Введение в Data Science, Data Mining и Machine Learning PDF

Введение в Data Science, Data Mining и Machine Learning Данная презентация посвящена Data Science, Data Mining и Machine Learning - ключевым областям, преобразующим современный мир. ЛА по Лиана Алтынбаева Что такое Data Science? Многогранная область Цель Data Scienc...

Введение в Data Science, Data Mining и Machine Learning Данная презентация посвящена Data Science, Data Mining и Machine Learning - ключевым областям, преобразующим современный мир. ЛА по Лиана Алтынбаева Что такое Data Science? Многогранная область Цель Data Science Data Science - это междисциплинарная область, Ее цель - преобразовать необработанные данные в объединяющая методы статистики, информатики, действенные знания, которые можно использовать математики и других дисциплин для извлечения для принятия решений, прогнозирования, ценных знаний из данных. оптимизации и решения различных проблем. Основные направления и задачи Data Science 1 Data Mining 2 Machine Learning Извлечение Разработка алгоритмов, закономерностей и которые могут обучаться скрытых знаний из на данных и делать больших объемов данных. прогнозы или решения. 3 Big Data Analytics 4 Data Visualization Анализ огромных объемов Представление данных в данных, часто в реальном визуально понятной времени, для выявления форме для улучшения трендов и понимания и принятия прогнозирования событий. решений. Обработка и анализ данных 1 Сбор данных Начало процесса, где собираются данные из различных источников. 2 Очистка и подготовка данных Удаление ошибок, дубликатов, заполнение пропусков, преобразование данных. 3 Анализ данных Применение статистических методов для изучения закономерностей, выявления трендов и выводов. 4 Визуализация данных Представление результатов анализа в графической форме для лучшего понимания. Методы машинного обучения Обучение с учителем Обучение без учителя Используются данные с Алгоритмы ищут метками для обучения закономерности в данных алгоритмов. без меток. Усиленное обучение Глубокое обучение Алгоритмы учатся путем Используются взаимодействия с многослойные нейронные окружающей средой. сети для решения сложных задач. Примеры применения Data Science Здравоохранение Электронная Автомобильная Финансовый сектор коммерция промышленность Диагностика болезней, Обнаружение разработка лекарств. Рекомендации товаров, Разработка автономных мошенничества, анализ покупательского транспортных средств. прогнозирование поведения. рынков. Инструменты и технологии для Data Science Языки Библиотеки Инструменты Платформы программирования машинного анализа данных машинного обучения обучения Python, R, Java, Scala. Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib, Seaborn. Amazon SageMaker, PyTorch. Google Cloud AI Platform. Роль Data Science в современном бизнесе Принятие решений 1 Анализ данных для принятия более обоснованных решений. Повышение эффективности 2 Оптимизация бизнес-процессов, снижение затрат. Улучшение обслуживания клиентов 3 Персонализация предложений, повышение удовлетворенности. Разработка новых продуктов 4 Использование данных для создания инновационных продуктов. Конкурентное преимущество 5 Достижение лидирующих позиций на рынке. Перспективы развития Data Science Искусственный интеллект 1 Развитие более интеллектуальных алгоритмов. Интернет вещей 2 Анализ данных с датчиков и устройств. Квантовые вычисления 3 Ускорение анализа больших объемов данных. Этика данных 4 Разработка этических норм для использования данных. Заключение: Ключевые выводы и рекомендации Data Science, Data Mining и Machine Learning играют решающую роль в развитии современных технологий и бизнеса. Изучение и применение этих областей открывает новые возможности для решения проблем и создания инноваций. Для успешной работы с данными необходимо развивать навыки анализа, программирования и работы с инструментами Data Science.