Разное

Что такое программа и данные: Что такое данные и программа — КиберПедия

Содержание

Что такое данные и программа — КиберПедия

 

И все-таки нельзя отождествлять «ум компьютера» с умом человека. Важнейшее отличие состоит в том, что работа компьютера строго подчинена заложенной в него программе, человек же сам управляет своими действиями.

 

 

 

Данные —это обрабатываемая информация, представленная в памяти компьютера в специальной форме.

Программа— это описание последовательности действий, которые должен выполнить компьютер для решения поставленной задачи обработки данных.

Если информация для человека — это знания, которыми он обладает, то информация для компьютера — это данные и программы, хранящиеся в памяти. Данные — это «декларативные знания», программы — «процедурные знания» компьютера.

 

Принципы фон Неймана

 

В 1946 году американский ученый Джон фон Нейман сформулировал основные принципы устройства и работы ЭВМ. Описанный выше состав устройств ЭВМ и взаимодействие между ними называют архитектурой фон Неймана. Для неймановской архитектуры характерно наличие одного процессора, который управляет работой всех остальных устройств. С другими принципами фон Неймана вам еще предстоит познакомиться.

 

Коротко о главном

 

Компьютер — это программно управляемое устройство для выполнения любых видов работы с информацией.

В состав компьютера входят: процессор, память, устройства ввода, устройства вывода.

В памяти компьютера хранятся данные и программы. Компьютер работает по программам, созданным человеком.

 

Вопросы и задания

 

1. Какие возможности человека воспроизводит компьютер?

2. Перечислите основные устройства, входящие в состав компьютера. Какое назначение каждого из них?

3. Опишите процесс обмена информацией между устройствами компьютера.

4. Что такое компьютерная программа?

5. Чем отличаются данные от программы?

6. Подготовьте доклад о принципах, сформулированных фон Нейманом.

 

ЕК ЦОР: Часть 1, глава 2, § 5. ЦОР № 5, 7.

 

§ 6

Компьютерная память

 

Основные темы параграфа:

внутренняя и внешняя память;

структура внутренней памяти компьютера;

программа в памяти компьютера;

носители и устройства внешней памяти.

Внутренняя и внешняя память

 

Работая с информацией, человек пользуется не только своими знаниями, но и книгами, справочниками и другими внешними источниками. В главе I «Человек и информация» было отмечено, что информацию можно хранить в памяти человека и на внешних носителях. Заученную информацию человек может забыть, а записи сохраняются надежнее.


У компьютера тоже есть два вида памяти: внутренняя (оперативная) и внешняя (долговременная) память.

Внутренняя память —это электронное устройство, которое хранит информацию пока питается электроэнергией. При отключении компьютера от сети информация из оперативной памяти исчезает. Программа во время ее выполнения хранится во внутренней памяти компьютера. Сформулированное правило относится к принципам Неймана. Это правило называют принципом хранимой программы.

Внешняя память —это различные магнитные носители (ленты, диски), оптические диски, флеш-карты памяти. Сохранение информации на внешних носителях не требует постоянного электропитания.

В современных компьютерах имеется еще один вид внутренней памяти, который называется постоянным запоминающим устройством — ПЗУ. Это энергонезависимая память, информация из которой может только читаться.

На рисунке 2.2 показан состав устройств компьютера. Стрелки указывают направления информационного обмена.

 

Чем отличаются данные от программы

Пользователь компьютера чаще всего работает с различными данными, а также с программами. В чем их особенности?

Что такое компьютерные данные?

Под компьютерными данными понимается, строго говоря, любая последовательность сочетаний элементов машинного кода — нулей и единиц, которая может формировать собой файл, папку, массив, низкоуровневый или высокоуровневый алгоритм либо скрипт.

Но современные IT-специалисты понимают под данными чаще всего полезные, несущие информативную нагрузку сведения. Которые, как правило, представлены в виде файлов — текстовых, графических, видео- или аудиозаписей, веб-страниц. Иногда полезные данные выглядят как звуковая либо видеотрансляция — например, при просмотре телепрограмм или прослушивании радиопередач онлайн, при общении людей по Skype. Но подобная трансляция тоже может быть записана в файл.

Таким образом, компьютерные данные в современном понимании — это последовательность сочетаний элементов машинного кода — нулей и единиц, имеющая практическую полезность, несущая определенную информационную нагрузку.

к содержанию ↑

Что такое программа?

Программа — это тоже последовательность сочетаний нулей и единиц в рамках машинного кода, но имеющая особую структуру и позволяющая создавать, обрабатывать, принимать и передавать другие последовательности. Например, те, что представлены как раз таки полезными данными.

Программа, таким образом, — это инструмент создания, обработки, приема и передачи файлов, трансляций и иных данных. Равно как и других программ, которые в этом случае сами по себе будут совокупностями данных.

к содержанию ↑

Сравнение

Главное отличие данных от программы в том, что первые являются носителем информационной нагрузки — файлами. Программа — средство создания, а также воспроизводства этой информационной нагрузки (в том виде, в котором она нужна пользователю).

Программа, конечно же, тоже состоит из файлов — исполняемых, а также тех, что дополняют ее (библиотек, скриптов и т. д.). Но каждый из них по отдельности обычно не несет информационной нагрузки с точки зрения практической значимости для пользователя.

Одно из уникальных свойств программ — способность к самовоспроизводству. Законченное, отлаженное, укомплектованное нужными файлами и скриптами приложение всегда может само себя загружать. В свою очередь, человек в большинстве случаев не имеет возможности задействовать практически полезным способом существующие компьютерные данные без программ. Для того чтобы открыть файл или прослушать трансляцию, ему необходимо будет использовать специальное приложение, адаптированное к работе с соответствующими типами данных.

Таким образом, данные и программы — это зависимые друг от друга по многим параметрам ресурсы. Основное различие между ними сводится к их внутренней структуре, а также к режимам их практического применения.

Определив, в чем разница между данными и программой, зафиксируем основные выводы в таблице.

Данные Программа
Что общего между ними?
Программа — это разновидность компьютерных данных
Большинство типов данных не может быть создано и практически использовано человеком без применения программ
В чем разница между ними?
Представляют собой совокупности нулей и единиц машинного кода, имеющие информативную нагрузку в виде файлов, трансляций Представляет собой совокупность нулей и единиц машинного кода, приспособленную для создания, обработки, отправки и получения данных либо других подобных совокупностей
Не могут воспроизводить себя сами (запускаться на компьютере) — для этого нужны программы В законченном виде может воспроизводить себя сама

6. Программы и данные

Из рассмотренного
выше следует, что информация – это
основная точка приложения в работе
компьютера. Поскольку компьютер – это
только сложная машина, информация внутри
неё должна быть строго структурирована,
иметь определённый формат. Мы не будем
разбираться в тонкостях представления
информации на самом низком, машинном
уровне. Вполне достаточно для понимания
и работы остановиться на понятии файл.

Файл – это
поименованный блок однородной информации,
хранящейся на диске или другом запоминающем
устройстве. Файл можно сравнить с
упаковкой для информации. Информация,
упакованная в оболочку файла и названная
уникальным именем, очень удобна для
использования в работе компьютера.

Всю информацию,
используемую в компьютере, необходимо
разделять на два класса: программы и
данные.

Данные– это
информация, предназначенная для
обработки, либо являющаяся результатом
обработки другой информации. Любые
однородные данные упаковываются в
файлы, такие файлы называютсяфайлами
данных
. Например, текст, набранный
в текстовом редакторе, хранится на диске
в специальном файле данных –текстовом
файле
или, как его часто называют,текстовомдокументе.

Программа – это
информация, предназначенная для
центрального процессора. ЦП способен
выполнять различные операции обработки
данных, но для этого ему необходимо
постоянно давать команды. Команды для
ЦП можно давать в диалоговом режиме, но
это занимает очень много времени и
требует глубоких знаний от пользователя.
Поэтому, для удобства, последовательность
команд, адресуемых ЦП и отражающих
алгоритмы обработки данных, упаковывают
в файл и сохраняют на диске. Такой файл
называетсяпрограммным файлом.

Вывод: ЦП может
обработать данные, причем разными
путями, но он не знает, как именно нужно
обработать конкретные данные в конкретный
момент времени. Данные – это сырье для
работы ЦП и получения результата.
Программа – это последовательность
команд для работы ЦП над данными с целью
получения искомого результата. Только
слияние всех трех компонентов: ЦП,
программы, данных – обеспечивает
целенаправленность работы компьютера.

7. Классификация программ

Для компьютеров
существует огромное количество программ.
Все программы следует разделять на два
принципиально различных класса:
операционные системы и прикладные
программы или приложения.

Операционная
система (ОС) –
это программа, загружаемая
при включении компьютера. Она полностью
обеспечивает управление всеми
компьютерными компонентами и распределением
ресурсов компьютера. Операционная
система запускает прикладные программы
и обеспечивает их связь с компьютером
и пользователем. Основная причина
необходимости операционных систем
состоит в том, что команды, отдаваемые
ЦП и другим компонентам компьютера, –
это команды очень низкого уровня
(например, команда указания номера
дорожки на диске, куда будет записываться
информация, команда позиционирования
магнитной головки дисковода и т.п.), а
для действий пользователя или прикладной
программы их необходимы тысячи.
Операционная система скрывает от
пользователя и от прикладных программ
эти сложные подробности и предоставляет
удобныйинтерфейсдля работы. Другими
словами, ОС облегчает взаимодействие
компьютера и пользователя.

Прикладные
программы или приложения –
это
программы, запускаемые из операционной
системы и содержащие алгоритмы, служащие
для обработки конкретных данных.
Приложения тесно связаны с ОС, т.к.
используют её для связи с компьютером,
поэтому все они классифицируются по
принадлежности к определенным операционным
системам. Например, приложения для
Windows, дляMacX,
для DOS и др.

очистить кэш и данные приложений — mirAdmin

Память мобильных устройств — вопрос, интересующий многих владельцев Android-смартфонов. Объём доступной к использованию свободной памяти, предоставляемый производителями телефонов, за последние годы существенно увеличился, но объём данных, которые хранит пользователь в носимых гаджетах, растёт ещё быстрее.

В данной статье мы поговорим об одном из способов, позволяющих освободить место в памяти Андроид смартфона. Ниже речь пойдёт о том, что такое очистка кэша и что происходит при нажатии на кнопку Очистить данные у приложений в Android OS.

