Наука о данных использует концепции и методы анализа данных, машинного обучения и статистики для понимания и анализа феномена, связанного с данными. Дисциплины математики, статистики, информатики и информационных технологий способствуют становлению области науки о данных со своими теориями и методами. Утверждение науки о данных в качестве независимого термина — недавнее явление. Раньше он использовался как альтернатива термину информатика. Взаимодействие данных с определенными процессами и представление данных с помощью различных курсов составляют область изучения информатики. Обработка, хранение и передача цифровой информации требует умелого использования алгоритмов. Информатика упрощает использование этих алгоритмов. Ученый-компьютерщик учится разрабатывать программные системы и приобретает глубокие знания теории вычислений.
Знание данных помогает вам задавать соответствующие вопросы и делать выводы из больших данных, это учит вас манипулировать наборами данных и позволяет вам убедительно визуализировать свои собственные идеи. Хорошо разработанный курс научит вас пользоваться инструментами анализа данных. Инструменты, составляющие основу, — это математические и компьютерные инструменты. Глубокое понимание этих инструментов и знание того, как их использовать, помогают предлагать решения на основе данных в компании.
Математический и прикладной — это два аспекта, и для того, чтобы изучать науку о данных, нужно усвоить оба аспекта. Вероятность, статистика и машинное обучение относятся к математическому аспекту, в то время как прикладные аспекты помогают вам получить знания в области науки о данных, включая Python, MATLAB, JAVA и SQL. Это также поможет вам понять, как использовать конкретный инструментарий. Прикладные аспекты ведут вас в реальный мир данных. Обучение по курсу Data Science дает вам знания в области сбора больших данных, а также их анализа и очистки. Этот тренинг поможет вам в проведении крупномасштабного анализа больших данных. Это также научит вас убедительно излагать свои выводы.
Термин, который очень тесно связан с наукой о данных, — это машинное обучение. Машинное обучение занимается алгоритмами для извлечения закономерностей из данных и прогнозирования. Машинное обучение использовало методы моделирования данных, чтобы делать прогнозы и рисовать шаблоны. При прогнозировании машинное обучение обучает прогнозные модели, используя данные с тегами. Осведомленность о достоверности данных приводит к наблюдениям, которые квалифицируются как данные с тегами. Эта задача прогнозирования включает в себя обучающие модели, позволяющие им прогнозировать неизвестные данные на основе данных с тегами. Обучение моделей можно проводить разными методами. Хотя некоторые из этих методов просты, например, регрессия, другие сложны, например, нейронные сети. При распознавании закономерностей из данных машинное обучение пытается найти закономерности или ассоциации данных в ситуации, когда помеченные данные отсутствуют. Хотя в машинном обучении больше категорий, эти две охватывают основные категории.
#Карьера #области #науки #данных
