డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్ - స్క్రాచ్ నుండి డేటా సైన్స్ నేర్చుకోండి!

డేటా సైంటిస్ట్‌గా మీ వృత్తిని ప్రారంభించాలనుకుంటున్నారా, కాని ఎక్కడ ప్రారంభించాలో తెలియదా? మీరు సరైన స్థలంలో ఉన్నారు! హే గైస్, ఈ అద్భుతమైన డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్ బ్లాగుకు స్వాగతం, ఇది మీకు డేటా సైన్స్ ప్రపంచంలోకి ఒక ప్రారంభాన్ని ఇస్తుంది. డేటా సైన్స్ పై లోతైన జ్ఞానం పొందడానికి, మీరు ప్రత్యక్షంగా నమోదు చేసుకోవచ్చు 24/7 మద్దతు మరియు జీవితకాల ప్రాప్యతతో ఎడురేకా చేత. ఈ రోజు మనం ఏమి నేర్చుకోవాలో చూద్దాం:

1. 1. డేటా సైన్స్ ఎందుకు?
   2. డేటా సైన్స్ అంటే ఏమిటి?
   3. డేటా సైంటిస్ట్ ఎవరు?
   4. ఉద్యోగ పోకడలు
   5. డేటా సైన్స్లో సమస్యను ఎలా పరిష్కరించాలి?
   6. డేటా సైన్స్ భాగాలు
   7. డేటా సైంటిస్ట్ ఉద్యోగ పాత్రలు

డేటా సైన్స్ ఎందుకు?

డేటా సైంటిస్ట్ “21 వ శతాబ్దపు సెక్సీయెస్ట్ జాబ్” అని చెప్పబడింది. ఎందుకు? ఎందుకంటే గత కొన్నేళ్లుగా కంపెనీలు తమ డేటాను నిల్వ చేసుకుంటున్నాయి. ఇది ప్రతి సంస్థ చేత చేయబడుతోంది, ఇది అకస్మాత్తుగా డేటా పేలుడుకు దారితీసింది. డేటా ఈ రోజు చాలా సమృద్ధిగా మారింది.

కానీ, మీరు ఈ డేటాతో ఏమి చేస్తారు? ఉదాహరణను ఉపయోగించి దీన్ని అర్థం చేసుకుందాం:

చెప్పండి, మీకు మొబైల్ ఫోన్‌లను తయారుచేసే సంస్థ ఉంది. మీరు మీ మొదటి ఉత్పత్తిని విడుదల చేసారు మరియు ఇది భారీ విజయాన్ని సాధించింది. ప్రతి టెక్నాలజీకి జీవితం ఉంది, సరియైనదా? కాబట్టి, ఇప్పుడు క్రొత్తగా రావాల్సిన సమయం వచ్చింది. మీ తదుపరి విడుదల కోసం ఆసక్తిగా ఎదురుచూస్తున్న వినియోగదారుల అంచనాలను అందుకోవటానికి, ఏమి ఆవిష్కరించబడాలో మీకు తెలియదు?

మీ కంపెనీలో ఎవరో, వినియోగదారు సృష్టించిన అభిప్రాయాన్ని ఉపయోగించుకునే ఆలోచనతో ముందుకు వస్తారు మరియు తరువాతి విడుదలలో వినియోగదారులు ఆశిస్తున్నట్లు మేము భావిస్తున్నాము.

డేటా సైన్స్లో వస్తుంది, మీరు సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ వంటి వివిధ డేటా మైనింగ్ పద్ధతులను వర్తింపజేస్తారు మరియు కావలసిన ఫలితాలను పొందుతారు.

ఇది మాత్రమే కాదు, మీరు మంచి నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు, సమర్థవంతమైన మార్గాలతో రావడం ద్వారా మీ ఉత్పత్తి ఖర్చులను తగ్గించవచ్చు మరియు మీ కస్టమర్లకు వారు నిజంగా ఏమి కోరుకుంటున్నారో ఇవ్వండి!

