Data Science. Практика

О книге

Автор книги - . Произведение относится к жанрам тимбилдинг, производственно-практические издания. Оно опубликовано в 2024 году. Книге не присвоен международный стандартный книжный номер.

Аннотация

В этой книге мы рассмотрим практические примеры обработки данных. Мы будем работать с различными типами данных, включая текст, изображения и звуки. Книга адресована как начинающим Data Science, так и опытным специалистам, которые хотят отдохнуть от постоянного подключения к сети и научиться работать с данными в офлайн-режиме.

Читать онлайн NemtyrevAI - Data Science. Практика




Введение:


В этой книге мы рассмотрим практические примеры обработки данных. Мы будем работать с различными типами данных, включая текст, изображения и звуки. Книга адресована как начинающим дата-сенсам, так и опытным специалистам, которые хотят отдохнуть от постоянного подключения к сети и научиться работать с данными в офлайн-режиме.


Data Scientist – это специалист по работе с данными для решения задач бизнеса. Он работает на стыке программирования, машинного обучения и математики. В основные обязанности дата-сайентиста входит сбор и анализ данных, построение моделей, их обучение и тестирование

Они специализируются на работе с данными для решения бизнес-задач и используют свои знания в области программирования, машинного обучения и математики для сбора, анализа и обработки данных. К основным обязанностям дата-сайентиста относятся:

Сбор данных: это включает в себя сбор данных из различных источников, таких как базы данных, APIs, веб-сканирование и другие.

Очистка данных: дата-сайентисты должны удалять неточные или поврежденные данные и приводить данные к единому формату.

Анализ данных: это включает в себя изучение данных с использованием статистических методов и визуализации данных для обнаружения тенденций и моделей.

Построение моделей: дата-сайентисты используют алгоритмы машинного обучения, чтобы создать модели, которые могут предсказывать результаты на основе данных.

Обучение и тестирование моделей: дата-сайентисты обучают модели на основе обучающих данных, а затем тестируют их на тестовых данных, чтобы убедиться в их точности и эффективности.

Общая коммуникация: дата-сайентисты должны быть способны эффективно коммуницировать свои результаты и рекомендации другим членам команды и руководству.


В целом, роль дата-сайентиста является ключевой для многих компаний, которые стремятся использовать данные для принятия более информированных решений и повышения эффективности бизнеса.


Для дата-сайентистов наиболее важными языками программирования являются:


1. Python: это один из самых популярных языков программирования для дата-сайентистов, поскольку он легко учиться и имеет богатую экосистему библиотек для обработки данных, машинного обучения и визуализации. Python широко используется в научных и инженерных областях, и многие компании используют его для обработки больших данных.


Рекомендации для вас