Введение в Data Science – это захватывающее путешествие в мир анализа данных, машинного обучения и построения прогнозов на основе информации. Первый шаг в этой области подразумевает освоение базовых концепций, инструментов и методов. Data Science – это междисциплинарная область, сочетающая в себе статистику, математику, программирование и знания предметной области.
При прохождении обучения на курсе учащиеся освоят следующие ключевые навыки:
- математика и статистика. Понимание основных статистических концепций (среднее, медиана, дисперсия, стандартное отклонение, корреляция, регрессия, проверка гипотез), линейной алгебры и математического анализа;
- программирование. Владение языками программирования для анализа данных (Python, R);
- работа с базами данных. Знание SQL для извлечения данных из баз данных;
- машинное обучение. Понимание основных алгоритмов машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация);
- визуализация данных. Умение представлять данные в наглядной форме (графики, диаграммы);
- коммуникация. Умение четко и понятно доносить результаты анализа данных до неспециалистов.
Онлайн курсы в Otus позволят получить хорошую профессию с высоким доходом.
Основные понятия
Data Science – это многогранная область, требующая понимания множества концепций. Компания Otus предлагает курс, который представляет собой всестороннее введение в науку о данных, охватывающее ключевые концепции, инструменты и методы, необходимые для успешной работы в этой области. В этом случае Python используется в качестве основного языка программирования.
Стоит ознакомиться с основными понятиями этой дисциплины:
- машинное обучение (Machine Learning) — это подраздел искусственного интеллекта (AI), который позволяет компьютерным системам обучаться на данных без явного программирования;
- искусственный интеллект (ИИ) — область компьютерных наук, занимающаяся созданием интеллектуальных систем, способных решать задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта;
- большие данные (БД) — очень большие и сложные наборы данных, которые трудно обрабатывать традиционными методами;
- интеллектуальный анализ данных (ИАД) — это процесс обнаружения закономерностей и знаний в больших наборах данных;
- визуализация данных (ВД) представление данных в графическом виде для облегчения понимания и анализа;
- статистика (С) -наука о сборе, анализе, интерпретации, представлении и организации данных;
- глубокое обучение (Deep Learning) — раздел машинного обучения, основанный на использовании многослойных нейронных сетей;
- конструирование признаков (Feature Engineering) — процесс выбора, преобразования и создания новых признаков на основе исходных данных для повышения производительности моделей машинного обучения;
- оценка моделей (Model Evaluation) — процесс оценки производительности моделей машинного обучения с использованием различных метрик.
Курс Data Science разбит на модули, каждый из которых посвящен определенной теме и включает в себя теоретические лекции, практические задания (лабораторные работы, проекты) и контрольные работы. Первый модуль включает введение в Data Science. Затем рассматривается Python для Data Science. Также происходит работа с данными и визуализацией данных.
После завершения курса вы сможете понимать основные концепции Data Science и машинного обучения. А также использовать Python и библиотеки NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn для анализа и визуализации данных, строить и оценивать модели машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация). Учащиеся могут разрабатывать решения для реальных задач Data Science, работать с большими данными с помощью Apache Spark.
Инструменты и примеры
Data Science требует владения разнообразными инструментами и умения применять их для решения конкретных задач. Вот обзор основных инструментов и примеров их использования в Data Science:
- Python — самый популярный язык для Data Science благодаря своей простоте, универсальности и большому количеству библиотек;
- NumPy — библиотека для работы с массивами и матрицами, предоставляет высокопроизводительные математические функции;
- Pandas — библиотека для анализа и обработки данных в табличном формате (DataFrame);
- scikit-learn — библиотека для машинного обучения, предоставляет широкий спектр алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации и снижения размерности;
- matplotlib — библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python;
- Jupyter Notebook — интерактивная среда разработки, позволяющая создавать и обмениваться документами, содержащими код, текст, графики и другие элементы;
- SQL — язык запросов для работы с реляционными базами данных.
Выбор инструментов зависит от конкретной задачи и предпочтений специалиста. Важно постоянно изучать новые инструменты и методы, чтобы оставаться востребованным в этой быстро развивающейся области.