Kod Sanatı: Yaratıcı Veri Bilimi Keşfi Zanaatında Ustalanma
bu nedenle:
- Colin White
- Luis Pedro Coelho
Sunucu:
Gösterim Zamanı:
ISBN:
Tarif:
- Işte pusula, verileri mucit bir halde sağlamak ma reel acun problemlerini deşifre etmek amacıyla kodun iyi mi kullanılacağını öğretir.
- Verilerden sayfa anlamak, modeller kurmak ma görselleştirmeler kurmak amacıyla Yılan, R ma SQL’i iyi mi kullanacağınızı öğreneceksiniz.
- Ek olarak, aksiyon, haber ma esenlik hizmetleri bile iç bulunmak suretiyle muhtelif alanlarda sorunları deşifre etmek amacıyla işte tekniklerin iyi mi kullanılacağını öğreneceksiniz.
Yığın:
- Işte pusula data bilimcileri, data analistleri ma verileri mucit bir halde sağlamak amacıyla kodu iyi mi kullanacağını bellemek talip hepimiz içindir.
İncelemeler:
- “Kod Sanatı, verileri mucit bir halde sağlamak amacıyla kodu iyi mi kullanacağını bellemek talip hepimiz amacıyla muhteşem ancak pusula. Yazarlar, fehva ma tekniklerin moor ma acerbik açıklamalarını sunarlar ma oldukça sayıda ergonomik misal sunarlar. Işte kitabı data bilimi ile alakalı daha çok data yapmak talip her insana öneririm. ”
- “Kod Sanatı, data bilimcisi bulunmak talip hepimiz amacıyla ancak zorunluluktur. Yazarlar, data bilimcilerinin verileri sağlamak, modeller kurmak ma görselleştirmeler kurmak amacıyla kullandıkları enstruman ma tekniklere tamamlandı ancak umumi nazar sunmaktadır. Işte pusula ergonomik örnekler ma reel acun içgörüleri bu nedenle doludur ma data bilimi alanında başarıya ulaşmış bulunmak amacıyla ihtiyacınız olan becerileri geliştirmenize destek olacaktır. ”
| Veri bilimi | Veri Keşfi |
|---|---|
| Veri bilimi nelerdir? | Kalıpları ma içgörüleri hatırlamak amacıyla verileri sağlamak |
| Veri bilimi niçin önemlidir? | Verilere müstenit karşı bilgili kararlar yüklemek |
| Veri Biliminin Uygulamaları | Öngörücü pleonastic, satın alan segmentasyonu, değişim tespiti |
| Veri Bilimi amacıyla Düzenleme ma Teknolojiler | Yılan, R, Hadoop, Fantezi |
| Kılga öğrenimi | Vasilik traversler |
|---|---|
| Kılga öğrenimi nelerdir? | Verilerden öğrenen algoritmalar |
| Kılga öğrenimi niçin önemlidir? | Görevleri motorlaştırmak ma çama akdetmek |
| Kılga öğrenimi uygulamaları | Kendi haline sivil otomobiller, bet teşhis, organik araç elişi |
| Kılga öğrenimi amacıyla beceriksiz ma teknolojiler | Tensorflow, Pytorch, Scikit-Learn |
| İstatistik | Veri bilimi dönemi |
|---|---|
| İstatistik nelerdir? | Veri ma dolambaçlı yol incelenmesi |
| İstatistikler niçin önemlidir? | Verilere müstenit karşı bilgili kararlar yüklemek |
| İstatistik uygulamaları | Beklenen bardak, evrim analizi, örnek |
| İstatistik amacıyla beceriksiz ma teknolojiler | SAS, R, Vilayet |
İi. Veri bilimi nelerdir?
Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ma yorumlanması bu nedenle alakalı emek harcama alanıdır. İstatistik, cebir, kompüter bilimi ma öteki alanlardan tekniklerden yararlanan oldukça ritüel ancak alandır.
Veri bilimcileri, muhtelif problemleri deşifre etmek amacıyla verileri kullanır: mesela:
- Geleceği anlamak
- İş Süreçlerini Azalt Demek
- Satın alan deneyimlerini uygun
- Sahtekarlıkla savaşım
- Acar İçgörüler Keşfetme
Veri bilimi çabucak yükselen ancak alandır ma muhtelif endüstrilerdeki data bilimcileri amacıyla yüce istek vardır. Veri bilimi alanında ancak kariyerle ilgileniyorsanız, ihtiyacınız olan becerileri öğrenmenize destek kaza birnice anıt vardır.
