受歡迎的應用程序數據的科學
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關於這個檢驗證書課程
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課程大綱
本節提供各種例子來幫助您理解數據的科學。它解釋了如何決定一個地方度假,天氣預測,銷售在一個特定的時間在一年內使用數據的科學。
本節解釋數據科學需要每秒鍾處理指數增長的數據。指出人類登月與理解數據以及係統如何發送數以百萬計的電子郵件每天根據先前的客戶記錄。
科學理解的過程數據,您必須首先了解它的後端。因此,這個模塊的重點是其架構。你將經曆五個重要的步驟在《科學數據生命周期。
建築工作,特定的組件起到了重大的作用。這個模塊將通過四個基本組件的詳細數據科學。
這部分理解你的知識等各種數據科學應用的遊戲邏輯,產品物流,穀歌雙,視覺搜索、個性化廣告,增強現實,聊天機器人,運動分析,個性化的定價,和教育。
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常見問題
學習這些數據科學應用的必備條件是什麼課程?
這是一個初學者的課程,不需要任何先驗知識,除了了解電腦的基本知識和基礎知識數據的科學概念。本課程帶來了各種具體應用建立在數據科學概念。
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為什麼它是重要的學習數據科學?
數據是指數增長的每一秒,決不是一個人可以坐著每一塊進行分類,得出見解做出業務決策。隻有明智的利用數據科學技術來收集數據,過程,分類,和火車模型根據需求獲得預期結果。
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受歡迎的應用程序數據的科學
什麼是數據科學?
數據科學是一種多學科的方法,結合專業知識,編程技能和知識數學和統計數據提取可行的見解的龐大而日益增加的數據收集和由今天的組織。
數據科學分析的原始數據和找到使用各種複雜的模式和有效的算法。這些模式用於可視化數據和理解數據找到結果,將有助於業務增長。
數據科學是發現見解和模式的幫助下通過分析數據。數據科學家發現的見解和模式通過使用不同的重要過程。
今天數據科學領域的用於多個領域,如醫療、體育、交通、金融行業等。
數據科學的先決條件
機器學習:從結構化或非結構化數據來解決業務問題,一個人必須有良好的知識機器學習算法。
編程:你必須有深入了解的編程語言。數據科學、Python、R和火花是一些重要的編程語言。
統計:科學數據,從數據中提取信息,我們需要有一個好的理解統計等的意思是,中位數,模式,方差,標準差,等等。
批判性思維:除了技能,你需要考慮的,找出多種方式以更有效的方式來解決這個問題。
工具用於數據的科學
這裏有一些工具所需數據科學:
數據倉庫工具:ETL、SQL、HadoopInformatica / Talend AWS,紅移。
機器學習工具:火花,Mahout Azure毫升工作室。
數據可視化工具:R, Jupyter,表Cognos。
數據分析工具:R, Python,統計,SAS,Jupyter,R工作室,MATLAB, Excel, RapidMiner。
科學數據生命周期
數據生命周期或也稱為數據科學管道分為多個步驟。
截圖:在第一階段,收集到的原始數據(結構化或非結構化)是通過任何方法如web抓取,手動輸入,或捕捉數據在實時係統和設備。
數據準備:在這個階段,原始數據格式到一個一致的階段。在這個階段,數據清理、數據還原、數據集成和數據轉換。數據準備綠豆也被稱為數據。
進行預處理或過程:在這個階段,數據科學家看起來進入模式,範圍,偏見,和值的分布數據。它幫助確定數據適合使用不同的分析方法。
分析:在這個階段,數據科學家使用各種分析方法如回歸,預測分析、機器學習和/或深學習算法找到的見解準備數據。
交流:在最後階段,見解表示的形式報告,圖表,或其他數據可視化技術有助於發現業務的影響,為決策者更容易理解。
數據科學的重要角色
數據科學家:一個數據科學家識別問題的陳述和收集,準備和組織數據來識別有用的信息從這些數據。最後的信息是用於查找業務解決方案。數據科學家也應該溝通和領導能力。
數據分析:一個數據分析師是一個個體工作在一個特定的問題。他們的作用是找到結果組織和分析給定的數據。他們還可視化數據以向涉眾。
數據工程師:的數據工程師管理大量的數據。他們使用的收集、管理和大量的數據轉換成有用的信息為業務分析師和數據科學家解釋。他們大多使用Java, MongoDB, R, Scala等。
應用程序數據的科學
在醫療應用程序數據的科學
醫學成像:主要應用在衛生保健醫學影像數據的科學。有多種成像技術如CT掃描、x射線等用於可視化人體內在的一部分,發現違規行為。醫生手動檢查圖像,發現違規行為,但很難找到微觀畸形。深度學習技術的幫助下變得更容易找到微觀畸形的掃描圖像。
藥物發現:藥物研發是一個複雜的學科在製藥行業。他們依靠數據科學技術來解決他們的問題,為人們創造更好的藥物。藥物發現需要大量財政支出和測試。
預測分析:預測分析是最重要的一個主題在健康分析。從曆史數據預測模型學習,發現模式,給出了基於數據的預測。預測分析是有用的在改善病人護理,提高供應鏈的效率,慢性疾病管理,提高藥品物流的效率。
科學在銀行業的應用數據
欺詐檢測:機器學習模型幫助銀行和公司發現欺詐和惡意事務模式。它涉及到數據樣本訓練模型。這個過程包括使用幾個機器學習算法訓練模型,然後測試和部署模型。k - means聚類和支持向量機用於數據預處理和分類。
客戶細分:機器學習算法有助於細分客戶的基礎上他們的共同特征和行為。一個流行的無人監督的k - means聚類算法,用於集群類似的數據點。
風險建模:在銀行業,信貸風險建模在更高的優先級。它可以幫助銀行分析如何償還他們的貸款。大數據和數據科學的幫助下,銀行業可以分析和分類違約者之前批準貸款。
在金融行業的應用程序數據的科學
