hadoop là một khuôn khổ giúp chúng tôi cửa hàng và quá trình các bộ dữ liệu lớn song song và theo kiểu phân phối.
Hãy tập trung vào cửa hàng và xử lý một phần của Hadoop.
Cửa hàng
Phần lưu trữ trong Hadoop được xử lý bởi HDFS, tức là Hệ thống tệp phân tán Hadoop. Nó cung cấp tính khả dụng cao trên một hệ sinh thái phân tán. Cách hoạt động của nó là như vậy, nó chia nhỏ thông tin đến thành nhiều phần và phân phối chúng đến các nút khác nhau trong một cụm, cho phép lưu trữ phân tán.
Quá trình
MapReduce là trung tâm của quá trình xử lý Hadoop. Các thuật toán thực hiện hai nhiệm vụ quan trọng, ánh xạ và giảm bớt. Người lập bản đồ chia nhiệm vụ thành các nhiệm vụ nhỏ hơn được xử lý song song. Sau khi, tất cả những người lập bản đồ thực hiện phần công việc của họ, họ tổng hợp kết quả của họ và sau đó những kết quả này được giảm xuống một giá trị đơn giản hơn bằng quy trình Rút gọn. Để tìm hiểu thêm về Hadoop, bạn có thể xem qua .
Nếu chúng tôi sử dụng Hadoop làm bộ lưu trữ của mình trong Khoa học dữ liệu, thì việc xử lý đầu vào với R Studio sẽ trở nên khó khăn do nó không thể hoạt động tốt trong môi trường phân tán, do đó chúng tôi có Spark R.
5. Tia lửa R
Đây là một gói R, cung cấp một cách nhẹ nhàng để sử dụng Apache Spark với R. Tại sao bạn sẽ sử dụng nó thay vì các ứng dụng R truyền thống? Bởi vì, nó cung cấp triển khai khung dữ liệu phân tán hỗ trợ hoạt động như lựa chọn, lọc, tổng hợp, v.v. nhưng trên tập dữ liệu lớn.
Hãy xả hơi ngay bây giờ! Chúng ta đã hoàn thành phần kỹ thuật trong Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu này, bây giờ chúng ta hãy xem xét nó từ góc độ công việc của bạn. Tôi nghĩ rằng bây giờ bạn sẽ tìm kiếm trên Google mức lương cho một nhà khoa học dữ liệu, nhưng vẫn còn, hãy thảo luận về các vai trò công việc dành cho bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.
Vai trò công việc của nhà khoa học dữ liệu
Một số chức danh Nhà khoa học dữ liệu nổi bật là:
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư dữ liệu
- Kiến trúc sư dữ liệu
- Quản trị viên dữ liệu
- Nhà phân tích dữ liệu
- Phân tích kinh doanh
- Trình quản lý dữ liệu / phân tích
- Giám đốc kinh doanh thông minh
Biểu đồ Payscale.com trong Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu này dưới đây cho thấy mức lương Trung bình của Nhà Khoa học Dữ liệu theo kỹ năng ở Hoa Kỳ và Ấn Độ.
Đã đến lúc cần nâng cao kỹ năng về Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu lớn để tận dụng cơ hội nghề nghiệp Khoa học dữ liệu đến với bạn. Phần này đưa chúng ta đến phần cuối của blog hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu. Tôi hy vọng blog này có nhiều thông tin và giá trị gia tăng cho bạn. Bây giờ là lúc để bước vào thế giới Khoa học Dữ liệu và trở thành một Nhà Khoa học Dữ liệu thành công.
Edureka có một giúp bạn có được kiến thức chuyên môn về các Thuật toán Học máy như K-Means Clustering, Quyết định cây, Rừng ngẫu nhiên, Naive Bayes. Bạn cũng sẽ học các khái niệm về Thống kê, Chuỗi thời gian, Khai thác văn bản và giới thiệu về Học sâu. Các đợt mới cho khóa học này sắp bắt đầu !!
Bạn có câu hỏi cho chúng tôi trong Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu? Vui lòng đề cập đến nó trong phần bình luận và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.