Специалисты по данным пользуются большим спросом, но может быть трудно точно знать, что влечет за собой работа. Достаточно ли быть экспертом по SQL и Python? Или вам нужен опыт работы со статистикой или даже машинным обучением? Сегодня мы рассмотрим науку о данных и то, что связано с этой работой, а также то, как машинное обучение подходит для роли специалиста по данным. Я также дам вам несколько советов по обучению машинному обучению дома и с чего начать изучение этой темы.
Как я могу его использовать?
Машинное обучение — это область компьютерных наук, которая имеет дело с алгоритмами, которые могут учиться на данных и принимать решения. Специалисты по данным могут использовать машинное обучение в своей работе, например, для прогнозирования вероятности того, что электронное письмо окажется спамом. Специалисты по данным также могут полагаться на машинное обучение при разработке экспериментов. Его методы, такие как случайные леса и машины повышения градиента, быстро используются для большого объема данных.
Он также используется для извлечения из текста или речи ценной информации и получения информации о моделях поведения пользователей. В результате специалистам по данным необходимо понимать, как работает машинное обучение. Они должны уметь различать контролируемые и неконтролируемые методы машинного обучения, знать, какие инструменты прогнозной аналитики доступны, и эффективно их использовать. Исследователи данных, занимающиеся прогностическим моделированием, обнаружили преимущества машинного обучения, поскольку они обладают хорошими свойствами обобщения (т. е. обеспечивают точные прогнозы даже при высокой степени неопределенности).
Перед внедрением их в производственный код рекомендуется проконсультироваться с кем-то, кто понимает эти алгоритмы.
Чем он отличается от глубокого обучения, машинного обучения и искусственного интеллекта?
Наука о данных — это область, в которой используется множество различных методов и технологий, включая машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект. Специалисты по данным должны понимать эти три области, поскольку все они играют решающую роль в науке о данных. Существуют различия между тремя областями машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта. Наука о данных — это больше, чем просто один метод или технология. Понимание различий этих трех концепций поможет специалистам по данным решить, какой метод использовать при анализе данных.
Например, организация может использовать ИИ, если у нее есть доступ к большим объемам финансирования и вычислительной мощности. В качестве альтернативы организация может выбрать глубокое обучение, если она хочет анализировать изображения или видео с платформ социальных сетей, таких как Facebook или YouTube, не полагаясь на человеческий труд.
Итог. Наука о данных должна быть достаточно широкой как для экспертов, так и для новичков, чтобы каждый мог научиться этому с помощью некоторых рекомендаций.
Когда мы должны его использовать?
Машинное обучение является важнейшим компонентом науки о данных, поскольку оно позволяет нам находить закономерности в данных, которые мы не смогли бы обнаружить без использования алгоритмов. Это может помочь нам понять, какие типы информации являются наиболее важными и какие типы данных должны быть включены в наш анализ. Кроме того, это также помогает в принятии решений, делая прогнозы возможных результатов на основе предыдущих результатов. Суть в том, что машинное обучение имеет важное значение в науке о данных. Алгоритмы, используемые для машинного обучения, могут учиться на данных без программирования. Однако машинное обучение не гарантирует, что алгоритм будет хорошо работать для каждой задачи. По этой причине исследователи должны проверить свою модель, прежде чем использовать ее в производстве, чтобы убедиться, что прогнозы действительно принесут пользу конечным пользователям.
Где я могу получить больше информации по этой теме?
Если вы хотите начать работу с машинным обучением, доступно множество онлайн-ресурсов. Например, в Udacity есть бесплатный курс «Введение в машинное обучение», который научит вас основам машинного обучения всего за семь часов. Вы также можете найти дополнительную информацию в различных онлайн-сообществах, таких как Kaggle, где проводятся соревнования по науке о данных для людей, которые хотят расширить свои навыки с помощью различных алгоритмов машинного обучения.
Есть также множество каналов на YouTube, посвященных обучению всему, что связано с машинным обучением, например, канал 3Blue1Brown. Он называется Fun With Machine Learning, потому что он использует интуитивно понятные визуализации, чтобы помочь объяснить, как машины изучают шаблоны, чтобы делать прогнозы. Стоит отметить, что индустрия требует большего, чем просто понимание концепции машинного обучения.
Чтобы преуспеть в этой области, людям необходимо пройти обучение в таких средах глубокого обучения, как TensorFlow или PyTorch. Они также должны знать, как применять эти модели с помощью таких инструментов, как Keras или sci-kit-learn. Эти наборы навыков требуют передовых знаний и опыта в области программирования, поэтому, если вы планируете заняться этой профессией, убедитесь, что вы знаете, во что ввязываетесь!