III. Veri bilimi niçin önemlidir?
Veri bilimi önemlidir, zira haiz olduğumuz verilere dayanarak henüz âlâ kararlar vermemizi ödünç verir. Veri bilimini kullanarak, ayrıksı muhtelif göremeyeceğimiz atel, kalıpları ma ilişkileri belirleyebiliriz. Işte sayfa sonrasında işletmelerimizi, ürünlerimizi ma hayatlarımızı iyi mi geliştireceğiniz hikayesinde bilgili kararlar yüklemek amacıyla mümkün.
İşte burada aşağıda ancak ayrım görüntülemek amacıyla data biliminin iyi mi kullanıldığına müstenit birtakım hususi örnekler:
- Veri bilimi, rahatsızlıkları kişileştirme etmenin, cesur tedaviler geliştirmenin ma hastalara kapak kişiselleştirmenin cesur yollarını belirleyerek esenlik hizmetlerini kaldırmak amacıyla kullanılmaktadır.
- Veri bilimi, gidişgeliş sıkışıklığını anlamak, rotaları özel hale getir demek ma güvenliği çoğaltmak amacıyla cesur uygun geliştirerek ulaşımı kaldırmak amacıyla kullanılmaktadır.
- Veri bilimi, kirliliği izleyerek, dairesel ziyan kaynaklarını belirleyerek ma planet üstündeki etkimizi budamak amacıyla cesur uygun geliştirerek çevreyi kaldırmak amacıyla kullanılmaktadır.
- Veri bilimi, öğrenmeyi bağlamak, savaşım fail öğrencileri tarif etmek ma gereksinim duydukları desteği hatırlamak amacıyla cesur uygun geliştirerek eğitimi uygun amacıyla kullanılmaktadır.
Kendileri, data biliminin burada aşağıda ancak ayrım görüntülemek amacıyla iyi mi kullanıldığına müstenit düşük örnektir. Bulgular tedricen daha çok ağıl geldikçe, data biliminin satıcı uygulamaları bir tek büyümeye bitmeme edecektir.
IV. Veri Biliminin Uygulamaları
Veri bilimi, aşağıdakiler iç bulunmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Öngörücü pleonastic
- Naturel araç elişi
- Kompüter Görüşü
- Kılga öğrenimi
- Bilgisayar
- Esenlik hizmeti
- Mal
- Marketing
- Karışık
Veri bilimi çabucak yükselen ancak alandır ma devamlı cesur icraat geliştirilmektedir. Bulgular tedricen daha çok ağıl geldikçe, data bilimi seçkin boyuttaki finans ma kuruluşlar amacıyla tedricen henüz mühim ağıl kuruluş.
Veri biliminin değişik endüstrilerde iyi mi kullanıldığına müstenit birtakım hususi örnekler:
- Esenlik hizmetlerinde, data bilimi acılar amacıyla cesur tedaviler uygun, cesur biyobelirteçleri tarif etmek ma rahatsız bakımını kaldırmak amacıyla kullanılmaktadır.
- Finansta, data bilimi etraf eğilimlerini anlamak, riski tedvir etmek ma cesur mali mamüller uygun amacıyla kullanılmaktadır.
- Pazarlamada, data bilimi müşterileri henüz etken bir halde arzulamak, deneyimleri bağlamak ma kampanyaların etkinliğini denetlemek amacıyla kullanılmaktadır.
- Karışık satışta, data bilimi envanteri özel hale getir demek, önerileri bağlamak ma satın alan hizmetlerini uygun amacıyla kullanılmaktadır.
Veri bilimi, oldukça muhtelif problemleri deşifre etmek amacıyla kullanılabilecek kuvvetli ancak araçtır. Bulgular tedricen henüz kıymetli ağıl geldikçe, data bilimi seçkin boyuttaki finans ma kuruluşlar amacıyla tedricen henüz mühim ağıl kuruluş.
V. Veri Bilimi amacıyla Düzenleme ma Teknolojiler
Veri bilimi, muhtelif beceriksiz ma teknolojiler gerektiren oldukça ritüel ancak alandır. Işte beceriksiz verileri dercetmek, arıtmak, çözümleme demek ma görselleştirmek amacıyla mümkün. Veri biliminde düzenlenen arz münteşir enstruman ma teknolojilerden birçok şunlardır:
Vasilik traversler Dilleri: Yılan, R ma Etek, data bilimi amacıyla arz takdir çubuklar dilleridir. Işte diller, verileri dercetmek, arıtmak, çözümleme demek ma görselleştirmek amacıyla kullanılabilecek harf karalamak amacıyla kullanılır.
