Ein Leitfaden für Anfänger in Data Science

Was ist Datenwissenschaft?

Eine einfache und unkomplizierte Definition von Data Science wäre die Sammlung von Erkenntnissen aus Rohdaten. Dieses Feld hat immens zu Forschung, Wirtschaft und vielen Aspekten des täglichen Lebens beigetragen. Die zahlreichen Bereiche, mit denen sich die Wissenschaft beschäftigt, sind Ingenieurwissenschaften, wissenschaftliche Methoden, Mathematik und Statistik, fortgeschrittene Computer, Visualisierung, Hacking, Domänenexpertise und Infrastruktur. Die Wissenschaft kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten nutzen und die richtigen Erkenntnisse daraus in einem breiten Anwendungsspektrum anwenden. Es unterscheidet sich jedoch von der Informations- oder Informatik. Es verwendet moderne Techniken und innovative Werkzeuge. Es nutzt sie, um aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten und im Forschungsbereich und in der Wirtschaft zu helfen. Die Zahlen, die zur Ableitung von Informationen verwendet werden, können aus verschiedenen Quellen stammen. Sie sind auch nützlich, um Betrug zu erkennen, indem sie verdächtiges Verhalten und Betrugsversuche analysieren.

Was ist in diesem Feld enthalten?

Data Science umfasst eine Reihe von Prozessen, die Rohdaten beinhalten, wie z. B. die Analyse einer großen Anzahl von Daten, die Formulierung einer Lösung, die von Rohdaten vorangetrieben wird usw. Data Science setzt auch stark auf künstliche Intelligenz. Es hilft, bestimmte Vorhersagen mit Hilfe von Algorithmen und anderen Techniken des maschinellen Lernens zu treffen. In der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts führte ein Wissenschaftler namens Joh Tukey ein Gebiet namens Datenanalyse ein, das in der Neuzeit als Datenwissenschaft bekannt ist. Einige verwenden immer noch Wörter wie Bergbau dafür. Es hilft, indem es große Rohzahlen in kleine und lesbare Zahlen für verschiedene Unternehmen unterschiedlicher Größe von mittelständisch bis klein und für andere geschäftliche Zwecke zerlegt. Es verwendet verschiedene Techniken wie logistische und lineare Regression, maschinelles Lernen, Clustering, bei dem alle Daten zusammengeführt werden, ein Entscheidungsbaum, der hauptsächlich zur Klassifizierung und Vorhersage verwendet wird, SVM, bekannt als Support Vector Machine usw.

Warum sollten Sie sich für Data Science entscheiden?

Data Science ermöglicht Ihnen viele Dinge. Die Kurse verwenden eine Vielzahl von Algorithmen, um die Rohzahlen abzugleichen, untersuchen verschiedene Analysen dazu, helfen bei der Visualisierung der gesammelten Erkenntnisse durch Grafiken und Diagramme und helfen, die optimale Lösung eines Problems durch die Suche nach seiner Wurzel zu finden. Auch wenn Data Science ein breites Spektrum an Wissen in einem anderen Bereich und Menschen mit unterschiedlichen Arbeitserfahrungen erfordert, gibt es vier grundlegende Bereiche, in denen ein Data Scientist kompetent sein muss, z. und Mathematik und Informatik, die Software Engineering oder Data Engineering umfassen können. Die Wissenschaft hilft auch Branchen wie Fluggesellschaften bei der Routenplanung, der pünktlichen Flugplanung und der Abgabe von Meinungen darüber, welche Flugzeugklasse gekauft werden soll. Diese stehen in direktem Zusammenhang mit der Beeinflussung der Entscheidungen in Bezug auf verschiedene Unternehmen und dem Erreichen von auf Unternehmen ausgerichteten Zielen.

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