దీనితో, డేటా సైన్స్ వల్ల లెక్కలేనన్ని ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి, అందువల్ల మీ కంపెనీకి డేటా సైన్స్ టీం ఉండటం ఖచ్చితంగా అవసరం.ఇలాంటి అవసరాలు ఈ రోజు “డేటా సైన్స్” కు ఒక అంశంగా దారితీశాయి, అందువల్ల మేము మీ కోసం డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లో ఈ బ్లాగును వ్రాస్తున్నాము. :)

డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్: డేటా సైన్స్ అంటే ఏమిటి?

గణిత గణాంకాలు మరియు డేటా విశ్లేషణ యొక్క పరిణామంతో డేటా సైన్స్ అనే పదం ఇటీవల ఉద్భవించింది. ప్రయాణం అద్భుతంగా ఉంది, డేటా సైన్స్ రంగంలో ఈ రోజు మనం చాలా సాధించాము.

రాబోయే కొన్నేళ్లలో, MIT పరిశోధకులు పేర్కొన్నట్లు మేము భవిష్యత్తును అంచనా వేయగలుగుతాము. వారి అద్భుతమైన పరిశోధనలతో భవిష్యత్తును అంచనా వేయడంలో వారు ఇప్పటికే ఒక మైలురాయిని చేరుకున్నారు. సినిమా యొక్క తదుపరి సన్నివేశంలో ఏమి జరుగుతుందో వారు ఇప్పుడు తమ యంత్రంతో can హించగలరు! ఎలా? ప్రస్తుతానికి మీరు అర్థం చేసుకోవడం కొంచెం క్లిష్టంగా ఉండవచ్చు, కానీ ఈ బ్లాగ్ చివరినాటికి చింతించకండి, మీకు కూడా సమాధానం ఉంటుంది.

తిరిగి రావడం, మేము డేటా సైన్స్ గురించి మాట్లాడుతున్నాము, దీనిని డేటా నడిచే సైన్స్ అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది వివిధ రూపాల్లో డేటా నుండి జ్ఞానం లేదా అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు శాస్త్రీయ పద్ధతులు, ప్రక్రియలు మరియు వ్యవస్థలను ఉపయోగించుకుంటుంది, అనగా నిర్మాణాత్మకంగా లేదా నిర్మాణాత్మకంగా లేదు.

ఈ పద్ధతులు మరియు ప్రక్రియలు ఏమిటి, ఈ రోజు ఈ డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లో మనం చర్చించబోతున్నాం.

ముందుకు కదులుతున్నప్పుడు, ఈ మెదడును ఎవరు కొట్టారు, లేదా డేటా సైన్స్ ఎవరు అభ్యసిస్తారు? జ డేటా సైంటిస్ట్ .

డేటా సైంటిస్ట్ ఎవరు?

మీరు చిత్రంలో చూడగలిగినట్లుగా, డేటా సైంటిస్ట్ అన్ని లావాదేవీలకు మాస్టర్! అతను గణితంలో ప్రావీణ్యం కలిగి ఉండాలి, అతను బిజినెస్ ఫీల్డ్‌లో ప్రవర్తించాలి మరియు గొప్ప కంప్యూటర్ సైన్స్ నైపుణ్యాలను కలిగి ఉండాలి. భయపడుతున్నారా? ఉండకండి. ఈ అన్ని రంగాలలో మీరు మంచిగా ఉండాల్సిన అవసరం ఉన్నప్పటికీ, మీరు కాకపోయినా, మీరు ఒంటరిగా లేరు! “పూర్తి డేటా శాస్త్రవేత్త” లాంటిదేమీ లేదు. మేము కార్పొరేట్ వాతావరణంలో పనిచేయడం గురించి మాట్లాడితే, పని జట్ల మధ్య పంపిణీ చేయబడుతుంది, ఇందులో ప్రతి జట్టుకు వారి స్వంత నైపుణ్యం ఉంటుంది. కానీ విషయం ఏమిటంటే, మీరు ఈ రంగాలలో కనీసం ఒకదానిలో ప్రావీణ్యం కలిగి ఉండాలి. అలాగే, ఈ నైపుణ్యాలు మీకు క్రొత్తవి అయినప్పటికీ, చల్లదనం! దీనికి సమయం పట్టవచ్చు, కానీ ఈ నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయవచ్చు మరియు మీరు పెట్టుబడి పెట్టే సమయానికి ఇది విలువైనదని నన్ను నమ్మండి. ఎందుకు? సరే, ఉద్యోగ పోకడలను చూద్దాం.

