Ingin memulakan karier anda sebagai Saintis Data, tetapi tidak tahu harus bermula dari mana? Anda berada di tempat yang betul! Hai kawan-kawan, selamat datang ke blog Tutorial Sains Data yang hebat ini, ia akan memberi anda permulaan untuk memasuki dunia sains data. Untuk mendapatkan pengetahuan mendalam mengenai Sains Data, anda boleh mendaftar secara langsung oleh Edureka dengan sokongan 24/7 dan akses seumur hidup. Mari lihat apa yang akan kita pelajari hari ini:
- Mengapa Sains Data?
- Apa itu Sains Data?
- Siapakah Saintis Data?
- Trend Kerja
- Bagaimana menyelesaikan masalah dalam Sains Data?
- Komponen Sains Data
- Peranan Pekerjaan Saintis Data
Mengapa Sains Data?
Dikatakan bahawa Saintis Data adalah 'Pekerjaan Seksi abad ke-21'. Kenapa? Kerana sejak beberapa tahun kebelakangan ini, syarikat menyimpan data mereka. Dan ini dilakukan oleh setiap syarikat, tiba-tiba menyebabkan letupan data. Data telah menjadi perkara paling banyak pada masa kini.
Tetapi, apa yang akan anda lakukan dengan data ini? Mari fahami ini menggunakan contoh:
Katakanlah, anda mempunyai syarikat yang membuat telefon bimbit. Anda mengeluarkan produk pertama anda, dan ia menjadi hit besar. Setiap teknologi mempunyai kehidupan, bukan? Jadi, sekarang masanya untuk muncul dengan sesuatu yang baru. Tetapi anda tidak tahu apa yang harus diinovasikan, agar dapat memenuhi harapan pengguna, yang tidak sabar menunggu pelepasan anda seterusnya? 
Seseorang, di syarikat anda muncul dengan idea untuk menggunakan maklum balas yang dihasilkan pengguna dan memilih perkara yang kami rasa pengguna harapkan pada siaran seterusnya.
Datang dalam Sains Data, anda menggunakan pelbagai teknik perlombongan data seperti analisis sentimen dan lain-lain dan mendapat hasil yang diinginkan.
Bukan hanya ini, anda dapat membuat keputusan yang lebih baik, anda dapat mengurangkan kos pengeluaran anda dengan mengeluarkan cara yang cekap, dan memberikan apa yang sebenarnya mereka mahukan kepada pelanggan!
Dengan ini, terdapat banyak keuntungan yang dapat dihasilkan oleh Sains Data, dan oleh itu menjadi sangat mustahak bagi syarikat anda untuk memiliki Pasukan Sains Data.Keperluan seperti ini membawa kepada 'Sains Data' sebagai subjek hari ini, dan oleh itu kami menulis blog ini di Tutorial Sains Data untuk anda. :)
Tutorial Sains Data: Apa itu Sains Data?
Istilah Sains Data muncul baru-baru ini dengan evolusi statistik matematik dan analisis data. Perjalanannya sungguh luar biasa, kami telah mencapai begitu banyak hari ini dalam bidang Sains Data.
Dalam beberapa tahun akan datang, kita akan dapat meramalkan masa depan seperti yang dituntut oleh penyelidik dari MIT. Mereka sudah mencapai tonggak dalam meramalkan masa depan, dengan kajian hebat mereka. Mereka kini dapat meramalkan apa yang akan berlaku dalam adegan filem seterusnya, dengan mesin mereka! Bagaimana? Mungkin agak rumit untuk anda fahami seperti sekarang, tetapi jangan bimbang pada akhir blog ini, anda juga akan mempunyai jawapan untuk itu.
Sekembalinya, kita berbicara tentang Sains Data, ia juga dikenal sebagai sains yang didorong oleh data, yang menggunakan kaedah, proses dan sistem saintifik untuk mengekstrak pengetahuan atau pandangan dari data dalam pelbagai bentuk, baik berstruktur atau tidak berstruktur.
