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データサイエンスは、さまざまな構造化データと非構造化データから科学的に知識を抽出するプロセスです。 これは、データの真の目的と意味を特定するためにさまざまな種類のアルゴリズムと手法を使用する学際的な分野です。
データサイエンティストは、データを解釈して意味を抽出するための高度なスキルが必要でした。 データサイエンティストは、分析ツール、データ視覚化ツール、データベースツール、その他などのさまざまなデータサイエンスツールの専門家になる必要がありました。 データサイエンスには、次のコンポーネント、データの調査と分析が含まれます。
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データサイエンス
データの探索
データサイエンスは、主に調査と分析から始まります。 データサイエンティストはデータを調査し、マイクロレベルに処理します。
データ分析を開始する前に、共通のデータが識別され、さまざまなデータセットを特徴として分類されます。 KNIME、OpenRefin、Orange、RapidMiner、Pentaho、Talendは、この種の作業に使用されるデータ探索およびデータ分析ツールの一部です。
データの視覚化
データサイエンスにおける視覚化とは、さまざまな視覚コンテンツを通じて、より簡単で理解しやすい方法でデータを提示することを意味します。
これは主に、データの技術的表現を理解していない通常の読者のために行われます。 データの視覚化は、エンドユーザーにデータを表現するのに非常に効果的です。
いくつかのデータ視覚化ツールは、Tableau、Infogram、ChartBlocks、Datawrapper、Plotly、RAW、Visual.lyなどです。
古典的な機械学習
データサイエンスでは、コンピューターは、さまざまなアルゴリズムと統計を使用してさまざまなデータを計算する方法をすべて単独で学習します。
この手法は非常に時間がかかり、複雑でした。 しかし、時間の経過とともに、それは今ではより速くなっています。
これらのタイプのコンピューティングは、機械学習または人工知能と呼ばれます。
それはプログラマーの助けなしに仕事とシステムから自動的に学びます。 これらのタイプのソフトウェアアプリケーションは、コンピューティングの経験に基づいて学習します。
機械学習ツールには、Google MLキット、OpenNN、Apache Mahout、HPE Haven OnDemand、HPE HavenOnDemandなどがあります。
ディープラーニング
深層構造化学習または深層学習は、実際には機械学習の一部です。 これは、データ表現とアルゴリズムに基づいて機能します。
この深層学習手法は、データサイエンスに不可欠です。 ylearn2、Theano、Caffe、Torch、Cuda-convent、Deeplearning4jこれらは、データサイエンスの深層学習に使用されるいくつかのツールです。
データストレージとビッグデータフレームワーク
データは、データサイエンスプロセスのコアであり主要なコンポーネントです。 企業はデータを大きなインフラストラクチャに保存し、保存されたデータにさまざまなフレームワークを設定します。
すべてのデータは非常によく整理された方法で保存されるため、ユーザーはデータに簡単にアクセスして処理できます。 これにより、データサイエンティストは、膨大なデータの分析、調査、アクセス、および処理を簡単に行うことができます。
オッズとエンド
最近のデータサイエンスに対する最初の脅威は、いくつかの自然言語の読み取り、データプロセス、および画像操作の難しさです。
これらの脅威を制限するためにさまざまなアプリケーションやソフトウェアが開発されていますが、新しい問題が発生しています。
データサイエンスは、コンピュータサイエンスの次の大きなものです。 新しいデータサイエンティストの要件は急速に拡大しており、セクターは非常に急速に成長しています。
機械学習を初めて使用する場合は、 それなら私はこの本を強くお勧めします。
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