データサイエンティストとしてのキャリアを始めたいが、どこから始めればよいかわからない場合は、あなたは正しい場所にいます！やあみんな、この素晴らしいデータサイエンスチュートリアルブログへようこそ、それはあなたにデータサイエンスの世界へのキックスタートを与えるでしょう。データサイエンスに関する詳細な知識を得るには、ライブに登録できます 24時間年中無休のサポートと生涯アクセスを備えたEdurekaによる。今日学習する内容を見てみましょう。
- なぜデータサイエンスなのか？
- データサイエンスとは何ですか？
- データサイエンティストとは誰ですか？
- 仕事の傾向
- データサイエンスの問題を解決する方法は？
- データサイエンスコンポーネント
- データサイエンティストの職務
なぜデータサイエンスなのか？
データサイエンティストは「21世紀で最もセクシーな仕事」と言われています。どうして？過去数年間、企業はデータを保存してきました。そして、これはすべての企業によって行われ、突然データの爆発的な増加につながりました。今日、データは最も豊富なものになっています。
しかし、このデータをどうしますか？例を使用してこれを理解しましょう：
たとえば、あなたは携帯電話を製造している会社を持っています。あなたは最初の製品をリリースし、それは大ヒットとなりました。すべてのテクノロジーには生命がありますよね？それで、今度は何か新しいものを考え出す時です。しかし、次のリリースを熱心に待っているユーザーの期待に応えるために、何を革新すべきかわからないのですか？ 
あなたの会社の誰かが、ユーザーが生成したフィードバックを使用して、ユーザーが次のリリースで期待していると思われるものを選ぶというアイデアを思いつきます。
データサイエンスには、感情分析などのさまざまなデータマイニング手法を適用して、目的の結果を得ることができます。
これだけでなく、より適切な意思決定を行うことができ、効率的な方法で生産コストを削減し、顧客が実際に望んでいるものを提供することができます。
これにより、データサイエンスがもたらすメリットは無数にあるため、企業にはデータサイエンスチームが絶対に必要になります。このような要件が今日の主題として「データサイエンス」につながったため、データサイエンスチュートリアルに関するこのブログを作成しています。 :)
データサイエンスチュートリアル：データサイエンスとは何ですか？
データサイエンスという用語は、数理統計学とデータ分析の進化とともに最近登場しました。この旅は素晴らしく、今日、データサイエンスの分野で多くのことを成し遂げました。
今後数年間で、MITの研究者が主張する未来を予測できるようになります。彼らは素晴らしい研究で、未来を予測する上ですでにマイルストーンに到達しています。彼らは今、彼らのマシンで、映画の次のシーンで何が起こるかを予測することができます！どうやって？さて、今のところ理解するのは少し複雑かもしれませんが、このブログの終わりまでに心配しないでください。あなたもそれに対する答えを持っているでしょう。
戻って、データサイエンスについて話していました。これは、データドリブンサイエンスとも呼ばれ、科学的な方法、プロセス、システムを利用して、構造化または非構造化など、さまざまな形式のデータから知識や洞察を抽出します。
これらの方法とプロセスは、今日このデータサイエンスチュートリアルで説明するものです。
今後、このブレインストーミングを行うのは誰ですか、それともデータサイエンスを実践するのは誰ですか？ A データサイエンティスト 。
データサイエンティストとは誰ですか？
画像でわかるように、データサイエンティストはすべての取引のマスターです！彼は数学に堪能であり、ビジネス分野に精通している必要があり、コンピュータサイエンスの優れたスキルも備えている必要があります。怖い？しないでください。あなたはこれらすべての分野で上手である必要がありますが、そうでなくても、あなたは一人ではありません！ 「完全なデータサイエンティスト」というものはありません。企業環境での作業について言えば、作業はチーム間で分散され、各チームには独自の専門知識があります。ただし、これらの分野の少なくとも1つに習熟している必要があります。また、これらのスキルが初めての場合でも、リラックスしてください。時間がかかるかもしれませんが、これらのスキルは開発することができ、あなたが投資する時間の価値があると私は信じています。どうして？さて、仕事の傾向を見てみましょう。
