Khi thế giới bước vào kỷ nguyên dữ liệu lớn, nhu cầu lưu trữ cũng tăng lên. Đó là thách thức và mối quan tâm chính đối với các ngành doanh nghiệp cho đến năm 2010. Trọng tâm chính là xây dựng một khuôn khổ và giải pháp để lưu trữ dữ liệu. Giờ đây khi Hadoop và các framework 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.
Edureka 2019 Tech Career Career Guide 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 xuống hiện nay.Trong blog này, tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau.
- Khoa học dữ liệu là gì?
- Tại sao lại là Khoa học Dữ liệu?
- Nhà khoa học dữ liệu là ai?
- Nó khác gì với Business Intelligence (BI) và Data Science?
- Vòng đời của Khoa học dữ liệu với sự trợ giúp của một ca sử dụng
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 thông tin chi tiết có ý nghĩa từ những 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 trực tiếp của Edureka với hỗ trợ 24/7 và quyền truy cập trọn đời.
Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu là sự kết hợp của nhiều công cụ, thuật toán và nguyên tắc học máy 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?
Câu trả lời nằm ở sự khác biệt giữa giải thích và dự đoán.
Như bạn có thể thấy từ hình ảnh trên, một Nhà phân tích dữ liệuthường giải thích những gì đang xảy 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 thông tin chi tiết từ đó 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. Một nhà khoa học dữ liệu sẽ xem xét dữ liệu từ nhiều góc độ, đôi khi là những 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 nhân quả dự đoán, phân tích mô tả (dự đoán cộng với khoa học quyết định) và học máy.
- Phân tích nhân quả dự đoán - Nếu bạn muốn một mô hình có thể dự đoán các khả năng của một sự kiện cụ thể trong tương lai, bạn cần áp dụng phân tích nhân quả dự đoán. Giả sử, nếu bạn đang cung cấp tiền theo hình thức tín dụng, thì khả năng khách hàng thực hiện thanh toán tín dụng trong tương lai đúng hạn là một vấn đề bạn 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 liệu các khoản thanh toán trong tương lai có đúng hạn hay không.
- Phân tích mô tả: Nếu bạn muốn một mô hình có khả năng tự quyết định và khả năng sửa đổi nó với các tham số động, bạn chắc chắn cần phân tích mô tả cho nó. Lĩnh vực tương đối mới này là tất cả về việc cung cấp lời khuyên. Nói cách khác, nó không chỉ dự đoán mà còn đề xuất một loạt các hành động được quy định và các kết quả liên quan.
Ví dụ tốt nhất cho điều này là xe tự lái của Google mà tôi cũng đã thảo luận trước đó. Dữ liệu thu thập của các phương tiện có thể được sử dụng để đào tạo xe 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 xe của bạn đưa ra các quyết định như khi nào nên rẽ, đi con đường nào,khi nào cần giảm tốc độ hoặc tăng tốc.
- Máy học để đưa ra dự đoán - Nếu bạn có dữ liệu giao dịch của một công ty tài chính và cần xây dựng mô hình để xác định xu hướng trong tương lai, thì thuật toán học máy là lựa chọn tốt nhất. Điều này thuộc mô hình học có giám sát. Nó được gọi là có giám sát vì bạn đã có dữ liệu mà dựa vào đó bạn có thể đào tạo 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 gian lận.
- Học máy 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 phải tìm ra các mẫu ẩn trong tập dữ liệu để có thể đưa ra dự đoán có ý nghĩa. Đây không là gì ngoài mô hình không được giám sát vì bạn không có bất kỳ nhãn xác định trước nào để nhóm. Thuật toán phổ biến nhất được sử dụng để khám phá mẫu là Clustering.
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 những vị trí tháp sẽ đảm bảo rằng tất cả người dùng nhận được cường độ tín hiệu tối ưu.
Hãy xem tỷ lệ của 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 ảnh bên dưới, Phân tích dữ liệubao gồm phân tích mô tả và dự đoán ở một mức độ nhất định. Mặt khác, Khoa học Dữ liệu thiên về Phân tích Nhân quả 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.
Tại sao lại là Khoa học Dữ liệu?
- Theo truyền thống, dữ liệu mà chúng tôi có chủ yếu 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 trongcác hệ thống truyền thống chủ yếu được cấu trúc, ngày nay hầu hết dữ liệu là không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Hãy cùng xem xu hướng dữ liệu trong hình ảnh dưới đây cho thấy rằng vào năm 2020, hơn 80% dữ liệu sẽ không có cấu trúc.