Содержание статьи:

Накопитель заполнен на 75%. Перенести данные на SD-карту

Со временем, когда объём хранимой на смартфоне информации сильно увеличивается, пользователь может столкнуться с проблемой нехватки памяти на телефоне. Уведомление, оповещающее о том, что память заполнена, может выглядеть по-разному. Вот один из примеров:

О чём говорит это предупреждение? В данном случае система предупреждает, что на внутренней памяти устройства осталось меньше 25% свободного пространства. По большому счёту, это не критическая ошибка, доступная память ещё в наличии, но нужно иметь ввиду два момента:

  1. Свободное место на телефоне скоро может закончиться, чтобы этого не произошло в самый неподходящий момент, заранее позаботьтесь об освобождении занятого простарнства.
  2. Для комфортной работы с ОС желательно держать свободным некоторый объём памяти внутреннего накопителя. Это обеспечит поддержание уровня быстродействия и плавности в повседневном использовании.

В статье Память на Android. Все разделы памяти Андроид устройств мы подробно останавливались на разборе всех типов памяти Android OS. Там же приводилась следующая строчка:

Внутренняя память устройства (Internal phone storage) — та часть модуля памяти смартфона, которая не занята системными разделами и доступна пользователю для размещения приложений, медиа-контента и документов. Часть памяти, на которую устанавливается софт, определяется как раздел Data, а часть, занятая пользовательскими файлами — как User.
Зачастую реальной границы между этими областями нет, и тогда распределение памяти зависит только от нужд владельца устройства.

Если учесть это в рамках текущей публикации, то делаем вывод, что система может оповещать как о нехватке памяти на внутреннем накопителе в целом, так и конкретно о нехватке памяти в разделе Data. Разница в следующем:

  • Если на смартфоне требуется освободить место в общем на внутреннем накопителе, то мы можем принести в жертву либо пользовательские данные (музыка, фотографии, видео, документы), либо приложения и файлы связанные с ними.
  • Если на смартфоне необходимо освободить выделенный раздел Data, то удаление фотографий или музыки не приведёт ни к какому результату. В этом случае требуется оптимизация именно памяти, занятой программами и играми. Это важно понимать.

Если с удалением медиафайлов и документов всё более или менее понятно, то вопрос оптимизации памяти, занимаемой приложениями, рассмотрим подробнее.

Будьте осторожны! Все манипуляции с данными на своих устройствах вы производите исключительно на свой страх и риск! Ни администрация ресурса, ни автор статьи не несут ответственности за возможную потерю данных, вызванную неточными действиями пользователя или спецификой работы приложения

Из чего состоят приложения на Андроид

В первую очередь, стоит указать, что каждое Андроид приложение условно можно разделить на три части по типу используемых файлов:

  1. Программа. Это само приложение, apk-файл.
  2. Данные приложения. Это пользовательская информация, которая сохраняется в процессе всего периода жизни той или иной программы на смартфоне. Данные вносятся в программу пользователем или по его прямому запросу.
  3. Кэш приложения. Это временно хранимые файлы. Грубо говоря, это та же пользовательская информация, с той лишь разницей, что её утрата не влияет на работоспособность приложения. Программа способна заполнить кэш нужными данными самостоятельно в процессе работы.

Теперь определим, где хранится программа, её данные и кэш приложения на Андроид.
Если продолжить отсылку к упомянутой выше статье о памяти на Android и воспользоваться классификацией разделов из неё, то можно смело утверждать, что и сама программа, и данные пользовательских приложений, и их кэш хранятся в Энергонезависимой памяти -> в Перезаписываемом разделе EEPROM -> Internal phone storage (внутренний накопитель) -> Data (то есть, данные).
Мы в данном случае не рассматриваем системные приложения, так как они расположены в Прошиваемом разделе System, и, без наличия root-прав, недоступны для удаления.
То есть, из вышесказанного делаем вывод, что и программа, и её данные с кэшем занимают память в разделе Data, а это значит, что очистка любой из этих составляющих, освобождает пользовательское место и, собственно, частично решает проблему нехватки памяти на Андроид устройстве.
Взглянем на все составные части приложений Android детальнее.

Удаление приложения на Андроид

Сначала отметим, что сама программа в системе Андроид — это не только apk-файл. Кроме него могут быть задействованы дополнительные библиотеки и дополнительные технические* файлы программы.
Под техническими файлами мы понимаем те ресурсы, которые хранятся вне исполнительного файла, но служат для обеспечения выполнения приложением своей работы.
И исполнительный файл программы, и сопутствующие ему файлы чаще всего располагаются в следующем каталоге от корня файловой системы:

/data/app/

В папке app располагается каталог приложения, в корне которого находится сам apk-файл, и папка lib, в которую помещаются системные библиотеки, если таковые имеются. В зависимости от программы, рядом с apk-файлом могут быть и папки с другим названием.

Содержимое папки с программой в каталоге /data/app/ хранится там на протяжении всего времени работы от момента установки до момента деинсталляции приложения.

То есть, при удалении приложения с телефона стирается именно папка программы по пути /data/app/ со всем её содержимым: и apk-файл, и системные файлы программы.

Очистить данные приложения Андроид

Теперь, что касается данных приложения. Данные — это, в первую очередь, пользовательская информация. В общем случае хранятся данные приложения в следующем каталоге:

/sdcard/Android/data/

В частном случае это может быть немного иной путь, что, в частности, соответствует общему каталогу, отличаясь только отображением иерархии каталогов:

/storage/emulated/0/Android/data/

Этой папкой возможные места хранения данных приложения на Андроид не ограничиваются. Часто программа при установке создаёт свой каталог в корне карты памяти: либо внутренней, либо внешней. Именно в этих папках программа сохраняет информацию, которую:

  • вводит пользователь;
  • скачивает само приложение по запросу юзера.

Кроме вышеперечисленных путей есть ещё один каталог, о котором нужно упомянуть отдельно. Речь пойдёт о папке obb, которая расположена по пути:

/sdcard/Android/obb/

Эта папка служит специально для того, чтобы там хранился так называемый кэш игр. Немножко подробнее остановимся на том, что это такое и для чего используется.

Игровая индустрия развивается достаточно быстро. Вместе с этим растут и требования к аппаратной части, в том числе и к дисковому пространству. Всё это актуально и для Android OS. Серьёзные игры с красивой прорисовкой графики и серьёзным геймплеем требуют хранения большего объёма системной информации. Всё это привело к тому, что у многих игр появился ярко выраженный кэш. Но, как и в разных способах установки программ, есть несколько путей и в том, как поместить кэш игры в папку /Android/obb/:

  1. Если объём кэша не очень велик, то разработчик может заархивировать данные, поместить их непосредственно в apk-файл или просто привязать загрузку кэша к загрузке самой игры. При установке такой игры кэш самостоятельно распакуется в нужную папку. Эту возможность разработчики иногда используют как дополнительную защиту от взлома, так как в случае, если вы скачали игру не из магазина Google Play, а из альтернативного источника, игра при запуске не найдёт кэш и откажется запускаться.
  2. Если в apk-файле всех файлов игры не размещено, то, по умолчанию, кэш игры скачивается через интернет автоматически самим приложением при его первом запуске.
    Нужно отметить ещё одну причину, по которой кэш игр не очень удобно упаковывать изначально в apk-файл. Дело в том, что, зачастую, кэш для разных телефонов будет отличаться в зависимости от разрешения экрана, типа видеочипа и процессора, а иногда и от модели смартфона. А если скачивать кэш при первом запуске игры, то не придётся передавать на смартфон пользователя те данные, которые не подходят для его устройства.
  3. Всё*, что скачивается конкретным приложением, можно скачать вручную. То есть, кэш игры можно качать не через саму игру, а отдельно. Это возможно в том случае, если кто-нибудь скачает подходящий вам кэш (по разрешению экрана, типу видеоускорителя и так далее) и выложит его в сеть. Тогда нам останется скачать архив с кэшем и поместить его в нужный каталог: obb или data, в зависимости от игры (в частных случаях путь хранения кэша может отличаться и указывается дополнительно).

Если вы скачиваете кэш игры отдельно, то советуем поступать следующим образом: сначала установить игру, затем запустить её и дать время для запуска загрузки кэша из сети, а спустя несколько секунд прервать загрузку и подложить имеющийся кэш вручную. Таким образом мы избегаем ошибки в выборе каталога для размещения кэша.

Теперь кому-то может показаться странным, почему информацию о папке с кэшем мы поместили в главу о данных Android, а не о самом кэше. И вот в чём дело. По сути, кэш игры так называют потому, что он скачивается ею при установке. Эти данные являются кэшем только для самого приложения и с точки зрения пользователя. Для операционной системы Андроид файлы кэша игры являются данными приложения и при очистке кэша не затираются (ниже повторим об этом). А когда же затираются?

При нажатии кнопки Очистить данные в менеджере приложений Андроид происходит удаление всей пользовательской информации конкретной программы, в том числе и кэша игр (опять же, в общем случае). То есть, после очистки данных приложения оно возвращается в такое же состояние, как и в момент сразу после установки.

Также при установке игр с кэшем необходимо учитывать ещё один нюанс: при удалении такой игры следует вручную проверить, удалился ли кэш автоматически. Если этого не произошло, то папку с кэшем можно удалить вручную любым файловым менеджером.

Очистить кэш приложения Андроид

Для начала определим, что такое кэш приложения:

Кэш — это хранилище информации, буфер, содержащий данные, к которым должен быть обеспечен оперативный доступ

Слово «кэш» позаимствовано от английского слова «cache«, которое, в свою очередь, произошло от французского «cacher«, что значит «скрывать«, «прятать«.
Теперь о том, для чего нужен кэш. В кэше не хранится действительно важная информация, сюда записываются файлы, обращение к которым возможно особенно часто. Сделано это для увеличения скорости доступа. Приведём пример, описывающий работу кэша браузера:

Мы заходим на определённую статью на сайте, которая содержит, допустим, 5 картинок. Для того, чтобы отобразить эти картинки пользователю, браузер скачивает их превьюшки и сохраняет на жёсткий диск или в память телефона. Теперь, когда мы зайдём на эту же статью в следующий раз, браузеру не придётся повторно качать те же изображения, он выдаст их нам из кэша, что позволяет увеличить общую скорость загрузки страницы.