Javaのこの演算子は何ですか
データサイエンティストの仕事の傾向
グラフはすべてを示しています。データサイエンティストの求人がたくさんあるだけでなく、仕事も高給です。いいえ、私たちのブログは給与額をカバーしていません、グーグルに行ってください！
さて、私たちは今、データサイエンスを学ぶことは、それが非常に有用であるだけでなく、近い将来に素晴らしいキャリアを持っているという理由で、実際に理にかなっていることを知っています。
今すぐデータサイエンスの学習の旅を始めましょう。
データサイエンスの問題を解決する方法は？
それでは、問題にどのように取り組み、データサイエンスで解決するかについて説明しましょう。データサイエンスの問題は、アルゴリズムを使用して解決されます。しかし、判断する最大のことは、どのアルゴリズムをいつ使用するかです。
基本的に、データサイエンスで直面する可能性のある問題は5種類あります。
これらの質問のそれぞれと関連するアルゴリズムに1つずつ対処しましょう。
これはAですかBですか？
この質問では、解決策が固定されている問題の場合と同様に、カテゴリ別の回答がある問題を指します。回答は、「はい」または「いいえ」、1または0、興味がある、または興味がない可能性があります。
例えば：
Q.お茶とコーヒーのどちらがありますか？
ここでは、コーラが欲しいとは言えません！質問はお茶かコーヒーしか提供していないので、あなたはこれらのうちの1つだけに答えることができます。
はいまたはいいえ、1または0の2種類の回答しかない場合、それは2 –クラス分類と呼ばれます。 3つ以上のオプションがある場合、それはマルチクラス分類と呼ばれます。
結論として、質問に出くわすたびに、その答えはカテゴリに分類されます。データサイエンスでは、分類アルゴリズムを使用してこれらの問題を解決します。
このデータサイエンスチュートリアルの次の問題は、あなたが遭遇するかもしれない、多分このようなものです、
これは変ですか？
このような質問はパターンを扱い、異常検出アルゴリズムを使用して解決できます。
例えば：
「これは変ですか？」という問題を関連付けてみてください。この図に、
上記のパターンの何がおかしいですか？赤い男ですね。
パターンが壊れている場合は常に、アルゴリズムがその特定のイベントにフラグを立てて確認します。このアルゴリズムの実際のアプリケーションは、クレジットカード会社によって実装されており、ユーザーによる異常なトランザクションにはレビューのフラグが付けられます。したがって、セキュリティを実装し、監視に対する人間の労力を削減します。
このデータサイエンスチュートリアルの次の問題を見てみましょう。怖がらないで、数学を扱ってください。
いくらですか、いくつですか？
数学が苦手な方は安心！回帰アルゴリズムはここにあります！
そのため、数値や数値を要求する可能性のある問題がある場合は常に、回帰アルゴリズムを使用して解決します。
例えば：
明日の気温は？
この問題への応答には数値が必要なので、回帰アルゴリズムを使用して解決します。
このデータサイエンスチュートリアルに沿って、次のアルゴリズムについて説明しましょう。
これはどのように構成されていますか？
いくつかのデータがあるとしましょう。今は、このデータをどのように理解するかがわかりません。したがって、質問は、これはどのように編成されていますか？
さて、あなたはクラスタリングアルゴリズムを使用してそれを解決することができます。彼らはこれらの問題をどのように解決しますか？どれどれ：
クラスタリングアルゴリズムは、共通の特性の観点からデータをグループ化します。たとえば、上の図では、ドットは色に基づいて編成されています。同様に、どのようなデータであっても、クラスタリングアルゴリズムは、それらの間で共通していることを把握しようとするため、それらを「クラスター化」します。
このデータサイエンスチュートリアルで遭遇する可能性のある次の最後の種類の問題は、
はJavaを持っています
次に何をすればいいですか？