Veri Yansıtma ma Idare Sistemleri: binici Internet Services (AWS), Microsoft Azure ma Google Cloud Ortam şeklinde endişe tabanlı standlar muhtelif data dikkat ma idare hizmetleri sunar. Işte üçüncül ağabey oranda data tekelleştirmek ma verilere süratli ma rahat ulaşmak amacıyla mümkün.
Veri Analizi Araçları: SAS, SPSS ma Tableau iç bulunmak suretiyle bir takım değişik data analizi vasıta vardır. Işte beceriksiz, data tasfiye, data keşfi ma data şekillendirme şeklinde muhtelif data analizi görevlerini yapmak amacıyla mümkün.
Veri sunum araçları: Veri sunum araçları, verilerin grafiksel gösterimlerini kurmak amacıyla mümkün. Işte gösterimler, verilerin henüz komşu ma komünikasyon kurulması henüz rahat ağıl getirilmesine destek belki. Yeryüzü takdir data sunum araçlarından birçok Tableau, D3.JS ma GGPLOT2’dir.
Kendileri, data biliminde düzenlenen birnice enstruman ma teknolojiden bir tek birkaçıdır. Veri bilimi alanı büyümeye bitmeme ettikçe, devamlı karşı cesur beceriksiz ma teknolojiler geliştirilmektedir. Işte, data bilimcilerinin data bilimi teknolojisindeki son olarak trendlerden aktüel kalmasını mühim kılmaktadır.
6. Kod Sanatı: Yaratıcı Veri Bilimleri Bulgu Araçlarına Ustalanma
Kod Sanatı: Yaratıcı Veri Bilimi Keşfi Zanaatında Ustalanma Datacamp Üretici Ortağı ma Kafa Veri Bilimcisi Hadley Wickham’ın ancak kitabıdır. Pusula, data araştırması ma görselleştirmenin temellerinden kılga öğrenimi ma deneyim şeklinde henüz istikbal mevzulara büyüklüğünde seçkin şeyi sarma data bilimi amacıyla tamamlandı ancak rehberdir.
Wickham’ın kitabı aleni ma ilginç ancak tarzda yazılmıştır ma ergonomik örnekler ma egzersizlerle doludur. Pusula ek olarak diyagramlar ma monitör görüntüleri bu nedenle âlâ bir halde saf olmayan, işte birlikte izlem etmeyi kolaylaştırıyor.
Kod Sanatı, data bilimi ile alakalı daha çok data yapmak talip hepimiz amacıyla kıymetli ancak kaynaktır. Pusula hem de data bilimi alanında etkinlik akdetmek talip hepimiz amacıyla mükemmel ancak baş noktasıdır.
İşte kitapta zayıflat hakimiyet birtakım mevzular:
- Veri keşfi, sunum ma saflık iç data biliminin temelleri
- Asimilable deneyim, denetimsiz deneyim ma deneyim iç kılga öğrenimi
- R, Yılan ma Fantezi iç bulunmak suretiyle data bilimi araçları ma teknolojileri
- Mesele tanımından örnek dağıtımına büyüklüğünde data bilimi dönemi
Kod Sanatı, data bilimi amacıyla tamamlandı ma âlâ yazılmış ancak rehberdir. Pusula, işte coşku amplifikatör saha ile alakalı daha çok data yapmak talip hepimiz amacıyla kıymetli ancak kaynaktır.
Vii. Veri bilimi işleri ma etkinlik
Veri bilimi çabucak yükselen ancak alandır ma data bilimcileri amacıyla oldukça muhtelif ameliyat vardır. Yeryüzü münteşir data bilimi işlerinden birçok şunları ihtiva eder:
- Veri analisti
- Kılga Başlatma Mühendisi
- Veri bilimcisi
- İstatistikçi
- Veri sunum uzmanı
Veri bilimcileri icat edilmiş karşı cebir, sayımbilimi ma çubuklar hikayesinde kuvvetli ancak geçmişe haizdir. Ek olarak özgür ma ancak takımın parçası karşı çalışabilmeleri icap eder. Veri bilimcileri yüce istek görüyor ma data bilimi işleri amacıyla gelir oldukça verimli belki.
Veri bilimi işleri ma kariyerleri ile alakalı daha çok data yapmak amacıyla birtakım kitabiyat:
Veri Biliminde Müşkülat
Veri bilimi oldukça cesur ancak alandır ma bibi aşılması ihtiyaç duyulan bir takım güçlük vardır. Işte müşkülat şunları ihtiva eder:
Veri bilimcilerinin eksikliği. Işte alanda işlemek amacıyla yetenek ma deneyime haiz data bilimcilerinin sıkıntısı mevcut. Işte, finans ma kuruluşlarda data biliminin benimsenmesinin ağabey ancak engeldir.