Dữ liệu này được tạo từ các 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 lớn và nhiều loại dữ liệu này. Đây là lý do tại sao chúng ta cần các công cụ và thuật toán phân tích phức tạp và nâng cao hơn để xử lý, phân tích và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa về nó.
Đây không phải là lý do duy nhất khiến Khoa học dữ liệu trở nên phổ biến như vậy. Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn và xem Khoa học dữ liệu đang được sử dụng như thế nào trong các lĩnh vực khác nhau.
- Còn nếu bạn có thể hiểu các yêu cầu chính xác của khách hàng từ dữ liệu hiện có như lịch sử duyệt web, lịch sử mua hàng, độ tuổi và thu nhập của khách hàng. Không nghi ngờ gì khi bạn đã có tất cả dữ liệu này trước đó, nhưng bây giờ với số lượng lớn và nhiều loại dữ liệu, bạn có thể đào tạo các mô hình hiệu quả hơn và giới thiệu sản phẩm cho khách hàng của mình chính xác hơn. Sẽ không tuyệt vời vì nó sẽ mang lại nhiều doanh nghiệp hơn cho tổ chức của bạn phải không?
- Hãy xem một kịch bản khác để hiểu vai trò của Khoa học dữ liệu trong quyết định.Còn nếu chiếc xe của bạn có trí thông minh để chở bạn về nhà thì sao? Những chiếc xe tự lái thu thập dữ liệu trực tiếp từ các cảm biến, bao gồm radar, camera và tia laser để tạo bản đồ về môi trường xung quanh. Dựa trên dữ liệu này, nó đưa ra các quyết định như khi nào tăng tốc, khi nào giảm tốc độ, khi nào cần vượt, nơi rẽ - sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến.
- 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 có những biện pháp thích hợp trước và cứu được nhiều mạng sống quý giá.
Hãy cùng xem đồ họa thông tin dưới đây để biết tất cả các lĩnh vực mà Khoa học dữ liệu đang tạo ra ấn tượng.
Nhà khoa học dữ liệu là ai?
Có một số định nghĩa có sẵn trên Các nhà khoa học dữ liệu. Nói một cách đơn giản, Nhà khoa học dữ liệu là người thực hành nghệ thuật của Khoa học dữ liệu.Thuật ngữ 'Nhà khoa học dữ liệu' đã đượcđược đặt ra sau khi xem xét thực tế là Nhà khoa học dữ liệu thu hút 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 lĩnh vực 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 rất nhiều công nghệ mới nhất để tìm ra giải pháp và đưa ra kết luận quan trọng đối với sự tăng trưởng và phát triển của tổ chức. Dữ liệu Các nhà khoa học 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 cũng như không có cấu trúc.
Để biết thêm về Nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể tham khảo bài viết này trên
Tiến xa hơn, bây giờ hãy thảo luận về BI. Tôi chắc rằng bạn cũng có thể đã nghe nói về Business Intelligence (BI). Thường thì Data Science bị nhầm lẫn với BI. Tôi sẽ nêu một số ngắn gọn và rõ ràngsự tương phản giữa hai 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 sâu sắc và hiểu biết sâu sắc nhằm mô tả xu hướng kinh doanh. Tại đây BI cho phép bạn lấy dữ liệu từ các nguồn bên ngoài và bên trong, chuẩn bị dữ liệu, chạy các truy vấn trên đó và tạo trang tổng quan để trả lời các câu hỏi nhưphân tích doanh thu hàng quýhoặc các vấn đề kinh doanh. BI có thể đánh giá tác động của các sự kiện nhất định 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 trong quá khứ hoặc hiện tại 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.
| Đặc trưng | Business Intelligence (BI) | Khoa học dữ liệu |
| Nguồn dữ liệu | Có cấu trúc (Thường là SQL, thường là Kho dữ liệu) | Cả có cấu trúc và không có cấu trúc (nhật ký, dữ liệu đám mây, SQL, NoSQL, văn bản) |
| Tiếp cận | Thống kê và Hình ảnh hóa | Thống kê, Học máy, Phân tích đồ thị, Lập trình ngôn ngữ thần kinh (NLP) |
| Tiêu điểm | Quá khứ và hiện tại | Hiện tại và tương lai |
| Công cụ | Pentaho, Microsoft BI,QlikView, R | RapidMiner, BigML, Weka, R |
Đây là tất cả về Khoa học dữ liệu là gì, bây giờ chúng ta hãy hiểu vòng đời của Khoa học dữ liệu.
