Bisogna avere una buona conoscenza dei concetti di programmazione come strutture dati e algoritmi . R: R Basics Vector List Data Frame Matrix Array Function, etc. dplyr ggplot2 Tidyr Shiny, etc. DataBase: SQL MongoDB Altro: Data Structure Time Complexity Web Scraping Linux Git

Andiamo a capire nel dettaglio uno dei tanti strumenti del data scientist. L'apprendimento profondo è ad oggi utilizzato e richiesto nella maggior parte delle aziende che trattano dati

Quali sono i linguaggi più usati o richiesti nella data science ?

Andiamo a capire nel dettaglio uno dei tanti strumenti del data scientist. L'apprendimento automatico è ad oggi utilizzato e richiesto nella maggior parte delle aziende che trattano dati

Se sei interessato a una carriera lavorando con i big data e con i numeri, ci sono due percorsi che potresti prendere in considerazione: diventare un analista di dati. diventare uno scienziato di dati. Qual è la differenza tra analisti di dati e scienziati di dati? Poiché il mondo fa sempre più affidamento sui dati in molti aspetti del business, della ricerca e dell'economia , sia i data scientist che gli analisti sono richiesti con stipendi generalmente superiori alla media

Ti consigliamo di verificare i seguenti errori comuni: Valori mancanti, forse clienti senza una data contatto iniziale Valori danneggiati, come voci non valide Differenze di fuso orario, forse il tuo database Dovrai usare la tua intuizione qui: Se un cliente non ha una data di contatto iniziale, ha senso dire che NON c'era una data di contatto iniziale? esplorativa dei dati (EDA).

Data Science e Intelligenza Artificiale, spesso confuse l'una con l'altra ma altrettante volte capaci

In questa Sezione andremo a vedere nello specifico chi è la figura " Data Scientist " , di cosa si occupa

. # Sostituisci i valori nulli con la media delle colonne di appartenenza data['column_name'].fillna (data['column_name'].value_counts().idxmax(). inplace=True) Qui utilizziamo il metodo value_counts()

Vediamo quali università in Italia offrono un percorso di studi che calzi a pennello con la data science

funzionalità in un determinato intervallo: from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np data # creiamo lo scaler method scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) # Scaliamo e trasformiamo i dati scaled_data = scaler.fit_transform(data) print(scaled_data) # [[0.3 0.03448276] # [1. 1. ] # [0.9 0.4137931 ] # [0. 0. ]] Come puoi vedere, i nostri dati

Può sembrare che uno scienziato dei dati non abbia bisogno di Java, tuttavia, framework come Hadoop vengono Questi framework costituiscono gran parte dello stack di big data. di big data in esecuzione in sistemi cluster. Ciò consente l'archiviazione di enormi quantità di dati e consente una maggiore potenza di elaborazione ha effettivamente una serie di librerie e strumenti per l'apprendimento automatico e la scienza dei dati

Di solito, i data scientist provengono da diversi background educativi e di esperienza lavorativa, la raccomandazione è che bisogna avere conoscenza di entrambi i linguaggi di programmazione per diventare un data Quello che succede in un progetto di data science è che dopo aver tratto le conclusioni dall'analisi, Indipendentemente da ciò, un progetto di data science implica sempre una qualche forma di comunicazione Quindi è necessario avere capacità di comunicazione per diventare un data scientist.

Questa strategia può essere applicata a una feature che contiene dati numerici. # Sostituisci i valori nulli con la media delle colonne di appartenenza data = data.fillna(data.median()) Nell'esempio sopra , usiamo il metodo mediano per riempire i valori mancanti nel set di dati.

una deviazione standard di 1 : from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np data , 4], [1, 11]]) # creiamo lo scaler method scaler = StandardScaler() # Scaliamo e trasformiamo i dati scaled_data = scaler.fit_transform(data) print(scaled_data) # [[-0.60192927 -0.79558708] # [ 1.08347268