సెలీనియం వెబ్‌డ్రైవర్ టెస్ట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఉదాహరణ

డేటా సైంటిస్ట్ జాబ్ ట్రెండ్స్

బాగా, గ్రాఫ్ ఇవన్నీ చెబుతుంది, డేటా సైంటిస్ట్ కోసం చాలా ఉద్యోగ అవకాశాలు ఉన్నాయి, కానీ ఉద్యోగాలు కూడా బాగా చెల్లించబడతాయి! మరియు లేదు, మా బ్లాగ్ జీతం గణాంకాలను కవర్ చేయదు, గూగుల్ వెళ్ళండి!

బాగా, మనకు ఇప్పుడు తెలుసు, డేటా సైన్స్ నేర్చుకోవడం వాస్తవానికి అర్ధమే, ఎందుకంటే ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, కానీ సమీప భవిష్యత్తులో మీకు గొప్ప వృత్తి కూడా ఉంది.

డేటా సైన్స్ నేర్చుకోవడంలో మన ప్రయాణాన్ని ఇప్పుడే ప్రారంభిద్దాం,

డేటా సైన్స్లో సమస్యను ఎలా పరిష్కరించాలి?

కాబట్టి ఇప్పుడు, ఒక సమస్యను ఎలా సంప్రదించాలో మరియు డేటా సైన్స్ తో ఎలా పరిష్కరించాలో చర్చించుకుందాం. డేటా సైన్స్‌లోని సమస్యలు అల్గోరిథంలను ఉపయోగించి పరిష్కరించబడతాయి. కానీ, తీర్పు చెప్పే అతి పెద్ద విషయం ఏమిటంటే ఏ అల్గోరిథం ఉపయోగించాలి మరియు ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి?

డేటా సైన్స్లో మీరు 5 రకాల సమస్యలు ఎదుర్కొంటారు.

ఈ ప్రశ్నలలో ప్రతిదాన్ని మరియు అనుబంధిత అల్గారిథమ్‌లను ఒక్కొక్కటిగా పరిష్కరించుకుందాం:

ఇది A లేదా B?

ఈ ప్రశ్నతో, మేము ఒక వర్గీకృత సమాధానం ఉన్న సమస్యలను సూచిస్తున్నాము, స్థిర పరిష్కారం ఉన్న సమస్యల మాదిరిగానే, సమాధానం అవును లేదా కాదు, 1 లేదా 0 కావచ్చు, ఆసక్తి ఉండవచ్చు, ఆసక్తి ఉండవచ్చు లేదా ఆసక్తి లేదు.

ఉదాహరణకి:

ప్ర) టీ లేదా కాఫీ మీకు ఏమి ఉంటుంది?

ఇక్కడ, మీకు కోక్ కావాలని మీరు చెప్పలేరు! ప్రశ్న టీ లేదా కాఫీని మాత్రమే అందిస్తుంది కాబట్టి, మీరు వీటిలో ఒకదానికి మాత్రమే సమాధానం ఇవ్వవచ్చు.

మనకు రెండు రకాల సమాధానాలు మాత్రమే ఉన్నప్పుడు, అవును లేదా కాదు, 1 లేదా 0, దీనిని 2 - క్లాస్ వర్గీకరణ అంటారు. రెండు కంటే ఎక్కువ ఎంపికలతో, దీనిని మల్టీ క్లాస్ వర్గీకరణ అంటారు.

ముగింపు, మీరు ప్రశ్నలను చూసినప్పుడల్లా, దానికి సమాధానం వర్గీకరణ, డేటా సైన్స్లో మీరు వర్గీకరణ అల్గోరిథంలను ఉపయోగించి ఈ సమస్యలను పరిష్కరిస్తారు.