Một sai lầm phổ biến trong các dự án Khoa học dữ liệu là lao vào thu thập và phân tích dữ liệu mà không hiểu các yêu cầu hoặc thậm chí định khung vấn đề kinh doanh một cách hợp lý. 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.
hợp nhất sắp xếp mảng c ++
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, mức độ ưu tiên khác nhau và ngân sách cần thiết. Bạn phải có khả năng đặt câu hỏi đúng.Tại đây, bạn đánh giá xem bạn có đủ các nguồn lực cần thiết 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.
pivot và univot trong sql
Giai đoạn 2 — Chuẩn bị dữ liệu: Trong giai đoạn này, bạn yêu cầu hộp cát phân tích trong đó bạn có thể thực hiện phân tích trong toàn bộ thời gian của dự án. Bạn cần khám phá, xử lý trước và dữ liệu điều kiện trước khi tạo mô hình. Hơn nữa, bạn sẽ thực hiện ETLT (trích xuất, biến đổi, tải và chuyển đổi) để đưa dữ liệu vào hộp cát. Hãy xem quy trình Phân tích Thống kê bên dưới.
Bạn có thể sử dụng R để làm sạch, chuyển đổi và hiển thị dữ liệu. Điều này sẽ giúp bạn phát hiện ra các ngoại lệ và thiết lập mối quan hệ giữa các biến.Sau khi bạn đã làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, đã đến lúc thực hiện khám pháphân tíchtrên đó. Hãy xem cách bạn có thể đạt được điều đó.
Giai đoạn 3 — Lập kế hoạch 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 cách sử dụng các công thức thống kê và công cụ trực quan hóa khác nhau.
Hãy xem các công cụ lập kế hoạch mô hình khác nhau.
- R có một tập hợp đầy đủ các khả năng mô hình hóa và cung cấp một môi trường tốt để xây dựng các mô hình diễn giải.
- 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.
- SAS / TRUY CẬP có thể được sử dụng để truy cập dữ liệu từ Hadoop và được sử dụng để tạo sơ đồ dòng mô hình có thể lặp lại và tái sử dụng.
Mặc dù, rất nhiều công cụ có mặt trên thị trường nhưng R là công cụ được sử dụng phổ biến nhất.
Bây giờ bạn đã có hiểu biết sâu sắc về bản chất dữ liệu của mình và đã quyết định các thuật toán sẽ được sử dụng. Trong giai đoạn tiếp theo, bạn sẽứng dụngthuật toán và xây dựng mô hình.
Giai đoạn 4 — Xây dựng mô hình: Trong giai đoạn này, bạn sẽ phát triển bộ dữ liệu cho mục đích đào tạo và thử nghiệm. Y ở đâybạn cần phải xem xét liệu các công cụ hiện có của bạn có đủ để chạy các mô hình hay không hay nó sẽ cần một môi trường mạnh mẽ hơn (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 cung cấp các báo cáo cuối cùng, các cuộc họp giao ban, 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 trên quy mô nhỏ trước khi triển khai đầy đủ.
Giai đoạn 6 — Truyền đạt kết quả: Bây giờ, điều quan trọng là phải 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, thông báo cho các bên liên quan và xác định xem kết quảcủa dự án là thành công hay thất bại dựa trên các tiêu chí đã phát triển trong Giai đoạn 1.
Bây giờ, tôi sẽ thực hiện 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 ngừa 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 để ngăn chặn nó?
Trong trường hợp sử dụng này, chúng tôi sẽ dự đoán sự xuất hiện của bệnh tiểu đường bằng cách sử dụng toàn bộ vòng đời mà chúng tôi đã thảo luận trước đó. Hãy đi qua các bước khác nhau.
Bước 1:
- Đầu tiên,chúng tôi sẽ thu thập dữ liệu dựa trên bệnh sửcủa bệnh nhân như đã thảo luận ở Giai đoạn 1. Bạn có thể tham khảo dữ liệu mẫu dưới đây.
- Như bạn có thể thấy, chúng tôi có các thuộc tính khác nhau như được đề cập bên dưới.
Thuộc tính:
- npreg - Số lần mang thai
- glucose - Nồng độ glucose trong huyết tương
- bp - Huyết áp
- da - Độ dày nếp gấp da cơ tam đầu
- bmi - Chỉ số khối cơ thể
- ped - Chức năng phả hệ bệnh tiểu đường
- age - Tuổi
- thu nhập - Thu nhập
Bước 2:
- Bây giờ, khi đã có dữ liệu, chúng ta cần làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để phân tích dữ liệu.
- Dữ liệu này có nhiều điểm mâu thuẫn 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 dưới các thuộc tính khác nhau - làm cho nó trông có cấu trúc hơn.
- Hãy xem dữ liệu mẫu bên dưới.
Dữ liệu này có rất nhiều điểm không nhất quán.