Apa kaedah dan proses ini, adalah apa yang akan kita bincangkan dalam Tutorial Sains Data ini hari ini.
Melangkah ke hadapan, siapa yang melakukan serangan otak ini, atau siapa yang mempraktikkan Sains Data? A Saintis Data .
Siapakah Saintis Data?
Seperti yang anda lihat dalam gambar, seorang Saintis Data adalah penguasa semua perdagangan! Dia harus mahir dalam matematik, dia harus menguasai bidang Perniagaan, dan juga harus memiliki kemahiran Sains Komputer yang hebat. Takut? Jangan jadi. Walaupun anda harus pandai dalam semua bidang ini, tetapi walaupun tidak, anda tidak sendirian! Tidak ada yang disebut 'saintis data lengkap'. Sekiranya kita bercakap tentang bekerja di persekitaran korporat, karya itu akan diedarkan di antara pasukan, di mana setiap pasukan mempunyai kepakaran mereka sendiri. Tetapi masalahnya, anda harus mahir dalam sekurang-kurangnya salah satu bidang ini. Juga, walaupun kemahiran ini baru bagi anda, bersantai! Mungkin memerlukan masa, tetapi kemahiran ini dapat dikembangkan, dan percayalah ia akan bernilai masa yang anda akan laburkan. Kenapa? Baiklah, mari lihat trend pekerjaan.
buat parameter dalam tableau
Trend Kerja Saintis Data
Nah, grafik mengatakan semuanya, bukan sahaja terdapat banyak peluang pekerjaan untuk seorang saintis data, tetapi pekerjaan itu juga dibayar dengan baik! Dan tidak, blog kita tidak akan merangkumi angka gaji, pergi google!
Nah, sekarang kita tahu, belajar sains data sebenarnya masuk akal, bukan hanya kerana sangat berguna, tetapi juga anda mempunyai kerjaya yang hebat di dalamnya dalam waktu terdekat.
Mari mulakan perjalanan kami dalam mempelajari sains data sekarang dan mulakan dengan,
Bagaimana menyelesaikan masalah dalam Sains Data?
Jadi sekarang, mari kita bincangkan bagaimana seseorang harus mendekati masalah dan menyelesaikannya dengan sains data. Masalah dalam Sains Data diselesaikan dengan menggunakan Algoritma. Tetapi, perkara terbesar yang harus dinilai adalah algoritma mana yang akan digunakan dan kapan menggunakannya?
Pada dasarnya terdapat 5 jenis masalah yang dapat anda hadapi dalam sains data.
Mari kita hadapi setiap soalan dan algoritma yang berkaitan satu demi satu:
Adakah ini A atau B?
Dengan persoalan ini, kita merujuk kepada masalah yang mempunyai jawaban kategoris, seperti dalam masalah yang mempunyai penyelesaian tetap, jawapannya mungkin ya atau tidak, 1 atau 0, berminat, mungkin atau tidak berminat.
Sebagai contoh:
Q. Apa yang anda akan ada, Teh atau Kopi?
Di sini, anda tidak boleh mengatakan bahawa anda mahukan kok! Oleh kerana soalan itu hanya menawarkan teh atau kopi, dan oleh itu anda boleh menjawab salah satu dari ini sahaja.
Apabila kita hanya mempunyai dua jenis jawapan iaitu ya atau tidak, 1 atau 0, ia dipanggil 2 - Pengelasan Kelas. Dengan lebih dari dua pilihan, ia dipanggil Multi Class Classification.
Kesimpulannya, setiap kali anda menemui soalan, jawapannya adalah kategoris, dalam Sains Data anda akan menyelesaikan masalah ini dengan menggunakan Algoritma Klasifikasi.
Masalah seterusnya dalam Tutorial Sains Data ini, yang mungkin anda temui, mungkin seperti ini,
Adakah ini pelik?
Soalan seperti ini berkaitan dengan corak dan dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma Pengesanan Anomali.