ఈ డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లోని తదుపరి సమస్య, మీరు చూడవచ్చు, బహుశా ఇలాంటిదే కావచ్చు,

ఇది విచిత్రమా?

ఇలాంటి ప్రశ్నలు నమూనాలతో వ్యవహరిస్తాయి మరియు అనోమలీ డిటెక్షన్ అల్గోరిథంలను ఉపయోగించి పరిష్కరించబడతాయి.

ఉదాహరణకి:

సమస్యను అనుబంధించడానికి ప్రయత్నించండి “ఇది విచిత్రమా?” ఈ రేఖాచిత్రానికి,

పై నమూనాలో విచిత్రమైనది ఏమిటి? ఎర్ర వ్యక్తి, కాదా?

నమూనాలో విరామం ఉన్నప్పుడల్లా, అల్గోరిథం ఆ నిర్దిష్ట సంఘటనను సమీక్షించడానికి మాకు ఫ్లాగ్ చేస్తుంది. ఈ అల్గోరిథం యొక్క వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనం క్రెడిట్ కార్డ్ కంపెనీలచే అమలు చేయబడింది, ఇక్కడ వినియోగదారు అసాధారణమైన లావాదేవీలు సమీక్ష కోసం ఫ్లాగ్ చేయబడతాయి. అందువల్ల భద్రతను అమలు చేయడం మరియు నిఘాపై మానవుల కృషిని తగ్గించడం.

ఈ డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లోని తదుపరి సమస్యను చూద్దాం, భయపడవద్దు, గణితంతో వ్యవహరిస్తుంది!

ఎంత లేదా ఎన్ని?

మీలో, గణితాన్ని ఇష్టపడని వారు ఉపశమనం పొందుతారు! రిగ్రెషన్ అల్గోరిథంలు ఇక్కడ ఉన్నాయి!

కాబట్టి, గణాంకాలు లేదా సంఖ్యా విలువలను అడగగల సమస్య ఉన్నప్పుడు, రిగ్రెషన్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి మేము దాన్ని పరిష్కరిస్తాము.

ఉదాహరణకి:

రేపు ఉష్ణోగ్రత ఎలా ఉంటుంది?

ఈ సమస్యకు ప్రతిస్పందనలో సంఖ్యా విలువను మేము ఆశిస్తున్నాము కాబట్టి, రిగ్రెషన్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి దాన్ని పరిష్కరిస్తాము.

ఈ డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లో కదులుతూ, తదుపరి అల్గోరిథం గురించి చర్చిద్దాం,

ఇది ఎలా నిర్వహించబడుతుంది?

మీకు కొంత డేటా ఉందని చెప్పండి, ఇప్పుడు మీకు ఈ డేటా నుండి ఎలా అర్ధం చేసుకోవాలో తెలియదు. అందువల్ల ప్రశ్న, ఇది ఎలా నిర్వహించబడుతుంది?

బాగా, మీరు క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి పరిష్కరించవచ్చు. వారు ఈ సమస్యలను ఎలా పరిష్కరిస్తారు? చూద్దాము:

క్లస్టరింగ్ అల్గోరిథంలు సాధారణ లక్షణాల పరంగా డేటాను సమూహం చేస్తాయి. పై రేఖాచిత్రంలో ఉదాహరణకు, రంగులు ఆధారంగా చుక్కలు నిర్వహించబడతాయి. అదేవిధంగా, ఇది ఏదైనా డేటా అయినా, క్లస్టరింగ్ అల్గోరిథంలు వాటి మధ్య సాధారణమైనవి ఏమిటో తెలుసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తాయి మరియు అందువల్ల వాటిని కలిసి “క్లస్టర్‌లు” చేస్తాయి.

ఈ డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లో మీరు ఎదుర్కొనే తదుపరి మరియు చివరి రకమైన సమస్య ఏమిటంటే,

నేను తరువాత ఏమి చేయాలి?

