Se sei interessato a una carriera lavorando con i big data e con i numeri, ci sono due percorsi che potresti prendere in considerazione: diventare un analista di dati. diventare uno scienziato di dati. Qual è la differenza tra analisti di dati e scienziati di dati? Poiché il mondo fa sempre più affidamento sui dati in molti aspetti del business, della ricerca e dell'economia , sia i data scientist che gli analisti sono richiesti con stipendi generalmente superiori alla media

Andiamo a capire nel dettaglio uno dei tanti strumenti del data scientist. L'apprendimento profondo è ad oggi utilizzato e richiesto nella maggior parte delle aziende che trattano dati

Andiamo a capire nel dettaglio uno dei tanti strumenti del data scientist. L'apprendimento automatico è ad oggi utilizzato e richiesto nella maggior parte delle aziende che trattano dati

Bisogna avere una buona conoscenza dei concetti di programmazione come strutture dati e algoritmi . R: R Basics Vector List Data Frame Matrix Array Function, etc. dplyr ggplot2 Tidyr Shiny, etc. DataBase: SQL MongoDB Altro: Data Structure Time Complexity Web Scraping Linux Git

Dopo aver visto in modo generico chi è e cosa fa un Data scientist, capiamo che possano sorgere dei dubbi sulle differenze con un Data Analyst per questo in questa sezione andiamo a sviscerare punto punto ogni

Questa strategia può essere applicata a una feature che contiene dati numerici. # Sostituisci i valori nulli con la media delle colonne di appartenenza data = data.fillna(data.median()) Nell'esempio sopra , usiamo il metodo mediano per riempire i valori mancanti nel set di dati.

funzionalità in un determinato intervallo: from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np data # creiamo lo scaler method scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) # Scaliamo e trasformiamo i dati scaled_data = scaler.fit_transform(data) print(scaled_data) # [[0.3 0.03448276] # [1. 1. ] # [0.9 0.4137931 ] # [0. 0. ]] Come puoi vedere, i nostri dati

La scienza dei dati può essere applicata alla finanza in diversi modi, alcuni esempi includono la prevenzione Utilizzando tecniche di apprendimento automatico e analisi di big data, le banche e altre società di La scienza dei dati aiuta le aziende a trovare modi migliori per misurare e gestire il rischio all'interno dell'organizzazione, utilizzando l'analisi dei big data e l'apprendimento automatico per consentire Con l'aiuto della scienza dei dati, possono ottenere informazioni sul comportamento dei clienti in tempo

Nel capitolo precedente abbiamo imparato a creare un array completamente casuale, di una data dimensione , e tra due dati valori. In questo capitolo impareremo come creare un array in cui i valori sono concentrati attorno a un dato dei dati , o distribuzione dei dati gaussiana , dal matematico Carl Friedrich Gauss che ha inventato la formula di questa distribuzione dei dati.

delle feature si riferisce a un processo di selezione e trasformazione di variabili/funzioni nel set di dati i tuoi dati negli algoritmi di apprendimento automatico. Altrimenti, sarà difficile ottenere buone informazioni sui tuoi dati. Indagine CrowdFlower Secondo un sondaggio condotto da CrowdFlower su 80 Data Scientist, i Data Scientist passano il 60% del loro tempo a pulire e organizzare i dati.

LabelEncoder ci aiuterà a creare una codifica intera di etichette dai nostri dati eOneHotEncoder creerà numpy as np from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder # definiamo un esempio data warm', 'hot']) # creiamo integer encode label_encoder = LabelEncoder() # alleniamo e trasformia i dati integer_encoded = label_encoder.fit_transform(data) print(integer_encoded) # creiamo one-hot encode (len(integer_encoded), 1) # alleniamo e trasformia i dati onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform

analisti dei dati, ma le differenze principali sono che gli scienziati dei dati in genere utilizzano dei dati in genere utilizzano Excel e gli scienziati dei dati utilizzano l'apprendimento automatico. alcuni analisti avanzati possono utilizzare linguaggi di programmazione o avere familiarità con i big data Per comprendere meglio le differenze tra analisti di dati e scienziati di dati, ecco alcune delle abilità lavorative comuni di analisti di dati e scienziati di dati.

una deviazione standard di 1 : from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np data , 4], [1, 11]]) # creiamo lo scaler method scaler = StandardScaler() # Scaliamo e trasformiamo i dati scaled_data = scaler.fit_transform(data) print(scaled_data) # [[-0.60192927 -0.79558708] # [ 1.08347268

. # Sostituisci i valori nulli con la media delle colonne di appartenenza data['column_name'].fillna (data['column_name'].value_counts().idxmax(). inplace=True) Qui utilizziamo il metodo value_counts()

Nel mondo reale, i set di dati sono molto più grandi, ma può essere difficile raccogliere dati del mondo Come possiamo ottenere grandi set di dati? serie di metodi per creare set di dati casuali, di qualsiasi dimensione. disegnare un istogramma con i dati che abbiamo raccolto. Distribuzioni di Big Data Un array contenente 250 valori non è considerato molto grande, ma ora sai come