Но у кэша существует естественный недостаток: он хранит как действительно нужные, регулярно вызываемые файлы, так и те, которые были показаны лишь раз и больше пользователю не понадобятся. Чтобы избавиться от ненужной информации, занимающей место, существует опция, которая позволяет очистить кэш приложения.

Давайте рассмотрим пример, который объясняет смысл понятий программа, данные приложения и кэш приложения простыми словами.

Предположим у нас, как у пользователя, в офисе сидит секретарша офис-менеджер Татьяна. Татьяна — это, в нашем случае, приложение. На рабочем столе Татьяны стоит компьютер, которым офис-менеджер постоянно пользуется — это данные приложения. Кроме компьютера на рабочем столе всегда находятся ручка, блокнот, степлер, дырокол и калькулятор — это кэш нашего приложения.

В какой-то момент времени мы переезжаем в другой офис (прошивка или смена устройства), он больше и просторнее, но в нём пока нет ничего. В первую очередь, приходит офис-менеджер (установка программы). Однако, она пока не может работать, у неё нет данных, поэтому мы устанавливаем ей компьютер (подгрузка данных приложения). Работа закипела. Но пока стол пуст (кэш очищен), скорость работы офис-менеджера ниже прежней: каждый раз, чтобы скрепить документы или посчитать большие суммы, ей приходится отвлекаться на поиски нужных инструментов. Поэтому, постепенно на столе у Татьяны вновь появляется степлер и кулькулятор (заполнение кэша). А вот блокнот, оказывается, нужен не так часто, поэтому он может лежать в выдвижном шкафу, а на освободившееся на столе место мы поместим календарь, обращение к которому происходит чаще. Благодаря этому Татьяна теперь справляется со своими задачами ещё быстрее.

Это грубый пример того, как очистка кэша благотворно влияет на работу приложения.

Кэш приложения также может размещать по разным папкам. Чаще всего это одноимённый каталог cache, который расположен, например, в папке приложения из /Android/data/

При нажатии кнопки Очистить кэш в менеджере приложений Андроид происходит удаление всей временной информации, к которой программа обращалась ранее. В ходе дальнейшей работы с программой наполнение кэша происходит заново.

То есть, если на нашем смартфоне заканчивается доступная память на накопителе, именно очистка кэша позволит нам освободить некоторый объём памяти для записи новых данных. Перед очисткой кэша убедитесь, что данная процедура безболезненна для конкретной программы и не приведёт к удалению важной информации.

Соответственно, отвечая на вопрос: «Удалится ли кэш игры при очистке кэша приложения?» — можно сказать, что нет, содержимое папки /Android/obb/ в общих случаях не затрагивается, если иное не предусмотрено разработчиком системы или приложения.

Программа — что это такое? Определение в информатике

30 января, 2020

Автор: Maksim

Программы есть на каждом компьютере, ноутбуке и даже в ваших телефонах и планшетах. Все они созданы, чтобы выполнять функции, которые будут востребованы пользователями.

Ежедневно миллионы людей по всему миру используют их для различных целей, но не все знают определение этого термина. Если вам это интересно, то данная статья несомненно поможет вам расширить свои познания в IT сфере.

Прошлый материал был посвящен тому, что такое программное обеспечение, сейчас вы узнаете определение программы в информатике, как они работают и что из себя представляют.

Что такое программа

Программа (Program) — это набор команд, инструкций в виде кода, который запакован в исполняемый файла/ы. Создается для выполнения определенный функций и задач на определенном устройстве и операционной системе. Это может быть текстовый просмотрщик, видео-редактор, музыкальный плеер, браузер и т.д.

Т.е. по сути, это последовательность определенных команд, которые будут выполнятся на определенном устройстве со своей ОС для выполнения каких-либо действий необходимых пользователю. Именно они заставляют аппаратное обеспечение выполнять функции, на которые оно способно.

Если вы учитесь в университете на программиста, то наверняка знаете, что компьютерной программой называется даже простой код, который выводит на экран текст — Hello World!

Программа — это самый распространенный термин, используемый для определения какого-либо программного обеспечения. В телефонах и телевизорах софт также можно называть так, но мы уже привыкли к другому названию — приложение.

Интересно! Любое ПО создается под целевую систему: Windows, Mac OS, IOS, Android или другую, и под ее архитектуру. Поэтому для каждой ОС необходим свой софт, который будет на ней работать.

Как создаются программы

Программы создаются в специальном ПО для их создания: это ПО для работы с кодом, его компиляцией и отладки. Непосредственно код может быть написан на разных языках программирования, которые разделяются на два типа:

  • Низкоуровневый — Ассемблер и другое ПО, которое максимально приближены к написанию кода на машинном языке. Здесь для определенных действий придется в коде описывать все возможные действия, как, когда, что дальше и т.д. Кодирование занимает довольно много времени.
  • Высокоуровневый — C++, Ruby, Java и другие. В них написание кода уже больше похоже на человеческий язык. Действия описываются в функциях, количество кода намного меньше и скорость разработки соответственно быстрее. В данном случае программировать намного легче.

Языков программирования огромное множество, любой может подходить для определенных задач. Для каждой операционной системы, будь то Windows, Mac OS, Linux, IOS или Android существует свой язык программирования. И если софт написан под определенную систему, ее архитектуру, то на другой ОС он просто не запустится.

Виды программ

Видов не так уж много, но основной перечень состоит всего из трех типов. Их уже можно классифицировать дальше.

Системное ПО — это операционная система, драйверы, системные утилиты и другой софт встроенный в операционную систему.

Прикладное ПО — мессенджеры, офис, плееры, различные просмотрщики. Т.е. софт для выполнения повседневных задач, которым вы так часто пользуетесь

Инструментальное ПО — софт, предназначенный для разработки, отладки другого ПО. Т.е. для создания программного обеспечения.

Также, можно добавит еще один тип — вредоносное ПО, но это уже ближе к прикладному.

Интересно! Дополнительно рекомендую прочитать, про типы софта и его классификацию в следующем материале — виды программного обеспечения.

В заключение

Теперь вы знаете больше о том, что так часто используете на своих компьютерах и гаджетах. Надеюсь вам было интересно и это расширило ваши познания в компьютерной сфере.

Данные в программировании — это… Что такое Данные в программировании?

Да́нные (калька от лат. data) — это представление фактов и идей в формализованном виде, пригодном для передачи и обработки в некотором информационном процессе.

Синонимы: сведения, информация

С точки зрения программиста данные — это часть программы, совокупность значений определённых ячеек памяти, преобразование которых осуществляет код. С точки зрения компилятора, процессора, операционной системы, это совокупность ячеек памяти, обладающих определёнными свойствами (возможность чтения и записи (необяз.), невозможность исполнения).

Контроль за доступом к данным в современных компьютерах осуществляется аппаратно.

В соответствии с принципом фон Неймана, одна и та же область памяти может выступать как в качестве данных, так и в качестве исполнимого кода.

Типы данных

Традиционно выделяют два типа данных — двоичные (бинарные) и текстовые.

Двоичные данные обрабатываются только специализированным программным обеспечением, знающим их структуру, все остальные программы передают данные без изменений.

Текстовые данные воспринимаются передающими системами как текст, записанный на каком-либо языке. Для них может осуществляться перекодировка (из кодировки отправляющей системы в кодировку принимающей), заменяться символы переноса строки, изменяться максимальная длина строки, изменяться количество пробелов в тексте.

Передача текстовых данных как бинарных приводит к необходимости изменять кодировку в прикладном программном обеспечении (это умеет большинство прикладного ПО, отображающего текст, получаемый из разных источников), передача бинарных данных как текстовых может привести к их необратимому повреждению.

Данные в ООП

Могут обрабатываться функциями объекта, которому принадлежат сами, либо функциями других объектов, имеющими для этого возможность.

Данные в языках разметки

Имеют различное отображение в зависимости от выбранного способа представления.

Данные в XML

В теории множеств

В отличие от операций над элементами множества, представляют собой множество (название и элементы множества)

В лингвистике

В отличие от операций (действие, процесс) по работе с данными (сказуемое с возможными его обстоятельствами и дополнениями), выражаются подлежащим (с возможными его определениями).

Метаданные


Множество данных может иметь надмножество, называемое метаданными.

Примечания

См. также

Ссылки

Wikimedia Foundation.
2010.

Данные — это… Что такое Данные?

Да́нные (калька от англ. data[источник не указан 101 день]) — представление фактов и идей в формализованном виде, пригодном для передачи и обработки в некотором информационном процессе.

Изначально — данные величины, то есть величины, заданные заранее, вместе с условием задачи. Противоположность — переменные величины.

В информатике данные — это результат фиксации, отображения информации на каком-либо материальном носителе, то есть зарегистрированное на носителе представление сведений независимо от того, дошли ли эти сведения до какого-нибудь приёмника и интересуют ли они его.[1]

Данные — это и текст книги или письма, и картина художника, и ДНК.

Данные, являющиеся результатом фиксации некоторой информации, сами могут выступать как источник информации. Информация, извлекаемая из данных, может подвергаться обработке, и результаты обработки фиксируются в виде новых данных.

Данные могут рассматриваться как записанные наблюдения, которые не используются, а пока хранятся.

Информация, отображаемая данными, может быть непонятна приемнику (шифрованный текст, текст на неизвестном языке и пр.).

Синонимы: сведения, информация

С точки зрения программиста, данные — это часть программы, совокупность значений определённых ячеек памяти, преобразование которых осуществляет код. С точки зрения компилятора, процессора, операционной системы, это совокупность ячеек памяти, обладающих определёнными свойствами (возможность чтения и записи (необяз.), невозможность исполнения).

Контроль за доступом к данным в современных компьютерах осуществляется аппаратно.

В соответствии с принципом фон Неймана, одна и та же область памяти может выступать как в качестве данных, так и в качестве исполнимого кода.

Типы данных

Традиционно выделяют два типа данных — двоичные (бинарные) и текстовые.

Двоичные данные обрабатываются только специализированным программным обеспечением, знающим их структуру, все остальные программы передают данные без изменений.