Sebagai contoh:
Cuba kaitkan masalah 'adakah ini pelik?' ke rajah ini,
Apa yang pelik dalam corak di atas? Lelaki merah, bukan?
Setiap kali terdapat corak jeda, algoritma menandakan peristiwa tersebut untuk kita kaji. Aplikasi dunia nyata algoritma ini telah dilaksanakan oleh syarikat Kad Kredit di mana, sebarang transaksi yang tidak biasa oleh pengguna ditandai untuk disemak. Oleh itu, melaksanakan keselamatan dan mengurangkan usaha manusia dalam pengawasan.
Mari lihat masalah seterusnya dalam Tutorial Sains Data ini, jangan takut, berurusan dengan matematik!
Berapa atau berapa?
Anda, yang tidak suka matematik, berasa lega! Algoritma regresi ada di sini!
Jadi, setiap kali ada masalah yang mungkin meminta angka atau nilai berangka, kami menyelesaikannya dengan menggunakan Algoritma Regresi.
Sebagai contoh:
Berapakah suhu untuk esok?
Oleh kerana kami menjangkakan nilai numerik sebagai tindak balas terhadap masalah ini, kami akan menyelesaikannya dengan menggunakan Algoritma Regresi.
Melangkah dalam Tutorial Sains Data ini, mari kita bincangkan algoritma seterusnya,
Bagaimana ini diatur?
Katakan anda mempunyai beberapa data, sekarang anda tidak mempunyai idea, bagaimana masuk akal dari data ini. Oleh itu persoalannya, bagaimana ini diatur?
Anda boleh menyelesaikannya dengan menggunakan algoritma pengelompokan. Bagaimana mereka menyelesaikan masalah ini? Mari lihat:
Algoritma pengelompokan mengelompokkan data dari segi ciri yang biasa. Contohnya dalam rajah di atas, titik disusun berdasarkan warna. Begitu juga, baik data, algoritma kluster mencoba memahami apa yang umum di antara mereka dan oleh itu 'kluster' mereka bersama-sama.
Masalah seterusnya dan terakhir dalam Tutorial Sains Data ini, yang mungkin anda hadapi adalah,
Apa yang perlu saya buat seterusnya?
Setiap kali anda menghadapi masalah, di mana komputer anda harus membuat keputusan berdasarkan latihan yang telah anda berikan, ia melibatkan Algoritma Pengukuhan.
Sebagai contoh:
Sistem kawalan suhu anda, ketika harus memutuskan sama ada ia harus menurunkan suhu bilik, atau menaikkannya.
Bagaimana algoritma ini berfungsi?
Algoritma ini berdasarkan psikologi manusia. Kami suka dihargai bukan? Komputer melaksanakan algoritma ini, dan mengharapkan dihargai ketika dilatih. Bagaimana? Mari kita lihat.
Daripada mengajar komputer apa yang harus dilakukan, anda membiarkannya memutuskan apa yang harus dilakukan, dan pada akhir tindakan itu, anda memberi maklum balas positif atau negatif. Oleh itu, daripada menentukan apa yang betul dan apa yang salah dalam sistem anda, anda membiarkan sistem anda 'memutuskan' apa yang harus dilakukan, dan pada akhirnya memberi maklum balas.
Sama seperti melatih anjing anda. Anda tidak dapat mengawal apa yang dilakukan anjing anda, bukan? Tetapi anda boleh memarahinya apabila dia melakukan kesalahan. Begitu juga, mungkin menepuk punggungnya ketika dia melakukan apa yang diharapkan.
Mari kita menerapkan pemahaman ini dalam contoh di atas, bayangkan anda melatih sistem kawalan suhu, jadi bila-bila masa tidak. orang di bilik meningkat, mesti ada tindakan yang diambil oleh sistem. Sama ada turunkan suhu atau naikkannya. Oleh kerana sistem kami tidak memahami apa-apa, ia mengambil keputusan secara rawak, misalkan, ia akan meningkatkan suhu. Oleh itu, anda memberikan maklum balas negatif. Dengan ini, komputer memahami setiap kali jumlah orang meningkat di dalam bilik, tidak pernah meningkatkan suhu.
Begitu juga untuk tindakan lain, anda akan memberi maklum balas.Dengan setiap maklum balas sistem anda belajar dan dengan itu menjadi lebih tepat dalam keputusannya yang seterusnya, jenis pembelajaran ini disebut Pembelajaran Pengukuhan.
Sekarang, algoritma yang kita pelajari di atas dalam Tutorial Sains Data ini melibatkan 'amalan belajar' yang biasa. Kami membuat mesin belajar bukan?
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Ini adalah jenis Kecerdasan Buatan yang menjadikan komputer mampu belajar sendiri iaitu tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan pembelajaran mesin, mesin dapat mengemas kini kod mereka sendiri, setiap kali mereka menghadapi situasi baru.
Menyimpulkan dalam Tutorial Sains Data ini, kita sekarang tahu Sains Data disokong oleh Pembelajaran Mesin dan algoritma untuk analisisnya. Bagaimana kita melakukan analisis, di mana kita melakukannya. Sains Data mempunyai beberapa komponen yang membantu kita dalam menangani semua persoalan ini.
Sebelum itu izinkan saya menjawab bagaimana MIT dapat meramalkan masa depan, kerana saya fikir anda mungkin dapat mengaitkannya sekarang. Oleh itu, penyelidik di MIT melatih model mereka dengan filem dan komputer belajar bagaimana manusia bertindak balas, atau bagaimana mereka bertindak sebelum melakukan sesuatu tindakan.
Contohnya, semasa anda berjabat tangan dengan seseorang, anda mengeluarkan tangan dari poket anda, atau mungkin bersandar pada orang tersebut. Pada asasnya terdapat 'pra tindakan' yang melekat pada setiap perkara yang kita lakukan. Komputer dengan bantuan filem dilatih mengenai 'tindakan pra' ini. Dan dengan melihat lebih banyak filem, komputer mereka dapat meramalkan tindakan watak seterusnya.
Mudah bukan? Mari saya lontarkan satu lagi soalan kepada anda dalam Tutorial Sains Data ini! Algoritma Pembelajaran Mesin mana yang mesti mereka laksanakan dalam ini?
Komponen Sains Data
1. Set data
Apa yang akan anda analisis? Data, bukan? Anda memerlukan banyak data yang dapat dianalisis, data ini dimasukkan ke algoritma atau alat analisis anda. Anda mendapat data ini dari pelbagai penyelidikan yang dilakukan pada masa lalu.
2. R Studio
R adalah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka dan persekitaran perisian untuk pengkomputeran statistik dan grafik yang disokong oleh asas R. Bahasa R digunakan dalam IDE yang disebut R Studio.
Mengapa ia digunakan?
- Bahasa Pengaturcaraan dan Statistik
- Selain digunakan sebagai bahasa statistik, ia juga dapat digunakan sebagai bahasa pengaturcaraan untuk tujuan analisis.
- Analisis dan Visualisasi Data
- Selain menjadi salah satu alat analisis yang paling dominan, R juga merupakan salah satu alat paling popular yang digunakan untuk visualisasi data.
- Ringkas dan senang dipelajari
- R adalah ringkas dan senang dipelajari, dibaca & ditulis
- Sumber Percuma dan Terbuka
- R adalah contoh FLOSS (Perisian Bebas / Bebas dan Sumber Terbuka) yang bermaksud seseorang boleh menyebarkan salinan perisian ini dengan bebas, membacanya kod sumbernya, mengubahnya, dll.
R Studio cukup untuk analisis, sehingga set data kami menjadi besar, juga tidak tersusun pada masa yang sama. Jenis data ini disebut Big Data.
3. Data Besar
Data besar adalah istilah untuk kumpulan kumpulan data yang begitu besar dan kompleks sehingga sukar diproses menggunakan alat pengurusan pangkalan data langsung atau aplikasi pemprosesan data tradisional.
Sekarang untuk menjinakkan data ini, kami harus membuat alat, kerana tidak ada perisian tradisional yang dapat menangani data semacam ini, dan oleh karena itu kami datang dengan Hadoop.
4. Hadoop
Hadoop adalah rangka kerja yang membantu kita kedai dan proses set data yang besar selari dan dengan cara pengedaran.
Mari fokus pada kedai dan memproses bahagian Hadoop.
Kedai
Bahagian penyimpanan di Hadoop dikendalikan oleh HDFS iaitu Hadoop Distused File System. Ini menyediakan ketersediaan tinggi di seluruh ekosistem yang diedarkan. Cara fungsinya seperti ini, ia memecah maklumat yang masuk menjadi potongan, dan menyebarkannya ke nod yang berlainan dalam kluster, yang memungkinkan penyimpanan diedarkan.
Proses
MapReduce adalah nadi pemprosesan Hadoop. Algoritma melakukan dua tugas penting, memetakan dan mengurangkan. Pemetaan memecahkan tugas menjadi tugas yang lebih kecil yang diproses secara paralel. Sekali, semua pemetaan melakukan bahagian kerja mereka, mereka mengumpulkan hasilnya, dan kemudian hasil ini dikurangkan menjadi nilai yang lebih sederhana dengan proses Reduce. Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai Hadoop, anda boleh melalui kami .
Sekiranya kita menggunakan Hadoop sebagai penyimpanan kita dalam Sains Data, menjadi sukar untuk memproses input dengan R Studio, kerana ketidakmampuannya untuk berkinerja baik dalam lingkungan yang diedarkan, oleh itu kita memiliki Spark R.
5. Percikan R
Ini adalah pakej R, yang menyediakan cara ringan untuk menggunakan Apache Spark dengan R. Mengapa anda menggunakannya berbanding aplikasi tradisi R? Kerana, ia menyediakan implementasi kerangka data terdistribusi yang mendukung operasi seperti pemilihan, penyaringan, penggabungan dll tetapi pada set data yang besar.
apakah 6 cara menggunakan kata kunci ini
Tarik nafas sekarang! Kami sudah selesai dengan bahagian teknikal dalam Tutorial Sains Data ini, mari kita lihat dari perspektif pekerjaan anda sekarang. Saya rasa anda sudah boleh membuat gaji sekarang untuk seorang saintis data, tetapi masih, mari kita bincangkan peranan pekerjaan yang tersedia untuk anda sebagai saintis data.
Peranan Pekerjaan Saintis Data
Beberapa tajuk pekerjaan Data Scientist yang terkenal adalah:
- Saintis Data
- Jurutera Data
- Arkitek Data
- Pentadbir Data
- Penganalisis Data
- Penganalisa perniagaan
- Pengurus Data / Analitis
- Pengurus Perisikan Perniagaan
Carta Payscale.com dalam Tutorial Sains Data di bawah ini menunjukkan purata gaji Saintis Data mengikut kemahiran di Amerika Syarikat dan India.
Masanya sudah tiba untuk kemahiran dalam Sains Data dan Analisis Data Besar untuk memanfaatkan peluang kerjaya Sains Data yang sesuai dengan anda. Ini membawa kita ke akhir blog tutorial Sains Data. Saya harap blog ini memberi maklumat dan nilai tambah kepada anda. Sekarang adalah masa untuk memasuki dunia Sains Data dan menjadi Saintis Data yang berjaya.
Edureka mempunyai kurasi khas yang membantu anda memperoleh kepakaran dalam Algoritma Pembelajaran Mesin seperti Pengelompokan K-Means, Pohon Keputusan, Hutan Rawak, Naive Bayes. Anda akan mempelajari konsep Statistik, Siri Masa, Perlombongan Teks dan pengenalan Pembelajaran Dalam juga. Kumpulan baru untuk kursus ini akan dimulakan tidak lama lagi !!
Ada soalan untuk kami dalam Tutorial Sains Data? Sila sebutkan di bahagian komen dan kami akan menghubungi anda.