మీరు ఒక సమస్యను ఎదుర్కొన్నప్పుడల్లా, మీ కంప్యూటర్ మీరు ఇచ్చిన శిక్షణ ఆధారంగా నిర్ణయం తీసుకోవలసి ఉంటుంది, ఇందులో ఉపబల అల్గోరిథంలు ఉంటాయి.

ఉదాహరణకి:

మీ ఉష్ణోగ్రత నియంత్రణ వ్యవస్థ, అది గది ఉష్ణోగ్రతను తగ్గించాలా, లేదా పెంచాలా అని నిర్ణయించుకోవలసి వచ్చినప్పుడు.

ఈ అల్గోరిథంలు ఎలా పని చేస్తాయి?

ఈ అల్గోరిథంలు మానవ మనస్తత్వశాస్త్రంపై ఆధారపడి ఉంటాయి. మేము ప్రశంసించబడటం ఇష్టమా? కంప్యూటర్లు ఈ అల్గోరిథంలను అమలు చేస్తాయి మరియు శిక్షణ పొందినప్పుడు ప్రశంసలు అందుకుంటాయని ఆశిస్తారు. ఎలా? చూద్దాము.

ఏమి చేయాలో కంప్యూటర్‌కు నేర్పించే బదులు, ఏమి చేయాలో నిర్ణయించుకోవటానికి మీరు దాన్ని అనుమతిస్తారు మరియు ఆ చర్య ముగింపులో, మీరు సానుకూల లేదా ప్రతికూల అభిప్రాయాన్ని ఇస్తారు. అందువల్ల, మీ సిస్టమ్‌లో ఏది సరైనది మరియు ఏది తప్పు అని నిర్వచించకుండా, మీరు ఏమి చేయాలో మీ సిస్టమ్‌ను 'నిర్ణయించటానికి' మీరు అనుమతిస్తారు మరియు చివరికి అభిప్రాయాన్ని ఇవ్వండి.

ఇది మీ కుక్కకు శిక్షణ ఇచ్చినట్లే. మీ కుక్క ఏమి చేస్తుందో మీరు నియంత్రించలేరు, సరియైనదా? అతను తప్పు చేసినప్పుడు మీరు అతనిని తిట్టవచ్చు. అదేవిధంగా, అతను .హించిన పనిని చేసేటప్పుడు అతనిని వెనుకవైపు తట్టవచ్చు.

పై ఉదాహరణలో ఈ అవగాహనను వర్తింపజేద్దాం, మీరు ఉష్ణోగ్రత నియంత్రణ వ్యవస్థకు శిక్షణ ఇస్తున్నారని imagine హించుకోండి, కాబట్టి లేనప్పుడు. గదిలో పెరుగుదల, వ్యవస్థ తీసుకున్న చర్య ఉండాలి. గాని ఉష్ణోగ్రత తగ్గించండి లేదా పెంచండి. మా సిస్టమ్‌కు ఏమీ అర్థం కాలేదు కాబట్టి, ఇది యాదృచ్ఛిక నిర్ణయం తీసుకుంటుంది, అనుకుందాం, ఇది ఉష్ణోగ్రతను పెంచుతుంది. అందువల్ల, మీరు ప్రతికూల అభిప్రాయాన్ని ఇస్తారు. దీనితో, గదిలో వ్యక్తుల సంఖ్య పెరిగినప్పుడల్లా కంప్యూటర్ అర్థం చేసుకుంటుంది, ఉష్ణోగ్రతను ఎప్పుడూ పెంచదు.

అదేవిధంగా ఇతర చర్యల కోసం, మీరు అభిప్రాయాన్ని ఇవ్వాలి.ప్రతి ఫీడ్‌బ్యాక్‌తో మీ సిస్టమ్ నేర్చుకుంటుంది మరియు దాని తదుపరి నిర్ణయంలో మరింత ఖచ్చితమైనది అవుతుంది, ఈ రకమైన అభ్యాసాన్ని ఉపబల అభ్యాసం అంటారు.

ఇప్పుడు, ఈ డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లో మనం పైన నేర్చుకున్న అల్గోరిథంలు ఒక సాధారణ “అభ్యాస అభ్యాసం” కలిగి ఉంటాయి. మేము యంత్రాన్ని సరిగ్గా నేర్చుకుంటున్నాము?

మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?

ఇది ఒక రకమైన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా వారి స్వంతంగా నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని కలిగిస్తుంది. యంత్ర అభ్యాసంతో, యంత్రాలు క్రొత్త పరిస్థితిని ఎదుర్కొన్నప్పుడల్లా వారి స్వంత కోడ్‌ను నవీకరించగలవు.

ఈ డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లో ముగుస్తుంది, డేటా సైన్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు దాని విశ్లేషణ కోసం దాని అల్గోరిథంల మద్దతుతో ఉందని మాకు తెలుసు. మేము విశ్లేషణను ఎలా చేస్తాము, ఎక్కడ చేస్తాము. డేటా సైన్స్ ఈ ప్రశ్నలన్నింటినీ పరిష్కరించడంలో మాకు సహాయపడే కొన్ని భాగాలను కలిగి ఉంది.

దీనికి ముందు MIT భవిష్యత్తును ఎలా can హించగలదో నాకు సమాధానం ఇవ్వనివ్వండి, ఎందుకంటే మీరు ఇప్పుడు దీన్ని వివరించగలరని నేను అనుకుంటున్నాను. కాబట్టి, MIT లోని పరిశోధకులు వారి మోడల్‌ను చలనచిత్రాలతో శిక్షణ ఇచ్చారు మరియు కంప్యూటర్లు మానవులు ఎలా స్పందిస్తాయో లేదా ఒక చర్య చేసే ముందు వారు ఎలా వ్యవహరిస్తారో తెలుసుకున్నారు.

ఉదాహరణకు, మీరు ఎవరితోనైనా కరచాలనం చేసేటప్పుడు మీరు మీ చేతిని మీ జేబులో నుండి తీయవచ్చు లేదా వ్యక్తిపై మొగ్గు చూపవచ్చు. ప్రాథమికంగా మనం చేసే ప్రతి పనికి “ముందస్తు చర్య” జతచేయబడుతుంది. చలన చిత్రాల సహాయంతో కంప్యూటర్ ఈ “పూర్వ చర్యలపై” శిక్షణ పొందింది. మరియు ఎక్కువ సినిమాలను చూడటం ద్వారా, వారి కంప్యూటర్లు ఆ పాత్ర యొక్క తదుపరి చర్య ఏమిటో to హించగలిగాయి.

__ఇనిట్ __ (స్వీయ)

ఇది సులభం కాదా? ఈ డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లో మరో ప్రశ్నను మీ వద్ద విసిరేస్తాను! మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఏ అల్గోరిథం వారు ఇందులో అమలు చేయాలి?

డేటా సైన్స్ భాగాలు

1. డేటాసెట్‌లు

మీరు దేనిపై విశ్లేషిస్తారు? డేటా, సరియైనదా? మీకు విశ్లేషించగలిగే డేటా చాలా అవసరం, ఈ డేటా మీ అల్గోరిథంలు లేదా విశ్లేషణాత్మక సాధనాలకు ఇవ్వబడుతుంది. మీరు గతంలో నిర్వహించిన వివిధ పరిశోధనల నుండి ఈ డేటాను పొందుతారు.

2. ఆర్ స్టూడియో

R అనేది ఫౌండేషన్ కంప్యూటింగ్ మరియు గ్రాఫిక్స్ కొరకు ఓపెన్ సోర్స్ ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ఎన్విరాన్మెంట్. R భాష R స్టూడియో అనే IDE లో ఉపయోగించబడుతుంది.

ఎందుకు వాడతారు?

• ప్రోగ్రామింగ్ మరియు స్టాటిస్టికల్ లాంగ్వేజ్
  • గణాంక భాషగా ఉపయోగించడమే కాకుండా, విశ్లేషణాత్మక ప్రయోజనాల కోసం ప్రోగ్రామింగ్ భాషను కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

• డేటా విశ్లేషణ మరియు విజువలైజేషన్
  • అత్యంత ప్రాబల్యమైన విశ్లేషణ సాధనాల్లో ఒకటిగా కాకుండా, డేటా విజువలైజేషన్ కోసం ఉపయోగించే అత్యంత ప్రాచుర్యం పొందిన సాధనాల్లో R కూడా ఒకటి.