Текстовые данные воспринимаются передающими системами как текст, записанный на каком-либо языке. Для них может осуществляться перекодировка (из кодировки отправляющей системы в кодировку принимающей), заменяться символы переноса строки, изменяться максимальная длина строки, изменяться количество пробелов в тексте.

Передача текстовых данных как бинарных приводит к необходимости изменять кодировку в прикладном программном обеспечении (это умеет большинство прикладного ПО, отображающего текст, получаемый из разных источников), передача бинарных данных как текстовых может привести к их необратимому повреждению.

Данные в объектно-ориентированном программировании

Могут обрабатываться функциями объекта, которому принадлежат сами, либо функциями других объектов, имеющими для этого возможность.

Данные в языках разметки

Имеют различное отображение в зависимости от выбранного способа представления.

Данные в XML

В теории множеств

В отличие от операций над элементами множества, представляют собой множество (название и элементы множества)

В лингвистике

В отличие от операций (действие, процесс) по работе с данными (сказуемое с возможными его обстоятельствами и дополнениями), выражаются подлежащим (с возможными его определениями).

Метаданные

Множество данных может иметь надмножество, называемое метаданными. Другими словами, метаданные — это данные о данных.

Операции с данными

Для повышения качества данные преобразуются из одного вида в другой с помощью методов обработки. Обработка данных включает операции:

  1. ввод (сбор) данных — накопление данных с целью обеспечения достаточной полноты для принятия решений;
  2. формализация данных — приведение данных, поступающих из разных источников, к одинаковой форме, для повышения их доступности;
  3. фильтрация данных — это отсеивание «лишних» данных, в которых нет необходимости для повышения достоверности и адекватности;
  4. сортировка данных — это упорядочивание данных по заданному признаку с целью удобства их использования;
  5. архивация — это организация хранения данных в удобной и легкодоступной форме;
  6. защита данных — включает меры, направленные на предотвращение утраты, воспроизведения и модификации данных;
  7. транспортировка данных — приём и передача данных между участниками информационного процесса;
  8. преобразование данных — это перевод данных из одной формы в другую или из одной структуры в другую.

Примечания

  1. Максимович Г. Ю. Информационные системы : Учебное пособие / Ю. Г. Максимович, А. Г. Романенко, О. Ф. Самойлюк; Под общей ред. К. И. Курбакова. — М.: Изд-во Рос. экон. акад., 1999. — 198 с.

См. также

Что такое наука о данных? Руководство по науке о данных для новичков

По мере того, как мир вступал в эру больших данных, потребность в их хранении также возрастала. До 2010 года это было главной проблемой и заботой предприятий отрасли. Основное внимание уделялось созданию инфраструктуры и решений для хранения данных. Теперь, когда Hadoop и другие фреймворки успешно решили проблему хранения, акцент сместился на обработку этих данных. Секретный соус здесь — Data Science. Все идеи, которые вы видите в голливудских научно-фантастических фильмах, могут действительно воплотиться в реальность с помощью Data Science.Наука о данных — это будущее искусственного интеллекта. Поэтому очень важно понимать, что такое Data Science и как это может повысить ценность вашего бизнеса. Вышел

Edureka 2019 Tech Career Guide! В руководстве представлены самые популярные должности, точные схемы обучения, обзор отрасли и многое другое. Скачать сейчас.

В этом блоге я затрону следующие темы.

К концу этого блога вы сможете понять, что такое наука о данных и ее роль в извлечении значимой информации из сложных и больших наборов данных, окружающих нас.Чтобы получить более глубокие знания о Data Science, вы можете зарегистрироваться на Data Science Certification Training от Edureka с круглосуточной поддержкой и пожизненным доступом.

Что такое Data Science?

Наука о данных — это сочетание различных инструментов, алгоритмов и принципов машинного обучения с целью обнаружения скрытых закономерностей в необработанных данных. Но чем это отличается от того, что статистики делали в течение многих лет?

Ответ заключается в разнице между объяснением и прогнозированием.

Как видно из рисунка выше, аналитик данных обычно объясняет, что происходит, обрабатывая историю данных. С другой стороны, Data Scientist не только выполняет исследовательский анализ, чтобы извлечь из него информацию, но также использует различные передовые алгоритмы машинного обучения для определения наступления определенного события в будущем. Специалист по анализу данных будет смотреть на данные под разными углами, иногда с ранее неизвестных.

Итак, Data Science в основном используется для принятия решений и прогнозов с использованием прогнозирующей причинно-следственной аналитики, предписывающей аналитики (прогнозирующей плюс наука о принятии решений) и машинного обучения.

  • Прогнозирующая причинно-следственная аналитика — Если вам нужна модель, которая может предсказывать возможности определенного события в будущем, вам необходимо применить прогнозирующую причинно-следственную аналитику. Скажем, если вы предоставляете деньги в кредит, то вероятность того, что клиенты будут своевременно производить платежи по кредитам, вызывает у вас беспокойство. Здесь вы можете построить модель, которая может выполнять прогнозный анализ истории платежей клиента, чтобы предсказать, будут ли будущие платежи своевременными или нет.
  • Предписывающая аналитика: Если вам нужна модель, обладающая интеллектом для принятия собственных решений и способностью модифицировать ее с помощью динамических параметров, вам, безусловно, потребуется предписывающая аналитика для нее. Это относительно новая область, в которой можно давать советы. Другими словами, он не только предсказывает, но и предлагает ряд предписанных действий и связанных с ними результатов.
    Лучшим примером этого является беспилотный автомобиль Google, о котором я тоже говорил ранее.Данные, собранные транспортными средствами, можно использовать для обучения беспилотных автомобилей. Вы можете запускать алгоритмы на этих данных, чтобы внести в них интеллект. Это позволит вашему автомобилю принимать решения, например, когда повернуть, какой путь выбрать, когда замедлить или ускориться.
  • Машинное обучение для прогнозирования — Если у вас есть данные о транзакциях финансовой компании и вам нужно построить модель для определения будущей тенденции, тогда лучше всего подойдут алгоритмы машинного обучения. Это подпадает под парадигму обучения с учителем.Это называется контролируемым, потому что у вас уже есть данные, на основе которых вы можете обучать свои машины. Например, модель обнаружения мошенничества может быть обучена с использованием исторической записи мошеннических покупок.
  • Машинное обучение для обнаружения закономерностей — Если у вас нет параметров, на основе которых вы можете делать прогнозы, вам нужно найти скрытые закономерности в наборе данных, чтобы иметь возможность делать значимые прогнозы. Это не что иное, как модель без учителя, поскольку у вас нет предопределенных ярлыков для группировки.Наиболее распространенный алгоритм, используемый для обнаружения шаблонов, — это кластеризация.
    Допустим, вы работаете в телефонной компании, и вам необходимо установить сеть, поставив вышки в регионе. Затем вы можете использовать метод кластеризации, чтобы найти те местоположения вышек, которые обеспечат получение всеми пользователями сигнала оптимальной мощности.

Давайте посмотрим, как соотношение описанных выше подходов различается как для анализа данных, так и для науки о данных. Как вы можете видеть на изображении ниже, анализ данных в определенной степени включает описательную аналитику и прогнозирование.С другой стороны, наука о данных больше касается прогнозирующей причинно-следственной аналитики и машинного обучения.

Теперь, когда вы знаете, что такое Data Science, давайте выясним, почему это вообще было необходимо.

Почему наука о данных?

  • Обычно данные, которые у нас были, были в основном структурированными и небольшими по размеру, которые можно было анализировать с помощью простых инструментов бизнес-аналитики. В отличие от данных в традиционных системах, которые в основном были структурированными, сегодня большая часть данных неструктурирована или частично структурирована.Давайте посмотрим на тенденции данных на приведенном ниже изображении, которое показывает, что к 2020 году более 80% данных будут неструктурированными.

    Эти данные генерируются из различных источников, таких как финансовые журналы, текстовые файлы, мультимедийные формы, датчики и инструменты. Простые инструменты бизнес-аналитики не способны обрабатывать такой огромный объем и разнообразие данных. Вот почему нам нужны более сложные и продвинутые аналитические инструменты и алгоритмы для обработки, анализа и извлечения из них значимой информации.

Это не единственная причина, по которой Data Science стала такой популярной. Давайте копнем глубже и посмотрим, как Data Science используется в различных областях.

  • Как насчет того, чтобы вы могли понять точные требования ваших клиентов на основе существующих данных, таких как история просмотров клиента, история покупок, возраст и доход. Несомненно, все эти данные у вас были и раньше, но теперь, имея огромный объем и разнообразие данных, вы можете более эффективно обучать модели и более точно рекомендовать продукт своим клиентам.Разве это не было бы замечательно, ведь это принесет больше бизнеса вашей организации?
  • Давайте рассмотрим другой сценарий, чтобы понять роль Data Science в принятии решений. Как насчет того, чтобы у вашей машины хватило ума отвезти вас домой? Беспилотные автомобили собирают данные в реальном времени с датчиков, включая радары, камеры и лазеры, для создания карты своего окружения. На основе этих данных он принимает решения, например, когда ускоряться, когда снижать скорость, когда обгонять, где делать поворот, — с использованием передовых алгоритмов машинного обучения.
  • Давайте посмотрим, как Data Science можно использовать в прогнозной аналитике. Возьмем, к примеру, прогноз погоды. Данные с кораблей, самолетов, радаров, спутников можно собирать и анализировать для построения моделей. Эти модели не только предсказывают погоду, но и помогают предсказывать возникновение любых стихийных бедствий. Это поможет вам заранее принять соответствующие меры и спасти множество драгоценных жизней.

Давайте взглянем на инфографику ниже, чтобы увидеть все области, в которых Data Science производит свое впечатление.

Кто такой специалист по данным?

На сайте Data Scientists доступно несколько определений. Проще говоря, Data Scientist — это тот, кто практикует искусство Data Science. Термин «специалист по данным» был придуман после учета того факта, что специалист по анализу данных извлекает много информации из научных областей и приложений, будь то статистика или математика.

Чем занимается специалист по данным?

Специалисты по обработке данных — это те, кто решает сложные проблемы с данными, имея большой опыт в определенных научных дисциплинах.Они работают с несколькими элементами, связанными с математикой, статистикой, информатикой и т. Д. (Хотя они могут не быть экспертами во всех этих областях). Они широко используют новейшие технологии для поиска решений и выводов, которые имеют решающее значение для роста и развития организации. Специалисты по данным представляют данные в гораздо более удобной форме по сравнению с необработанными данными, доступными им как в структурированных, так и в неструктурированных формах.