あなたがそれを与えた訓練に基づいてあなたのコンピュータが決定をしなければならないという問題に遭遇するときはいつでも、それは強化アルゴリズムを含みます。
例えば：
温度制御システムは、部屋の温度を下げるか上げるかを決定する必要がある場合に使用します。
これらのアルゴリズムはどのように機能しますか？
これらのアルゴリズムは人間の心理学に基づいています。感謝されるのが好きですか？コンピューターはこれらのアルゴリズムを実装しており、トレーニングを受けると高く評価されることを期待しています。どうやって？どれどれ。
コンピューターに何をすべきかを教えるのではなく、コンピューターに何をすべきかを決定させ、そのアクションの最後に、肯定的または否定的なフィードバックを提供します。したがって、システムで何が正しく何が間違っているかを定義するのではなく、システムに何をするかを「決定」させ、最終的にフィードバックを提供します。
犬を訓練するようなものです。あなたはあなたの犬が何をするかを制御することはできませんよね？しかし、彼が間違ったことをしたとき、あなたは彼を叱ることができます。同様に、彼が期待されていることをするとき、多分彼の背中を軽くたたく。
上記の例でこの理解を適用してみましょう。温度制御システムをトレーニングしていると想像してください。部屋にいる人の数が増えると、システムによって実行されるアクションが必要になります。温度を下げるか、上げます。私たちのシステムは何も理解していないので、ランダムな決定を下します。たとえば、温度が上昇するとします。したがって、あなたは負帰還を与えます。これにより、コンピュータは部屋の人数が増えるたびに温度を上げないことを理解します。
他のアクションについても同様に、フィードバックを提供する必要があります。システムが学習しているフィードバックごとに、次の決定でより正確になるこのタイプの学習は、強化学習と呼ばれます。
さて、このデータサイエンスチュートリアルで上で学んだアルゴリズムには、一般的な「学習実践」が含まれています。機械学習を正しく行っていますか？
機械学習とは何ですか？
これは人工知能の一種であり、コンピューターを明示的にプログラムしなくても、自分で学習できるようにします。機械学習を使用すると、マシンは新しい状況に遭遇したときにいつでも独自のコードを更新できます。
このデータサイエンスチュートリアルを締めくくると、データサイエンスは機械学習とその分析のためのアルゴリズムに支えられていることがわかりました。分析をどのように行うか、どこで行うか。データサイエンスにはさらに、これらすべての質問に対処するのに役立ついくつかのコンポーネントがあります。
その前に、MITがどのように未来を予測できるかについてお答えしましょう。皆さんは今それを関連付けることができるかもしれないと思います。そのため、MITの研究者はモデルを映画で訓練し、コンピューターは人間がどのように反応するか、または行動を起こす前にどのように行動するかを学びました。
たとえば、誰かと握手しようとしているときは、ポケットから手を取り出したり、その人に寄りかかったりします。基本的に、私たちが行うすべてのことに付随する「事前アクション」があります。映画の助けを借りたコンピューターは、これらの「事前行動」について訓練されました。そして、ますます多くの映画を観察することで、彼らのコンピューターはキャラクターの次の行動が何であるかを予測することができました。
簡単じゃないですか？それでは、このデータサイエンスチュートリアルでもう1つ質問をさせてください。これに実装したはずの機械学習のアルゴリズムはどれですか？
データサイエンスコンポーネント
1.データセット
何を分析しますか？データですね。分析できる多くのデータが必要です。このデータはアルゴリズムまたは分析ツールに送られます。このデータは、過去に行われたさまざまな調査から得られます。
2.Rスタジオ
Rは、R財団によってサポートされている、統計計算およびグラフィックス用のオープンソースプログラミング言語およびソフトウェア環境です。 R言語は、RStudioと呼ばれるIDEで使用されます。
なぜ使われるのですか？
- プログラミングと統計言語
- 統計言語として使用されるほか、分析目的のプログラミング言語としても使用できます。
- データ分析と視覚化
- Rは、最も主要な分析ツールの1つであるだけでなく、データの視覚化に使用される最も人気のあるツールの1つでもあります。
