Читать книгу Data Science. Практика онлайн

В этой книге мы рассмотрим практические примеры обработки данных. Мы будем работать с различными типами данных, включая текст, изображения и звуки. Книга адресована как начинающим дата-сенсам, так и опытным специалистам, которые хотят отдохнуть от постоянного подключения к сети и научиться работать с данными в офлайн-режиме.

Data Scientist

Они специализируются на работе с данными для решения бизнес-задач и используют свои знания в области программирования, машинного обучения и математики для сбора, анализа и обработки данных. К основным обязанностям дата-сайентиста относятся:

Сбор данных:

Очистка данных:

Анализ данных:

Построение моделей:

Обучение и тестирование моделей:

Общая коммуникация:

В целом, роль дата-сайентиста является ключевой для многих компаний, которые стремятся использовать данные для принятия более информированных решений и повышения эффективности бизнеса.

Для дата-сайентистов наиболее важными языками программирования являются:

1. Python:

2. R:

3. SQL:SQL

4. Java: Apache Hadoop и Spark

5. JavaScript:D3.js и Three.js,

Знание нескольких языков программирования может быть полезным для дата-сайентистов, поскольку это позволяет им работать с разными типами данных и инструментами, используемыми в их компаниях мы же будем разбирать Python.

Для обработки данных и машинного обучения в Python существует множество полезных библиотек такие как:

1. Pandas:

2. NumPy:

3. Scikit-learn:

4. Matplotlib

5. Seaborn:

6. TensorFlow:

7. Keras:

Scikit-learn

"GenderDetect AI" – модель определения пола по имени

"GeoLocate AI" – модель определения геолокации по IP-адресу

"ProviderInfo AI" – модель определения провайдера по IPv6

Scikit-learn

1. Классификация:

* Logistic Regression (логистическая регрессия)

* Linear Discriminant Analysis (линейный дискриминантный анализ)

* Decision Trees (дерево решений)

* Random Forests (случайные леса)

* Support Vector Machines (машины опорных векторов)

* K-Nearest Neighbors (k ближайших соседей)

* Gradient Boosting (градиентный бустинг)