Чтобы узнать больше о Data Scientist, вы можете обратиться к статье Кто такой Data Scientist?

Двигаясь дальше, давайте теперь обсудим BI.Я уверен, что вы тоже слышали о Business Intelligence (BI). Часто Data Science путают с BI. Я обозначу несколько кратких и четких различий между ними, которые помогут вам лучше понять. Давайте посмотрим.

Бизнес-аналитика (BI) против науки о данных

  • Бизнес-аналитика (BI) в основном анализирует предыдущие данные, чтобы найти ретроспективный анализ и понимание бизнес-тенденций. Здесь BI позволяет вам брать данные из внешних и внутренних источников, готовить их, запускать запросы и создавать информационные панели, чтобы отвечать на такие вопросы, как квартальный анализ доходов или бизнес-проблемы.BI может оценить влияние определенных событий в ближайшем будущем.
  • Наука о данных — это более дальновидный подход, исследовательский способ с упором на анализ прошлых или текущих данных и прогнозирование будущих результатов с целью принятия обоснованных решений. Он отвечает на открытые вопросы о том, «что» и «как» происходят.

Давайте посмотрим на некоторые контрастные черты.

Функции Business Intelligence (BI) Data Science
Источники данных Структурированные
(обычно SQL, часто хранилища данных)
как структурированные, так и неструктурированные2 , облачные данные, SQL, NoSQL, текст)

Подход Статистика и визуализация Статистика, машинное обучение, анализ графиков, нейролингвистическое программирование (НЛП)
Фокус Прошлое и настоящее Настоящее и будущее
Инструменты Pentaho, Microsoft BI, QlikView, R RapidMiner, BigML, Weka, R

Это все о том, что такое Data Science, теперь давайте разберемся с жизненным циклом данных Наука.

Распространенная ошибка, которую делают в проектах Data Science, — это поспешный сбор и анализ данных без понимания требований или даже правильной постановки бизнес-проблемы. Поэтому для вас очень важно соблюдать все этапы жизненного цикла Data Science, чтобы обеспечить бесперебойную работу проекта.

Жизненный цикл науки о данных

Вот краткий обзор основных фаз жизненного цикла науки о данных:


Этап 1 — Обнаружение:
Прежде чем приступить к проекту, важно понять различные спецификации, требования, приоритеты и требуемый бюджет.Вы должны уметь задавать правильные вопросы. Здесь вы оцениваете, есть ли у вас необходимые ресурсы с точки зрения людей, технологий, времени и данных для поддержки проекта. На этом этапе вам также необходимо сформулировать бизнес-проблему и сформулировать начальные гипотезы (IH) для проверки.

Этап 2 — Подготовка данных: На этом этапе вам потребуется аналитическая песочница, в которой вы можете выполнять аналитику на протяжении всего проекта.Перед моделированием вам необходимо изучить, предварительно обработать и обработать данные. Далее вы выполните ETLT (извлечение, преобразование, загрузку и преобразование), чтобы получить данные в песочнице. Давайте посмотрим на последовательность статистического анализа ниже.

Вы можете использовать R для очистки, преобразования и визуализации данных. Это поможет вам обнаружить выбросы и установить связь между переменными. После того, как вы очистили и подготовили данные, пора провести на них исследовательскую аналитику.Посмотрим, как этого добиться.

Этап 3 — Планирование модели: Здесь вы определите методы и приемы для построения отношений между переменными. Эти отношения создадут основу для алгоритмов, которые вы реализуете на следующем этапе. Вы будете применять исследовательскую аналитику данных (EDA), используя различные статистические формулы и инструменты визуализации.

Давайте посмотрим на различные инструменты планирования модели.

  1. R имеет полный набор возможностей моделирования и обеспечивает хорошую среду для построения интерпретируемых моделей.
  2. Службы анализа SQL могут выполнять аналитику в базе данных, используя общие функции интеллектуального анализа данных и базовые модели прогнозирования.
  3. SAS / ACCESS может использоваться для доступа к данным из Hadoop и используется для создания повторяемых и многократно используемых блок-схем моделей.

Несмотря на то, что на рынке представлено много инструментов, R является наиболее часто используемым инструментом.

Теперь, когда вы получили представление о природе ваших данных и решили, какие алгоритмы будут использоваться. На следующем этапе вы примените алгоритм и построите модель.

Этап 4 — Построение модели: На этом этапе вы разработаете наборы данных для целей обучения и тестирования. Здесь вам нужно подумать, хватит ли ваших существующих инструментов для запуска моделей или потребуется более надежная среда (например, быстрая и параллельная обработка). Вы проанализируете различные методы обучения, такие как классификация, ассоциация и кластеризация, для построения модели.

Построение модели можно выполнить с помощью следующих инструментов.

Этап 5 — Ввод в эксплуатацию: На этом этапе вы доставляете заключительные отчеты, брифинги, код и техническую документацию. Кроме того, иногда пилотный проект также реализуется в производственной среде в реальном времени. Это даст вам четкое представление о производительности и других связанных ограничениях в небольшом масштабе до полного развертывания.


Этап 6 — Сообщите о результатах:
Теперь важно оценить, смогли ли вы достичь своей цели, которую планировали на первом этапе.Итак, на последнем этапе вы определяете все ключевые результаты, сообщаете заинтересованным сторонам и определяете, являются ли результаты проекта успешными или неудачными на основе критериев, разработанных на этапе 1.

Теперь я возьму тематическое исследование, чтобы объяснить вам различные этапы, описанные выше.

Пример из практики: Профилактика диабета

Что, если бы мы могли предсказать возникновение диабета и заранее принять соответствующие меры для его предотвращения?
В этом варианте использования мы будем прогнозировать возникновение диабета, используя весь жизненный цикл, который мы обсуждали ранее.Давайте пройдемся по различным этапам.

Шаг 1:

  • Сначала мы соберем данные на основе истории болезни пациента, как описано в Этапе 1. Вы можете обратиться к образцам данных ниже.
  • Как видите, у нас есть различные атрибуты, указанные ниже.

Атрибуты:

  1. npreg — количество беременностей
  2. глюкоза — концентрация глюкозы в плазме
  3. bp — артериальное давление
  4. кожа — толщина кожной складки трицепса
  5. bmi — индекс массы тела
  6. ped — диабет функция родословной
  7. возраст — Возраст
  8. доход — Доход

Шаг 2:

  • Теперь, когда у нас есть данные, нам нужно очистить и подготовить данные для анализа данных.
  • В этих данных много несоответствий, таких как пропущенные значения, пустые столбцы, резкие значения и неправильный формат данных, которые необходимо очистить.
  • Здесь мы организовали данные в единую таблицу с разными атрибутами, чтобы они выглядели более структурированными.
  • Давайте посмотрим на примеры данных ниже.

В этих данных много несоответствий.

  1. В столбце npreg «единица» записывается словами, тогда как она должна быть в числовой форме, например 1.
  2. В столбце bp одно из значений 6600, что невозможно (по крайней мере, для человека), так как bp не может подняться до такого огромного значения.
  3. Как видите, столбец Доход пуст и не имеет смысла для прогнозирования диабета. Следовательно, иметь его здесь излишне, и его следует удалить из таблицы.
  • Итак, мы очистим и предварительно обработаем эти данные путем удаления выбросов, заполнения нулевых значений и нормализации типа данных.Если вы помните, это наша вторая фаза — предварительная обработка данных.
  • Наконец, мы получаем чистые данные, как показано ниже, которые можно использовать для анализа.

Шаг 3:

Теперь давайте проведем некоторый анализ, как обсуждалось ранее в Этапе 3.

  • Сначала мы загрузим данные в аналитическую песочницу и применим к ним различные статистические функции. Например, в R есть такие функции, как , описать , которые дают нам количество пропущенных значений и уникальных значений.Мы также можем использовать итоговую функцию, которая предоставит нам статистическую информацию, такую ​​как среднее, медианное, диапазон, минимальные и максимальные значения.
  • Затем мы используем методы визуализации, такие как гистограммы, линейные графики, ящичные диаграммы, чтобы получить четкое представление о распределении данных.

Шаг 4:

Теперь, основываясь на выводах, полученных на предыдущем шаге, лучше всего подходит для такого рода проблем дерево решений. Посмотрим как?

  • С тех пор у нас уже есть основные атрибуты для анализа, такие как npreg, bmi и т. Д., поэтому мы будем использовать технику контролируемого обучения для построения модели здесь.
  • Кроме того, мы особенно использовали дерево решений, потому что оно принимает во внимание все атрибуты за один раз, как те, которые имеют линейную связь, так и те, которые имеют нелинейную связь. В нашем случае у нас есть линейная связь между npreg и age, , тогда как нелинейная связь между npreg и ped .
  • Модели деревьев решений также очень надежны, поскольку мы можем использовать различные комбинации атрибутов для создания различных деревьев, а затем, наконец, реализовать одно с максимальной эффективностью.

Давайте посмотрим на наше дерево решений.

Здесь наиболее важным параметром является уровень глюкозы, поэтому это наш корневой узел. Теперь текущий узел и его значение определяют следующий важный параметр, который необходимо принять. Это продолжается до тех пор, пока мы не получим результат в виде pos или neg . Pos означает, что склонность к диабету положительная, а отрицательная означает, что склонность к диабету отрицательная.

Если вы хотите узнать больше о реализации дерева решений, обратитесь к этому блогу. Как создать идеальное дерево решений

Шаг 5:

На этом этапе мы запустим небольшой пилотный проект, чтобы проверить, результаты соответствующие.Мы также будем искать ограничения производительности, если таковые имеются. Если результаты неточны, то нам нужно перепланировать и перестроить модель.

Шаг 6:

После успешного выполнения проекта мы поделимся результатами для полного развертывания.

Быть специалистом по анализу данных легче сказать, чем сделать. Итак, давайте посмотрим, что вам нужно, чтобы стать специалистом по данным. Специалисту по данным требуются навыки в основном в трех основных областях, как показано ниже.