- シンプルで習得しやすい
- Rはシンプルで、習得、読み取り、書き込みが簡単です。
- 無料でオープンソース
- RはFLOSS（Free / Libre and Open Source Software）の例です。つまり、このソフトウェアのコピーを自由に配布したり、ソースコードを読んだり、変更したりすることができます。
データセットが巨大になり、同時に構造化されなくなるまで、RStudioは分析に十分でした。このタイプのデータはビッグデータと呼ばれていました。
3.ビッグデータ
ビッグデータとは、手持ちのデータベース管理ツールや従来のデータ処理アプリケーションを使用して処理することが困難になるほど大きく複雑なデータセットのコレクションの用語です。
従来のソフトウェアではこの種のデータを処理できなかったため、このデータを管理するためにツールを考案する必要がありました。そのため、Hadoopを考案しました。
4.Hadoop
Hadoopは、次のことを支援するフレームワークです。 お店 そして 処理する 大規模なデータセットを並行して分散して配置します。
Hadoopのストアとプロセスの部分に焦点を当てましょう。
お店
Hadoopのストレージ部分は、HDFS、つまりHadoop分散ファイルシステムによって処理されます。分散エコシステム全体で高可用性を提供します。このように機能し、受信情報をチャンクに分割し、クラスター内のさまざまなノードに分散して、分散ストレージを可能にします。
処理する
MapReduceは、Hadoop処理の中心です。アルゴリズムは、mapとreduceという2つの重要なタスクを実行します。マッパーは、タスクを並列に処理される小さなタスクに分割します。一度、すべてのマッパーが作業の分担を行い、結果を集約します。次に、これらの結果は、Reduceプロセスによってより単純な値に削減されます。 Hadoopの詳細については、 。
データサイエンスのストレージとしてHadoopを使用する場合、分散環境で適切に実行できないため、R Studioで入力を処理することが困難になります。したがって、SparkRがあります。
5. Spark R
これはRパッケージであり、RでApache Sparkを軽量に使用する方法を提供します。なぜ従来のRアプリケーションよりも使用するのですか？なぜなら、それは、選択、フィルタリング、集約などの操作をサポートする分散データフレームの実装を提供しますが、大規模なデータセットに対してです。
今一息ついてください！このデータサイエンスチュートリアルの技術的な部分は終了しました。今度は、仕事の観点から見てみましょう。データサイエンティストの給与をグーグルで検索したと思いますが、それでも、データサイエンティストとして利用できる職務について説明しましょう。
データサイエンティストの職務
著名なデータサイエンティストの役職のいくつかは次のとおりです。
- データサイエンティスト
- データエンジニア
- データアーキテクト
- データ管理者
- データアナリスト
- ビジネスアナリスト
- データ/分析マネージャー
- ビジネスインテリジェンスマネージャー
以下のこのデータサイエンスチュートリアルのPayscale.comチャートは、米国とインドのスキル別のデータサイエンティストの平均給与を示しています。
データサイエンスとビッグデータ分析のスキルを向上させて、データサイエンスのキャリアの機会を活用する時期が来ています。これで、データサイエンスチュートリアルブログは終了です。このブログがあなたにとって有益で付加価値のあるものであることを願っています。今こそ、データサイエンスの世界に入り、成功するデータサイエンティストになる時です。
エドゥレカは特別にキュレーションされています これは、K-Meansクラスタリング、ディシジョンツリー、ランダムフォレスト、ナイーブベイズなどの機械学習アルゴリズムの専門知識を習得するのに役立ちます。統計、時系列、テキストマイニングの概念、およびディープラーニングの概要も学習します。このコースの新しいバッチがまもなく開始されます!!
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