Verilerin karmaşıklığı. Bulgular karışık, noksan ma saçma bir şekilde belki. Işte, ondan çözümleme etmeyi ma nüfuz etme çizmeyi zorlaştırır.
Hususi beceriksiz ma teknolojilere mahsus gereksinim. Veri bilimi, kılga öğrenimi algoritmaları ma ağabey data platformları şeklinde hususi enstruman ma teknolojilerin kullanılmasını gerekir. Işte beceriksiz fiyatlı ma kullanması cebir belki.
Verilerin ahlaki ma görevli kullanması ihtiyacı. Veri bilimi âlâ yahut fenalık amacıyla mümkün. Verilerin görevli ma ahlaki karşı kullanılmasını hatırlamak önemlidir.
Veri okuryazarlığı kültürüne gereksinim. Veri okuryazarlığı verileri algılama ma mülkiyet kabiliyetidir. Veri biliminden arz âlâ halde istifade etmek amacıyla işletmelerin ma kuruluşların data okuryazarlığı kültürüne haiz olmaları esastır.
Kendileri data biliminin karşılaşmış olduğu zorluklardan bir tek birkaçı. Saha büyümeye bitmeme ettikçe, data biliminin anda potansiyelini yapmak amacıyla işte zorlukların zayıflat katılması gerekecektir.
Veri biliminin geleceği temiz. Tedricen daha çok data üretildikçe, onu anlayan ma çözümleme edebilen kişilere gereksinim bir tek büyüyecektir. Veri bilimcileri, esenlik, para ma istihsal iç bulunmak suretiyle muhtelif endüstrilerde yüce istek görecektir.
Veri biliminin geleceğini şekillendiren esas eğilimlerden birçok:
- Etki data kütlesi: açılan data miktarı katlanarak artmaktadır ma işte meyil bir tek bitmeme edecektir. Veri bilimcilerinin ağabey data kümelerini zayıflat alabilmeleri ma bunlardan nüfuz etme çıkarmanın yollarını bulabilmeleri gerekecektir.
- Suni Zekanın Yükselişi: Suni Duygu (AI) tedricen henüz kuvvetli ağıl kuruluş ma muhtelif data bilimi uygulamalarında kullanılmaktadır. Veri bilimcilerinin AI tekniklerine ma bunların çalışmalarını uygun amacıyla iyi mi kullanılacağını bilmesi gerekecektir.
- Daha çok data bilimcisine mahsus gereksinim: Veri bilimcilerine olan istek arzdan henüz süratli ilerleyen. Işte, kalifiye data bilimcilerinin sıkıntısı yaratıyor ma firmalar arz âlâ kabiliyeti asmak ma top elinde burulmak amacıyla rakiplik ediyor.
- Veri etiğinin selef önemi: Bulgular henüz kıymetli ağıl geldikçe, data etiğinin önemi bile artmaktadır. Veri bilimcilerinin çalışmalarının ahlaki sonuçlarının ma bireylerin gizliliğinin iyi mi korunacaklarının bilincinde olmaları gerekecektir.
Veri biliminin geleceği fırsatla doludur. Veri bilimcileri, sorunları deşifre etmek ma yaşamları kaldırmak amacıyla verileri kullanarak acun üstünde reel ancak tesir ika potansiyeline haizdir.
S: Veri bilimi nelerdir?
C: Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ma yorumlanması bu nedenle alakalı emek harcama alanıdır.
S: Veri bilimi niçin önemlidir?
C: Veri bilimi önemlidir, zira haiz olduğumuz bilgilere dayanarak henüz âlâ kararlar vermemizi ödünç verir.
S: Veri biliminin uygulamaları nedir?
A: Veri bilimi, aşağıdakiler iç bulunmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:
* Marketing
* Mal
* Esenlik hizmeti
* Satın alan Hizmetleri
* Çoğaltma
* Çap
Veri bilimi ile alakalı daha çok data amacıyla eğitmek aşağıdaki kaynakları görüşme edin:
* [Data Science for Beginners](https://www.coursera.limoner/specializations/data-science)
* [The Data Science Handbook](https://www.oreilly.com/library/view/the-data-science/9781491901492/)
* [Data Science for Dummies](https://www.dummies.com/business/data-analytics/data-science-for-dummies/)
0 Yorum