Как вы можете видеть на изображении выше, вам необходимо приобрести различные твердые и мягкие навыки.Вы должны хорошо разбираться в статистике и математике , чтобы анализировать и визуализировать данные. Излишне говорить, что Machine Learning составляет основу Data Science и требует от вас хороших навыков. Кроме того, вам необходимо хорошо разбираться в домене , над которым вы работаете, чтобы четко понимать бизнес-проблемы. Ваша задача на этом не заканчивается. Вы должны уметь реализовывать различные алгоритмы, которые требуют хороших навыков кодирования и . Наконец, как только вы приняли определенные ключевые решения, вам важно довести их до сведения заинтересованных сторон.Итак, хорошее общение определенно добавит вам очков к вашим навыкам.

Я призываю вас посмотреть этот видеоурок по Data Science, в котором объясняется, что такое Data Science, и все, что мы обсуждали в блоге. Давай, наслаждайся видео и расскажи мне, что ты думаешь.

Что такое наука о данных? Курс Data Science — Учебное пособие для начинающих | Edureka

В этом видео-курсе Edureka Data Science вы познакомитесь с потребностями науки о данных, что такое наука о данных, сценариями использования науки о данных для бизнеса, бизнес-аналитикой и наукой о данных, инструментами анализа данных, жизненным циклом науки о данных и демонстрацией.

В конце концов, не будет ошибкой сказать, что будущее принадлежит специалистам по данным. Прогнозируется, что к концу 2018 года потребуется около миллиона специалистов по анализу данных. Все больше и больше данных предоставят возможности для принятия ключевых бизнес-решений. Вскоре это изменит наш взгляд на мир, заваленный данными вокруг нас. Поэтому специалист по анализу данных должен обладать высокой квалификацией и иметь мотивацию для решения самых сложных задач.

Надеюсь, вам понравилось читать мой блог и вы поняли, что такое Data Science.Ознакомьтесь с нашим курсом по сертификации Data Science здесь, который включает в себя живое обучение под руководством инструктора и практический опыт работы с проектами.

.

Что такое аналитика данных? | Введение в анализ данных

Данные уже давно стали модным словом. Либо данные, создаваемые крупными предприятиями, либо данные, полученные от отдельных лиц, необходимо проанализировать каждый аспект данных, чтобы извлечь из этого пользу. Но как нам это сделать? Вот тут-то и появляется термин «аналитика данных». В этом блоге на тему «Что такое аналитика данных?» Вы познакомитесь с этим термином на практике.

Давайте рассмотрим темы, которые будут обсуждаться в этой статье:

Почему важна аналитика данных?

Аналитика данных играет ключевую роль в улучшении вашего бизнеса, поскольку она используется для сбора скрытой информации, создания отчетов, выполнения анализа рынка и улучшения бизнес-требований.

Какова роль аналитики данных?

Вы можете обратиться ниже:

  • Сбор скрытой информации — Скрытые выводы из данных собираются и затем анализируются в соответствии с бизнес-требованиями.
  • Создание отчетов — Отчеты создаются на основе данных и передаются соответствующим группам и отдельным лицам для выполнения дальнейших действий для быстрого роста бизнеса.
  • Выполните анализ рынка — Анализ рынка можно выполнить, чтобы понять сильные и слабые стороны конкурентов.
  • Улучшение бизнес-требований — Анализ данных позволяет улучшить бизнес в соответствии с требованиями и опытом клиентов.

Теперь, когда вы знаете о необходимости Data Analytics, позвольте мне кратко рассказать, что для вас такое Data Analytics.

Что такое аналитика данных для начинающих?

Аналитика данных относится к методам, используемым для анализа данных с целью повышения производительности и роста бизнеса. Данные извлекаются из различных источников, очищаются и классифицируются для анализа различных моделей поведения.Используемые методы и инструменты различаются в зависимости от организации или человека.

Итак, короче говоря, если вы понимаете свое бизнес-администрирование и имеете возможность выполнять исследовательский анализ данных для сбора необходимой информации, тогда вам хорошо делать карьеру в аналитике данных.

Итак, теперь, когда вы знаете, что такое Data Analytics, позвольте мне кратко рассказать о главных инструментах, используемых в этой области.

Какие инструменты используются в Data Analytics?

С ростом спроса на аналитику данных на рынке появилось множество инструментов с различными функциями для этой цели.Лучшие инструменты на рынке аналитики данных с открытым исходным кодом или удобные для пользователя:

  • R программирование — Этот инструмент является ведущим аналитическим инструментом, используемым для статистики и моделирования данных. R компилируется и работает на различных платформах, таких как UNIX, Windows и Mac OS. Он также предоставляет инструменты для автоматической установки всех пакетов в соответствии с требованиями пользователя.
  • Python — Python — это объектно-ориентированный язык программирования с открытым исходным кодом, который легко читать, писать и поддерживать.Он предоставляет различные библиотеки машинного обучения и визуализации, такие как Scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib, Pandas, Keras и т. Д. Он также может быть собран на любой платформе, такой как SQL-сервер, база данных MongoDB или JSON
  • Tableau Public — это бесплатное программное обеспечение, которое подключается к любому источнику данных, например, Excel, корпоративному хранилищу данных и т. д. Оно затем создает визуализации, карты, информационные панели и т. д. с обновлениями в реальном времени в Интернете.
  • QlikView — Этот инструмент предлагает обработку данных в памяти с быстрой доставкой результатов конечным пользователям.Он также предлагает ассоциацию данных и визуализацию данных, при этом данные сжимаются почти до 10% от исходного размера.
  • SAS — язык программирования и среда для обработки данных и аналитики, этот инструмент легко доступен и может анализировать данные из различных источников.
  • Microsoft Excel — Этот инструмент является одним из наиболее широко используемых инструментов для анализа данных. Этот инструмент, который в основном используется для внутренних данных клиентов, анализирует задачи, суммирующие данные, с предварительным просмотром сводных таблиц.
  • RapidMiner — мощная интегрированная платформа, которая может интегрироваться с любыми типами источников данных, такими как Access, Excel, Microsoft SQL, Tera data, Oracle, Sybase и т. Д. Этот инструмент в основном используется для прогнозной аналитики, такой как интеллектуальный анализ данных, текстовая аналитика, машинное обучение.
  • KNIME — Konstanz Information Miner (KNIME) — это платформа анализа данных с открытым исходным кодом, которая позволяет анализировать и моделировать данные. Используя преимущества визуального программирования, KNIME предоставляет платформу для отчетности и интеграции благодаря своей концепции модульного конвейера данных.
  • OpenRefine — Это программное обеспечение для очистки данных, также известное как GoogleRefine, поможет вам очистить данные для анализа. Он используется для очистки беспорядочных данных, преобразования данных и анализа данных с веб-сайтов.
  • Apache Spark — один из крупнейших крупномасштабных механизмов обработки данных, этот инструмент выполняет приложения в кластерах Hadoop в 100 раз быстрее в памяти и в 10 раз быстрее на диске. Этот инструмент также популярен для конвейеров данных и разработки моделей машинного обучения.

Теперь, когда вы знаете все об анализе данных, позвольте мне рассказать вам, кем вы можете стать, получив знания в этой области.

Что ж, вы можете стать известным аналитиком данных. Теперь, если вы спросите меня « Кто такой аналитик данных?», , то я отвечу, что аналитик данных — это профессионал, который может анализировать данные, применяя различные инструменты и методы и собирая необходимую информацию.

Итак, давайте теперь обсудим, как вы можете стать аналитиком данных?

Как стать аналитиком данных?

Аналитики данных переводят числа на простой английский.Аналитик данных приносит пользу своим компаниям, поскольку получает информацию по конкретным темам, а затем интерпретирует, анализирует и представляет результаты в подробных отчетах . Итак, если у вас есть возможность собирать данные из различных источников, анализировать данные, собирать скрытые данные и создавать отчеты, вы можете стать аналитиком данных. См. Изображение ниже:

Рис. 1 : Процесс анализа данных — что такое аналитика данных

Помимо вышеупомянутых возможностей, аналитик данных также должен обладать такими навыками, как статистика, очистка данных, исследовательский анализ данных, и визуализация данных.Кроме того, если у вас есть знания в области машинного обучения, это поможет вам выделиться из толпы.

В среднем аналитик данных может рассчитывать на зарплату 404 660 (IND) или 83 878 долларов (США). Как эксперты, аналитики данных часто используют свои навыки и инструменты для проведения конкурентного анализа и выявления тенденций в отраслях. Если вы хотите узнать больше о тенденциях в области заработной платы аналитика данных, вы можете прочитать полную статью о зарплате аналитика данных.

Итак, теперь, когда вы немного знаете об аналитике данных, позвольте мне показать вам практическую работу с R, где мы проанализируем набор данных и соберем некоторые идеи.

Что такое аналитика данных с примерами: практическое руководство

Ниже приводится пример анализа данных, в котором мы будем анализировать данные переписи и решать несколько постановок задач.

Структура набора данных:

Набор данных состоит из следующих столбцов:

  • House_number
  • Husband_Age
  • Wife_Age
  • Husband_Income
  • Wife_Income 900OJ
  • Number_Ofroom_Offices 900_Offroom_Office 900U
  • Number_Of22_B Режим
  • Дом_Владелец / Арендуемый, Говорящий_Язык
  • Десятилетие_Of_House_Built.

Постановка проблемы:

Чтобы выяснить следующее:

  • Знать минимальный, максимальный и средний возраст жены
  • Знать медиану, квантиль, дисперсию и стандартное отклонение дохода мужа
  • Найдите частоту Количество детей и количество спален

Решение:

Шаги, которые мы собираемся выполнить, следующие:

  • Импортировать набор данных
  • Выполнить очистку данных
  • Вычислить минимальное, максимальное и среднее значение для жены Возраст
  • Рассчитайте медианное значение, квантиль, дисперсию, стандартное отклонение для дохода мужа
  • Постройте график данных для количества детей и количества спален

Шаг 1: Для импорта набора данных вы можете использовать чтение .csv и укажите путь к CSV-файлу, который нужно прочитать. После этого назначьте этот CSV-файл переменной для использования в будущем. Здесь я назначил его sampledata .

#Importing Dataset
sampledata <- read.csv ("C: /Users/Sahiti/Desktop/Census_Data.csv")

 

Шаг 2: Теперь вы можете просмотреть свой набор данных, используя команду «Просмотр» и имя переменной.