- Trong cột npreg , 'Một' được viết bằngtừ ngữ,trong khi nó phải ở dạng số như 1.
- Trong cột bp một trong những giá trị là 6600 là không thể (ít nhất là đối với con người) vì bp không thể tăng lên đến giá trị lớn như vậy.
- Như bạn có thể thấy Thu nhập = earnings cột trống và cũng không có ý nghĩa trong việc dự đoán bệnh tiểu đường. Vì vậy, có thừa ở đây nên khỏi bàn.
- Vì vậy, chúng tôi sẽ làm sạch và xử lý trước dữ liệu này bằng cách loại bỏ các giá trị ngoại lai, điền vào các giá trị null và chuẩn hóa kiểu dữ liệu. Nếu bạn nhớ, đây là giai đoạn thứ hai của chúng tôi, đó là tiền xử lý dữ liệu.
- Cuối cùng, chúng tôi nhận được dữ liệu sạch như hình dưới đây có thể được sử dụng để phân tích.
Bước 3:
Bây giờ chúng ta 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, giá trị trung bình, phạm vi, giá trị 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 được ý tưởng hợp lý về việc phân phối dữ liệu.
Bước 4:
Bây giờ, dựa trên những hiểu biết có được từ bước trước, phù hợp nhất cho loại vấn đề này là cây quyết định. Hãy xem như 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 dụngkỹ thuật học tập có giám sát để xây dựngmô hình ở đây.
- Hơn nữa, chúng tôi đặc biệt sử dụng cây quyết định vì nó xem xét tất cả các thuộc tính trong một lần, như những thuộc tính cómối quan hệ tuyến tính cũng như những mối quan hệ 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 tác, trong khi mối quan hệ phi tuyến 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 thực hiện một cây với hiệu quả tối đa.
Hãy xem cây quyết định của chúng ta.
init trong python là gì
Ở đây, thông số quan trọng nhất là mức độ glucose, vì vậy nó là nút gốc của chúng ta. Bây giờ, nút hiện tại và giá trị của nó xác định tham số quan trọng tiếp theo được thực hiện. Nó tiếp tục cho đến khi chúng tôi nhận được kết quả về pos hoặc là phủ định . Pos có nghĩa là xu hướng mắc bệnh tiểu đường là tích cực và tiêu cực 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
Bước 5:
Trong giai đoạn này, chúng tôi sẽ chạy một dự án thử nghiệm nhỏ để kiểm tra xem kết quả của chúng tôi có phù hợp hay không. Chúng tôi cũng sẽ tìm kiếm các hạn chế về hiệu suất nếu có. Nếu kết quả không chính xác, thì 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 kết quả đầu ra để triển khai đầy đủ.
Trở thành Nhà khoa học dữ liệu nói thì 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 bảntừ ba lĩnh vực chính như hình 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 phải giỏi số liệu thống kê và toán học để phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Không cần nói rằng, Học máy tạo thành trung tâm của Khoa học dữ liệu và đòi hỏi bạn phải giỏi nó. Ngoài ra, bạn cần có hiểu biết vững chắc về miền 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 yêu cầu tốt mã hóa kỹ năng. Cuối cùng, khi bạn đã đưa ra những quyết định quan trọng nhất định, điều quan trọng là bạn phải giao chúng cho các bên liên quan. Vì vậy, tốt giao tiếp chắc chắn sẽ thêm điểm bánh hạnh nhân vào kỹ năng của bạn.
Tôi mong bạn xem video hướng dẫn về Khoa học dữ liệu này 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? Khóa học Khoa học Dữ liệu - Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu cho Người mới bắt đầu | Edureka
Video khóa học Khoa học dữ liệu Edureka này sẽ đưa bạn đến với nhu cầu của khoa học dữ liệu, khoa học dữ liệu là gì, các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu cho doanh nghiệp, BI vs khoa học dữ liệu, công cụ phân tích dữ liệu, vòng đời khoa học dữ liệu cùng với bản trình diễn.
Cuối cùng, sẽ không sai khi nói rằng tương lai thuộc về các Nhà khoa học dữ liệu. Người ta dự đoán rằng vào cuối năm 2018, sẽ cần khoảng một triệu Nhà khoa học dữ liệu. Ngày càng nhiều dữ liệu sẽ mang lại cơ hội thúc đẩy các quyết định kinh doanh quan trọng. Nó sẽ sớm thay đổi cách chúng ta nhìn thế giới với 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.
Tôi hy vọng bạn thích đọc blog của tôi và hiểu Khoa học dữ liệu là gì.Kiểm tra của chúng tôi ở đây, đi kèm với đào tạo trực tiếp do người hướng dẫn và trải nghiệm dự án thực tế.