Kā jau zināms, datu zinātnes būtība ir izdarīt secinājumus, veikt prognozes un izvētrēt, līdz ar to, varbūtības teorijai un statistikai ir liela nozīme un tās ir cieši saistītas savā starpā.
Kā Jūs varat manipulēt ar datiem, labi pārzinot gan varbūtības teoriju, gan statistiku?
Ja Jūs studējat matemātiku vai datorzinātnes, tad šie temini Jums jau ir pierasti. Daudzdimensiju skaitļošana ir īpaši noderīga mašīnmācīšanās modeļu izstrādei, jo šeit bieži sastopami nezināmi mainīgie.
Ko Jūs varat darīt ar datiem, zinot šīs matemātikas zinātnes?
Bez šaubām programmēšanas prasmes datu zinātnē un analītiķiem ir ļoti vajadzīgas.
Programmēšana apvieno visas citas pieejamās zināšanas un prasmes un ļauj iegūt svarīgu ieskatu no neapstādātiem datiem. Un, lai arī tādas valodas kā JAVA vai SQL ir lieliski piemērotas darbam ar datiem, vispiemērotākā un visizplatītākā izvēle ir Python.
Tātad, ja Jūs plānojat mācīties analizēt datus, vislabāk sākt ar Python programmēšanas valodas apguve.
Lieliem uzņēmumiem bieži ir dati, kas nav piemēroti analīzei, tāpēc ir ļoti svarīgi spēt atpazīt un atlasīt nepareizos datus. Datu iegūšana (angl. Data Wrangling) ir savākto datu sagatavošanas process turpmākai analīzei.
Ko Jūs varat darīt ar datu iegūšanas prasmēm?
Datu bāzes pārvaldība galvenokārt sastāv no programmām, kas ļauj rediģēt, kārtot un citādi pārvaldīt datu bāzes. Datu bāzes pārvaldības sistēma apstrādā tai iesniegtos pieprasījumus un nodrošina ar vajadzīgajiem datiem. Dažas no populārākajām datu bāžu pārvaldības sistēmām ir: SQL, MySQL, SQL Server, Oracle, IBM DB2, PostgreSQ un NoSQL.
Kā datu bāzes pārvaldīšana darbojas ar lieliem datiem?
Jebkurš atklājums, kas izdarīts no savāktajiem datiem, būs bezjēdzīgs, ja Jūs to skaidri neapzināsiet un nepaziņosiet citiem. Tāpēc apkopotās informācijas vizualizācija ir nepieciešama datu analītiķa prasme.
Ar vizualizācijas prasmēm Jūs spēsiet:
Daži no populārākajiem datu vizualizācijas rīkiem ir: Tableau, PowerBI, QlikView, Google Analytics (tīmeklim), MS Excel, Plotly, Fusion Charts, SAS.
Ja plānojat strādāt vai jau strādājat uzņēmumā vai iestādē, kas apkopo ļoti lielu datu apjomu, tad mašīnmācīšanās zināšanas noteikti noderēs.
Izmantojot mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos, Jūs varēsiet:
Darbs ar lielu datu apjomu nav atdalāms no mākoņdatošanas. Tieši mākonī datu zinātnieki meklē un pārvalda datus. Tāpēc ikvienam datu analītiķim vai zinātniekam būtu jāpārzina tādas platformas kā Google Cloud vai Windows Azure.
Ko es varu darīt ar savām zināšanām par mākoņdatošanu?
Jā, vecais labais Excel ir ļoti ērts datu analīzes rīks, kurā varat kārtot vajadzīgos datus un saglabāt tik daudz dažādu versiju, cik vēlaties. Turklāt Excel labi darbojas ar Python programmēšanas valodu. Faktiski daudzi cilvēki, kuriem nav nekāda sakara ar datu zinātni, savā ikdienas dzīvē izmanto programmu Excel, lai precīzi analizētu un sakārtotu viņiem atbilstošos datus.
Ko Excel var darīt ar lieliem datiem?
Ceram, ka šis raksts būs noderīgs gan iesācējiem datu analīzes jomā, gan arī tiem, kas jau laiku strādā šajā jomā!