Просмотр (образцы данных)

 

Шаг 3: Теперь, если вы наблюдаете в своем наборе данных, вы найдете значения NA.Итак, я собираюсь заменить значения NA на 0 . Для этого вы можете использовать функцию is.na . Эта функция найдет все значения NA, заменит их на 0 и вернет их той же переменной. См. Ниже.

# Замена значений NA на 0
sampledata [is.na (sampledata)] <- 0

 

Теперь, если вы снова просмотрите набор данных, вы обнаружите, что все значения NA заменены на 0. Для этого вы можете использовать View (sampledata) .

Шаг 4: Теперь, когда все нулевые значения удалены, используйте функцию сводки, чтобы получить сводку набора данных.

# сводка набора данных
сводка (образцы данных)

 

Шаг 5: После этого для расчета минимального, максимального и среднего значения Wife_Age вы можете использовать встроенные функции (min, max, mean) следующим образом.

# Для расчета минимального, максимального и среднего значения Wife_Age
мин (выборочные данные $ Wife_Age)
max (sampledata $ Wife_Age)
среднее (sampledata $ Wife_Age)

 

Шаг 6: Теперь для вычисления медианы, квантильного диапазона, дисперсии и стандартного отклонения Husband_Income вы можете использовать встроенные функции (median, quantile, var, sd) следующим образом.

# Для расчета медианы, квантиля, дисперсии, стандартного отклонения Husband_Income
медиана (выборочные данные $ Husband_Income)
квантиль (выборочные данные $ Husband_Income)
var (sampledata $ Husband_Income)
sd (sampledata $ Husband_Income)

 

Шаг 7: Теперь, чтобы построить количество детей и количество спален, вы можете использовать гистограмму и гистограмму.

# Построить количество детей
hist (sampledata $ Number_Of_Children)

 

Как вы можете ясно видеть на вышеприведенном графике, частота числа детей в диапазоне от 0 до 2 является самой высокой.

Теперь, чтобы найти количество спален, я назначил количество спален таблице, которая снова присвоена переменной countofbedrooms .

# Построить количество спален.
countofbedrooms <- таблица (sampledata $ Number_Of_Bedrooms)
barplot (countofbedrooms, main = "Распределение спален", xlab = "Количество спален")

 

Как вы можете видеть на приведенном выше графике, количество спален 3 является самым большим.

Итак, ребята, на этом мы подошли к концу статьи «Что такое аналитика данных?».Если вы хотите сделать интересную карьеру, сейчас самое подходящее время для повышения квалификации и использования карьерных возможностей Data Analysis, которые появляются на вашем пути.

Edureka имеет специально подобранную мастер-программу Data Analytics , которая поможет вам овладеть инструментами и системами, используемыми профессионалами в области аналитики данных. Он включает в себя углубленное обучение по статистике, аналитике данных с помощью R, SAS и Tableau. Учебная программа была определена на основе обширного исследования более 5000 описаний должностей по всему миру.

Есть вопросы? Пожалуйста, укажите это в комментариях к теме «Что такое аналитика данных?» статья, и мы свяжемся с вами.

.

Что такое наука о данных? Полное руководство по науке о данных для начинающих

Data Science стала одной из самых востребованных профессий 21 века. Это стало модным словом, о котором в наши дни говорят почти все. Но что такое Data Science? В этой статье мы демистифицируем науку о данных, роль специалиста по данным и рассмотрим инструменты, необходимые для освоения науки о данных.

Итак, приступим к руководству по науке о данных.

Что такое наука о данных?

«Наука о данных - это извлечение, подготовка, анализ, визуализация и поддержание информации.Это междисциплинарная область, в которой используются научные методы и процессы для извлечения информации из данных. ”

С появлением новых технологий наблюдается экспоненциальный рост данных. Это дало возможность анализировать и извлекать значимые выводы из данных. Это требует специальных знаний «Data Scientist», который может использовать различные статистические инструменты и инструменты машинного обучения для понимания и анализа данных. Data Scientist, специализирующийся на Data Science, не только анализирует данные, но также использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих наступлений события .Таким образом, мы можем понимать науку о данных как область, которая занимается обработкой данных, анализом и извлечением информации из данных с использованием различных статистических методов и компьютерных алгоритмов. Это мультидисциплинарная область, сочетающая математику, статистику и информатику.

Почему наука о данных?

Итак, зная, что такое Data Science, вы должны понять, почему Data Science важна. Итак, данные стали топливом для промышленности. Это новое электричество.Компаниям необходимы данные для функционирования, роста и улучшения своего бизнеса. Специалисты по обработке данных работают с данными, чтобы помочь компаниям в принятии правильных решений. Подход, основанный на данных, применяемый компаниями с помощью специалистов по данным, которые анализируют большой объем данных для получения значимой информации. Эти идеи будут полезны компаниям, которые хотят проанализировать себя и свою деятельность на рынке. Помимо коммерческих отраслей, отрасли здравоохранения также используют Data Science.где огромным спросом пользуются технологии для распознавания микроскопических опухолей и деформаций на ранней стадии диагностики.

Количество должностей специалистов по обработке данных выросло на 650% с 2012 года. Около 11,5 миллионов рабочих мест будет создано к 2026 году согласно данным Бюро статистики труда США. Кроме того, работа Data Scientist входит в число лучших новых вакансий на Linkedin. Вся статистика указывает на растущий спрос на специалистов по данным.

Роль специалиста по данным

Возможно, вы захотите узнать, кто такой специалист по данным и каковы его / ее роли в различных областях.Специалист по данным занимается как неструктурированными, так и структурированными данными. Неструктурированные данные представлены в необработанном формате, который требует обширной предварительной обработки, очистки и организации данных, чтобы придать содержательную структуру набору данных. Затем специалист по данным исследует эти систематизированные данные и тщательно анализирует их, чтобы извлечь из них информацию, используя различные статистические методологии. Мы используем эти статистические методы для описания, визуализации и гипотезы информации на основе данных. Затем, используя передовые алгоритмы машинного обучения, специалист по данным предсказывает возникновение событий и принимает решения на основе данных.

A Data Scientist развертывает обширные массивы инструментов и методов для распознавания повторяющихся закономерностей в данных. Эти инструменты варьируются от SQL, Hadoop до Weka, R и Python. Специалисты по анализу данных обычно выступают в качестве консультантов, нанятых компаниями, где они участвуют в различных процессах принятия решений и создании стратегий. Другими словами, специалисты по анализу данных используют значимые выводы из данных, чтобы помочь компаниям принимать более разумные бизнес-решения. Например, такие компании, как Netflix, Google и Amazon, используют Data Science для разработки эффективных систем рекомендаций для своих пользователей.Точно так же различные финансовые компании используют прогнозную аналитику и методы прогнозирования для прогнозирования цен на акции. Data Science помогла создать более умные системы, которые могут принимать автономные решения на основе наборов исторических данных. Благодаря его ассимиляции с новыми технологиями, такими как компьютерное зрение, обработка естественного языка и обучение с подкреплением, он проявил себя, чтобы сформировать более широкую картину искусственного интеллекта .

Решение проблем с наукой о данных

При решении реальной проблемы с помощью Data Science первый шаг к ее решению начинается с очистки и предварительной обработки данных.Когда специалисту по данным предоставляется набор данных, он может быть в неструктурированном формате с различными несоответствиями. Организация данных и удаление ошибочной информации упрощает анализ и получение информации. Этот процесс включает удаление избыточных данных, преобразование данных в предписанный формат, обработку пропущенных значений и т. Д.

Data Scientist анализирует данные с помощью различных статистических процедур. В частности, используются два типа процедур:

  • Описательная статистика
  • Выводная статистика

Предположим, что вы специалист по данным, работающий в компании, производящей сотовые телефоны.Вы должны анализировать клиентов, использующих мобильные телефоны вашей компании. Для этого вы сначала внимательно изучите данные и поймете различные тенденции и закономерности. В конце вы обобщите данные и представите их в виде графика или диаграммы. Поэтому для решения проблемы вы применяете описательную статистику.

Затем вы сделаете «выводы» или заключения на основе данных. Мы поймем логическую статистику на следующем примере - Предположим, вы хотите выяснить ряд дефектов, возникших во время производства.Однако индивидуальное тестирование мобильных телефонов может занять время. Поэтому вы рассмотрите выборку данных телефонов и сделаете обобщение о количестве неисправных телефонов в общей выборке.

Теперь вам нужно спрогнозировать продажи мобильных телефонов на период двух лет. В результате вы будете использовать алгоритмы регрессии. На основе заданных прошлых продаж вы будете использовать алгоритмы регрессии для прогнозирования продаж с течением времени.

Кроме того, вы хотите проанализировать, будут ли клиенты покупать продукт, исходя из их годовой зарплаты, возраста, пола и кредитного рейтинга.Вы будете использовать исторические данные, чтобы узнать, купят ли клиенты (1) или нет (0). Поскольку существует два выхода или «класса», вы будете использовать алгоритм двоичной классификации. Кроме того, если существует более двух выходных классов, мы используем алгоритм многомерной классификации для решения проблемы. Обе вышеуказанные задачи являются частью «контролируемого обучения».

Существуют также экземпляры «немаркированных» данных. При этом отсутствует разделение выпуска по фиксированным классам, как упомянуто выше. Предположим, вам нужно найти группы потенциальных клиентов и лидов на основе их социально-экономического фона.Поскольку у вас нет фиксированного набора классов в ваших исторических данных, вы будете использовать алгоритм кластеризации для идентификации кластеров или наборов потенциальных клиентов. Кластеризация - это алгоритм «обучения без учителя».

Автомобили с автоматическим управлением стали модной технологией. Принцип, лежащий в основе беспилотного автомобиля, - автономия, то есть способность принимать решения без вмешательства человека. Традиционным компьютерам для вывода продукции требовался человеческий вклад. Обучение с подкреплением решило проблему зависимости от человека.Обучение с подкреплением - это выполнение определенных действий для накопления максимального вознаграждения. Вы можете понять это на следующем примере: Предположим, вы обучаете собаку приносить мяч. Затем вы награждаете собаку угощением или наградой каждый раз, когда она берет мяч. Вы не угостите его, если он не принесет мяч. Собака получит удовольствие от угощения, если принесет мяч обратно. В обучении с подкреплением используется тот же принцип. Мы даем агенту вознаграждение в зависимости от его действия, и он будет пытаться максимизировать вознаграждение.