• సరళమైనది మరియు నేర్చుకోవడం సులభం
  • R అనేది సరళమైనది మరియు నేర్చుకోవడం, చదవడం మరియు వ్రాయడం సులభం

• ఉచిత మరియు ఓపెన్ సోర్స్
  • R అనేది ఒక ఫ్లోస్ (ఫ్రీ / లిబ్రే మరియు ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్) యొక్క ఉదాహరణ, అంటే ఈ సాఫ్ట్‌వేర్ కాపీలను ఉచితంగా పంపిణీ చేయవచ్చు, సోర్స్ కోడ్‌ను చదవవచ్చు, సవరించవచ్చు మొదలైనవి.

విశ్లేషణకు R స్టూడియో సరిపోతుంది, మా డేటాసెట్‌లు భారీగా మారే వరకు, అదే సమయంలో నిర్మాణాత్మకంగా లేవు. ఈ రకమైన డేటాను బిగ్ డేటా అని పిలిచేవారు.

3. పెద్ద డేటా

పెద్ద డేటా అనేది డేటా సెట్ల సేకరణకు చాలా పెద్దది మరియు సంక్లిష్టమైనది, ఇది ఆన్-హ్యాండ్ డేటాబేస్ మేనేజ్మెంట్ టూల్స్ లేదా సాంప్రదాయ డేటా ప్రాసెసింగ్ అనువర్తనాలను ఉపయోగించి ప్రాసెస్ చేయడం కష్టం అవుతుంది.

ఇప్పుడు ఈ డేటాను మచ్చిక చేసుకోవడానికి, మేము ఒక సాధనంతో ముందుకు రావలసి వచ్చింది, ఎందుకంటే సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ ఈ రకమైన డేటాను నిర్వహించలేదు మరియు అందువల్ల మేము హడూప్‌తో ముందుకు వచ్చాము.

4. హడూప్

హడూప్ ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్, ఇది మాకు సహాయపడుతుంది స్టోర్ మరియు ప్రక్రియ పెద్ద డేటాసెట్‌లు సమాంతరంగా మరియు పంపిణీ పద్ధతిలో.

హడూప్ యొక్క స్టోర్ మరియు ప్రాసెస్ భాగంపై దృష్టి పెడదాం.

స్టోర్

హడూప్‌లోని నిల్వ భాగాన్ని HDFS అనగా హడూప్ డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ఫైల్ సిస్టమ్ నిర్వహిస్తుంది. ఇది పంపిణీ చేయబడిన పర్యావరణ వ్యవస్థలో అధిక లభ్యతను అందిస్తుంది. ఇది పనిచేసే విధానం ఇలా ఉంటుంది, ఇది ఇన్‌కమింగ్ సమాచారాన్ని భాగాలుగా విడదీస్తుంది మరియు వాటిని క్లస్టర్‌లోని వేర్వేరు నోడ్‌లకు పంపిణీ చేస్తుంది, పంపిణీ నిల్వను అనుమతిస్తుంది.

ప్రక్రియ

మ్యాప్‌రెడ్యూస్ హడూప్ ప్రాసెసింగ్ యొక్క గుండె. అల్గోరిథంలు రెండు ముఖ్యమైన పనులను చేస్తాయి, మ్యాప్ మరియు తగ్గించండి. మ్యాపర్లు విధిని చిన్న పనులుగా విడదీస్తారు, ఇవి సమాంతరంగా ప్రాసెస్ చేయబడతాయి. ఒకసారి, అన్ని మాపర్లు తమ పనిలో తమ వాటాను చేస్తారు, వారు వారి ఫలితాలను కలుపుతారు, ఆపై ఈ ఫలితాలు తగ్గించే ప్రక్రియ ద్వారా సరళమైన విలువకు తగ్గించబడతాయి. హడూప్ గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి మీరు మా ద్వారా వెళ్ళవచ్చు .

మేము డేటా సైన్స్లో హడూప్‌ను మా నిల్వగా ఉపయోగిస్తే, పంపిణీ వాతావరణంలో బాగా పని చేయలేకపోవడం వల్ల, ఆర్ స్టూడియోతో ఇన్‌పుట్‌ను ప్రాసెస్ చేయడం కష్టమవుతుంది, అందువల్ల మనకు స్పార్క్ ఆర్ ఉంది.

5. స్పార్క్ ఆర్

ఇది R ప్యాకేజీ, ఇది R తో అపాచీ స్పార్క్‌ను ఉపయోగించటానికి తేలికైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. సంప్రదాయం R అనువర్తనాలపై మీరు దీన్ని ఎందుకు ఉపయోగిస్తారు? ఎందుకంటే, ఇది ఎంపిక, ఫిల్టరింగ్, అగ్రిగేషన్ మొదలైన ఆపరేషన్లకు మద్దతు ఇచ్చే పంపిణీ డేటా ఫ్రేమ్ అమలును అందిస్తుంది కాని పెద్ద డేటాసెట్లలో.

ఇప్పుడే breat పిరి తీసుకోండి! ఈ డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లోని సాంకేతిక భాగంతో మేము పూర్తి చేసాము, ఇప్పుడు దాన్ని మీ ఉద్యోగ కోణం నుండి చూద్దాం. డేటా సైంటిస్ట్ కోసం మీరు ఇప్పుడు జీతాలను పొందారని నేను అనుకుంటున్నాను, అయితే, డేటా సైంటిస్ట్‌గా మీ కోసం అందుబాటులో ఉన్న ఉద్యోగ పాత్రలను చర్చిద్దాం.

డేటా సైంటిస్ట్ ఉద్యోగ పాత్రలు

కొన్ని ప్రముఖ డేటా సైంటిస్ట్ ఉద్యోగ శీర్షికలు:

• డేటా సైంటిస్ట్
• డేటా ఇంజనీర్
• డేటా ఆర్కిటెక్ట్
• డేటా అడ్మినిస్ట్రేటర్
• డేటా విశ్లేషకుడు
• వ్యాపార విశ్లేషకుడు
• డేటా / అనలిటిక్స్ మేనేజర్
• బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ మేనేజర్

దిగువ ఉన్న ఈ డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లోని పేస్కేల్.కామ్ చార్ట్ USA మరియు భారతదేశంలో నైపుణ్యాల ద్వారా సగటు డేటా సైంటిస్ట్ జీతం చూపిస్తుంది.

మీ మార్గంలోకి వచ్చే డేటా సైన్స్ కెరీర్ అవకాశాలను సద్వినియోగం చేసుకోవడానికి డేటా సైన్స్ మరియు బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్లో నైపుణ్యం కోసం సమయం పండింది. ఇది డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్ బ్లాగ్ చివరికి మనలను తీసుకువస్తుంది. ఈ బ్లాగ్ మీకు సమాచారం మరియు అదనపు విలువను ఇచ్చిందని నేను ఆశిస్తున్నాను. డేటా సైన్స్ ప్రపంచంలో ప్రవేశించి విజయవంతమైన డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి ఇప్పుడు సమయం.

ఎడురేకా ప్రత్యేకంగా క్యూరేటెడ్ కలిగి ఉంది ఇది కె-మీన్స్ క్లస్టరింగ్, డెసిషన్ ట్రీస్, రాండమ్ ఫారెస్ట్, నైవ్ బేయెస్ వంటి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలలో నైపుణ్యాన్ని పొందడానికి మీకు సహాయపడుతుంది. మీరు స్టాటిస్టిక్స్, టైమ్ సిరీస్, టెక్స్ట్ మైనింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ పరిచయం వంటి అంశాలను నేర్చుకుంటారు. ఈ కోర్సు కోసం కొత్త బ్యాచ్‌లు త్వరలో ప్రారంభమవుతాయి !!

డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్‌లో మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి దీన్ని వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము.