Az adatelemzés módja

Az adatelemzés sikeréhez technikai készségek, üzleti ismeretek és puha készségek kombinációja szükséges. Íme néhány tipp, hogyan lehet sikeres ezen a területen:

1. Erős technikai készségek fejlesztése: Ez magában foglalja a különböző programozási nyelvek, például az SQL és a Python megértését, valamint a statisztikai elemzési és adatvizualizációs eszközökben való jártasságot. Folytassa a tanulást, és maradjon naprakész az új technológiákkal és technikákkal. Az alábbiakban felsorolunk néhány szükséges programozási készségeket, amelyekkel az adattudósoknak rendelkezniük kell:
   — Legalább egy programozási nyelv ismerete: a Python és az R a leggyakrabban használt programozási nyelvek az adattudományban, de az is hasznos, ha ismerkedni kell. másokkal, mint például a Java, a Scala és a Julia.
   – Az adatkezelési és vizualizációs könyvtárak ismerete: Az adattudósoknak ismerniük kell az adatok kezeléséhez és megjelenítéséhez szükséges eszközöket és könyvtárakat, mint például a NumPy, a Pandas és a Matplotlib for Python , valamint dplyr és ggplot2 R-hez.
   — Gépi tanulási könyvtárakkal kapcsolatos tapasztalat: Az adattudósoknak ismerniük kell a gépi tanulási algoritmusok megvalósítására szolgáló könyvtárakat, mint például a scikit-learn és a TensorFlow for Python, valamint a caret és a randomForest az R esetében.< br /> —SQL: Az adattudósoknak jártasnak kell lenniük az SQL-ben (Structured Query Language) ahhoz, hogy adatbázisokkal dolgozhassanak és nagy adathalmazokat lekérdezhessenek.
   — A big data technológiák ismerete: Az adattudósoknak, akik nagyon nagy adathalmazok esetén hasznos lehet némi jártassággal rendelkezni az olyan big data technológiákban, mint a Hadoop és a Spark.
   Ezen programozási készségek fejlesztésével az adatkutatók hatékonyan manipulálhatják és elemezhetik az adatokat, prediktív modelleket építhetnek, és kommunikálhatnak. megállapításaikat az érintettek felé.
2. Az üzleti környezet megértése: Az adatelemzés az üzleti problémák megoldásáról szól. Ahhoz, hogy sikeres legyen, meg kell értenie az üzleti igényeket és célokat, és az adatok felhasználásával betekintést és ajánlásokat kell nyújtania.
3. Hatékony kommunikáció: Alapvető fontosságú, hogy megállapításait és ajánlásait közölni tudja a technikai és nem műszaki közönséggel egyaránt. Használjon világos és tömör nyelvezetet, és mutassa be az eredményeket hozzáférhető és vizuális módon.
4. Együttműködés másokkal: Az adatelemzés gyakran magában foglalja a többfunkciós csapatokkal való együttműködést. Fejlesszen ki erős együttműködési készségeket, és legyen nyitott arra, hogy más-más hátterű és nézőpontú másoktól tanuljon.
5. Legyen proaktív és önvezérelt: kezdeményezzen olyan területek azonosítását, ahol az adatelemzés hozzáadott értéket jelenthet, és proaktívan keresse a tanulási és fejlődési lehetőségeket.

Ezen készségek és tulajdonságok fejlesztésével sikeresen felkészülhet az adatelemzés területén.

Másrészt fontos, hogy elkerüljük a követési hibákat az úton!

Lehetséges hibák

Szeretnék elmondani néhány gyakori hibát, amelyet az emberek elkövetnek az adattudóssá válásuk felé vezető úton:

1. A puha készségek jelentőségének alábecsülése: A technikai készségek fontosak, de ugyanolyan fontosak a puha készségek, mint a kommunikáció, együttműködés és problémamegoldás.
2. Nem rendelkezik erős alapokkal a matematika és statisztika terén: Az adattudomány sok statisztikai elemzést és modellezést foglal magában, ezért fontos, hogy ezeken a területeken erős alapokkal rendelkezzünk.
3. Nem szerez gyakorlati tapasztalatot: az elmélet fontos, de elengedhetetlen a gyakorlati tapasztalat megszerzéséhez is a valós adatokkal való munka során. Ez történhet szakmai gyakorlatokon, projekteken vagy Kaggle versenyeken keresztül.
4. Nem marad naprakész: Az adattudomány területe folyamatosan fejlődik, folyamatosan új technikákat és technológiákat fejlesztenek ki. Fontos, hogy legyen naprakész, és folytassa a tanulást, hogy versenyképes maradhasson.
5. Túl szűk fókusz: Bár fontos a szakterület, értékes az adattudomány különböző területeinek széleskörű ismerete is, mint például a gépi tanulás, az adattervezés és a vizualizáció.

Ha ezeket a hibákat elkerüli, sikeresen felkészülhet az adattudomány területén.

Bónusz: Mikor használjuk a Deep Learninget?

A mély tanulás a gépi tanulás egyik fajtája, amely magában foglalja a mesterséges neurális hálózatok képzését nagy adathalmazon. A mélytanulás számos alkalmazáshoz használható, beleértve a kép- és beszédfelismerést, a természetes nyelvi feldolgozást és még a játékokat is.

Röviden bemutatva a Deep Learning/Neural Networks egy részét:

A mesterséges neurális hálózat (ANN) az emberi agy szerkezete és működése által ihletett számítási modell, amely összekapcsolt „neuronok” rétegeiből áll, amelyek képesek tanulni és intelligens döntéseket hozni.

Az ANN-ban a bemeneti adatok mesterséges neuronok több rétegén haladnak keresztül, amelyek mindegyike egy sor transzformációt alkalmaz az adatokon, és továbbítja azokat a következő rétegnek. Az utolsó réteg a hálózat kimenetét állítja elő, amely lehet előrejelzés, besorolás vagy valamilyen más döntés.

A mély tanulási modell betanításához a neuronok közötti kapcsolatok súlyát és torzítását úgy állítják be, hogy minimálisra csökkentsék a megjósolt kimenet és a tényleges kimenet közötti hibát. Ezt a folyamatot visszaterjesztésnek nevezik, és általában optimalizáló algoritmussal, például sztochasztikus gradiens süllyedéssel történik.

A mély tanulás egyik legfontosabb előnye, hogy képes a funkciókat automatikusan megtanulni nyers adatokból, nem pedig manuális szolgáltatástervezést igényel. Ezt a neuronok több rétegének felhasználásával érik el, amelyek mindegyike képes megtanulni és a hálózaton áthaladó adatokból egyre összetettebb jellemzőket kivonni.

A Deep Learning valóban forradalmasította a gépi tanulás területét!

Kérjük, tekintse meg ezt a tanfolyamot a részletesebb részletekért:

DE!!!!

A fő javaslatom itt az, hogy fontos megérteni, hogy bár ez egy nagyon durva dolog, és az a klassz új dolog, amit meg akarsz tanulni, a Neurális hálózatok/Mély tanulás használata logikátlan egyszerű problémák esetén. Néhány kulcsfontosságú tényezőt figyelembe kell venni annak eldöntésekor, hogy egy adott probléma esetén használjunk-e mély tanulást:

1. Nagy adathalmaz: A mély tanulási algoritmusok nagy mennyiségű adatot igényelnek a tanuláshoz. Ha kis adatkészlettel rendelkezik, a mélytanulás nem feltétlenül a legjobb megközelítés.
2. Összetett probléma: A mélyreható tanulás kiváló az adatok összetett, nem lineáris összefüggéseinek kezelésében. Ha a probléma viszonylag egyszerű, és megoldható egy lineáris modellel, akkor a mélytanulás túlzás lehet.
3. Számítási erőforrások rendelkezésre állása: A mély tanulási modellek képzése számításigényes lehet, és speciális hardvert igényel. Győződjön meg arról, hogy rendelkezik a szükséges erőforrásokkal, mielőtt megpróbálná a mély tanulást.

Általánosságban elmondható, hogy a mély tanulás egy hatékony eszköz, amely számos probléma kezelésére alkalmazható. Fontos azonban alaposan mérlegelnie, hogy ez a megfelelő megközelítés-e az Ön konkrét problémájához.

Az egyszerű a LEGJOBB!

"Kapcsolatfelvétel"

Ha tetszik, tapsoljon annyit, amennyit csak akar :)