Специалисту по данным потребуются инструменты и программное обеспечение для решения вышеупомянутых проблем. Теперь мы рассмотрим некоторые инструменты, которые Data Scientist использует для решения этих проблем.

Инструменты для науки о данных

Data Scientists используют традиционные статистические методологии, которые составляют основу алгоритмов машинного обучения. Они также используют алгоритмы глубокого обучения для создания надежных прогнозов. Специалисты по анализу данных используют следующие инструменты и языки программирования :

я.R

R - это язык сценариев , специально разработанный для статистических вычислений. Он широко используется для анализа данных, статистического моделирования, прогнозирования временных рядов, кластеризации и т. Д. R в основном используется для статистических операций. Он также обладает функциями объектно-ориентированного языка программирования. R - это язык на основе интерпретатора, который широко популярен во многих отраслях.

ii. Python

Как и R, Python является языком программирования высокого уровня на основе интерпретатора.Python - универсальный язык. Он в основном используется для науки о данных и разработки программного обеспечения. Python приобрел популярность благодаря простоте использования и читабельности кода. В результате Python широко используется для анализа данных, обработки естественного языка и компьютерного зрения. Python поставляется с различными графическими и статистическими пакетами, такими как Matplotlib, Numpy, SciPy, и более продвинутыми пакетами для глубокого обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, Keras и т. Д. Для целей интеллектуального анализа данных, обработки, визуализации и разработки прогнозных моделей мы используем Python.Это делает Python очень гибким языком программирования.

iii. SQL

SQL означает язык структурированных запросов. Специалисты по данным используют SQL для управления данными, хранящимися в базах данных, и запросов к ним. Возможность извлекать информацию из баз данных - это первый шаг к анализу данных. Реляционные базы данных - это набор данных, организованных в таблицы. Мы используем SQL для извлечения, управления и обработки данных. Например, специалист по данным, работающий в банковской сфере, использует SQL для извлечения информации о клиентах.В то время как реляционные базы данных используют SQL, «NoSQL» является популярным выбором для нереляционных или распределенных баз данных. В последнее время NoSQL набирает популярность благодаря своей гибкой масштабируемости, динамическому дизайну и природе с открытым исходным кодом. MongoDB, Redis и Cassandra - одни из популярных языков NoSQL.

iv. Hadoop

Большие данные - еще один популярный термин, связанный с управлением и хранением огромных объемов данных. Данные бывают структурированными или неструктурированными. Специалист по данным должен быть знаком со сложными данными и должен знать инструменты, которые регулируют хранение массивных наборов данных.Один из таких инструментов - Hadoop. Будучи программным обеспечением с открытым исходным кодом, Hadoop использует распределенную систему хранения с использованием модели под названием «MapReduce». В Hadoop есть несколько пакетов, таких как Apache Pig, Hive, HBase и т. Д. Благодаря своей способности быстро обрабатывать колоссальные данные, масштабируемой архитектуре и недорогому развертыванию Hadoop стал самым популярным программным обеспечением для больших данных .

против Tableau

Tableau - это программа для визуализации данных, специализирующаяся на графическом анализе данных.Он позволяет пользователям создавать интерактивные визуализации и информационные панели. Это делает Tableau идеальным выбором для отображения различных тенденций и анализа данных в форме взаимодействующих диаграмм, таких как древовидные карты, гистограммы, прямоугольные диаграммы и т. Д. Важной особенностью Tableau является его способность подключаться к электронным таблицам, реляционным базам данных и облачным платформам. . Это позволяет Tableau напрямую обрабатывать данные, что упрощает работу пользователей.

vi. Weka

Для специалистов по анализу данных, которые хотят познакомиться с машинным обучением в действии, Weka может стать идеальным вариантом.Weka обычно используется для интеллектуального анализа данных, но также состоит из различных инструментов , необходимых для операций машинного обучения. Это программное обеспечение с полностью открытым исходным кодом, в котором используется графический интерфейс, упрощающий взаимодействие пользователей, без каких-либо строк кода.

Приложения науки о данных

Data Science создала прочные позиции в нескольких отраслях, таких как медицина, банковское дело, производство, транспорт и т. Д. Он имеет огромное количество приложений и имеет множество применений. . Вот некоторые из следующих приложений Data Science:

я. Наука о данных в здравоохранении

Data Science играет ключевую роль в индустрии здравоохранения. С помощью алгоритмов классификации врачи могут обнаруживать рак и опухоли на ранней стадии с помощью программного обеспечения Image Recognition. Genetic Industries использует Data Science для анализа и классификации паттернов геномных последовательностей . Различные виртуальные помощники также помогают пациентам избавиться от физических и психических недугов.

ii. Наука о данных в электронной коммерции

Amazon использует систему рекомендаций, которая рекомендует пользователям различные продукты на основе их прошлых покупок. Специалисты по данным разработали рекомендательные системы для прогнозирования предпочтений пользователей с помощью машинного обучения.

iii. Наука о данных в производстве

Промышленные роботы взяли на себя рутинные и повторяющиеся роли, необходимые в производственном подразделении. Эти промышленные роботы автономны по своей природе и используют технологии Data Science, такие как обучение с подкреплением и распознавание изображений.

iv. Наука о данных как переговорные агенты

Amazon Alexa и Siri от Apple используют распознавание речи, чтобы понимать пользователей. Специалисты по обработке данных разрабатывают эту систему распознавания речи, которая преобразует человеческую речь в текстовые данные. Кроме того, он использует различные алгоритмы машинного обучения для классификации пользовательских запросов и предоставления соответствующего ответа.

v. Наука о данных на транспорте

В

Self Driving Cars используются автономные агенты, которые используют алгоритмы обучения с подкреплением и алгоритмы обнаружения.Самоходные автомобили больше не являются фантастикой благодаря достижениям в области науки о данных.

Сводка

Хотя наука о данных - обширный предмет, представляющий собой совокупность нескольких технологий и дисциплин, при правильном подходе можно приобрести эти навыки. В конце концов, Data Science - очень прочная область, которая лучше всего подходит для людей, которые умеют экспериментировать и решать проблемы. Благодаря большому количеству приложений Data Science стала наиболее универсальной карьерой .

.

Как стать аналитиком данных в 2020 году

Магистр наук о данных

  • Лучшие школы
    • 23 великие школы с магистерскими программами в области науки о данных
    • 22 лучших школы со степенью магистра информационных систем
    • 25 лучших школ с магистерскими программами бизнес-аналитики
  • Онлайн-программы
    • Программы получения степени в области наук о данных онлайн
    • Онлайн-бакалавриат компьютерных наук
    • Интернет-мастера программ бизнес-аналитики
    • Магистр программ в области информационных систем онлайн
    • Интернет-мастера компьютерной инженерии
    • Магистр компьютерных наук онлайн
    • Интернет-мастера по кибербезопасности
    • Программы онлайн-сертификатов в аналитике
  • по штату
    • Алабама
    • Аризона
    • Арканзас
    • Калифорния
    • Колорадо
    • Коннектикут
    • Делавэр
    • Флорида
    • Грузия
    • Гавайи
    • Айдахо
    • Иллинойс
    • Индиана
    • Айова
    • Канзас
    • Кентукки
    • Луизиана
    • Мэн
    • Мэриленд
    • Массачусетс
    • Мичиган
    • Миннесота
    • Миссисипи
    • Миссури
    • Монтана
    • Небраска
    • Невада
    • Нью-Гэмпшир
    • Нью-Джерси
    • Нью-Мексико
    • Нью-Йорк
    • Северная Каролина
    • Северная Дакота
    • Огайо
    • Оклахома
    • Орегон
    • Пенсильвания
    • Род-Айленд
    • Южная Каролина
    • Южная Дакота
    • Теннесси
    • Техас
    • Юта
    • Вермонт
    • Вирджиния
    • Вашингтон
    • Вашингтон, Д.С.
    • Западная Вирджиния
    • Висконсин
  • Связанные степени
    • Степень бакалавра наук о данных
    • Сертификационные программы по науке о данных от 2020 года
    • Магистр бухгалтерской аналитики
    • Магистр прикладной статистики
    • Магистр бизнес-аналитики
    • Магистр бизнес-аналитики в Интернете
    • Магистр бизнес-аналитики
    • Магистр геопространственных наук и ГИС
    • Магистр информатики здравоохранения
    • Магистр информационных систем
    • Магистр библиотековедения
    • Магистр аналитики данных государственной политики
    • MBA в области аналитики / науки о данных
    • Кандидат программ в области науки о данных
    • Программы за пределами США
  • Карьера
    • Бизнес-аналитик
    • Руководство по заработной плате бизнес-аналитика
    • Инженер по вычислительной технике
    • Ученый-компьютерщик
    • Аналитик данных
    • Руководство по зарплате аналитика данных
    • Архитектор данных
    • Инженер данных
    • Специалист по данным
    • Data Scientist Справочник по заработной плате
    • Маркетинговый аналитик
    • Количественный аналитик
    • Аналитик по информационной безопасности
    • Статист
  • Онлайн-курсы
    • Онлайн-курсы по Data Science
    • Курсы онлайн-аналитики данных
    • Курсы машинного обучения
    • Курсы по блокчейну
    • Курсы онлайн-цифрового маркетинга
    • Курсы FinTech
    • Курсы финансового анализа
    • Курсы по кибербезопасности
    • Курсы бизнес-аналитики
    • Курсы искусственного интеллекта
    • Курсы UX / UI
  • Учебные курсы
    • Учебные курсы по науке о данных
    • Учебные курсы по аналитике данных
    • Учебные курсы по кодированию
    • Учебные курсы по кибербезопасности
    • Учебные курсы UX / UI
    • Учебные курсы FinTech
    • Учебные курсы по цифровому маркетингу
  • Обучение
    • Что такое аналитика данных?
    • Что такое бизнес-аналитика?
    • Что такое компьютерная инженерия?
    • Что такое информатика?
    • Что вы можете сделать со степенью в области компьютерных наук?
    • Что такое нейронная сеть?
    • Что такое информационная система?
    • Изучение науки о данных онлайн
    • Преимущества программного обеспечения для бизнес-аналитики
    • Компьютерные науки vs.Компьютерная инженерия

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *