Data Scientist tanfolyam: Mi mire jó?
Te is észrevetted, hogy manapság mindenki adatokról beszél? Nem csoda, hiszen ezekből lehet kinyerni a legértékesebb információkatkat, amikkel előre lehet jelezni dolgokat, vagy épp egy okos AI-t építeni. De mi is az a Data Scientist, vagyis adattudós, és miért lett hirtelen olyan felkapott ez a szakma? Nézzük meg közelebbről!
Mi az a Data Scientist és mit csinál?
Képzeld el, hogy van egy szuperhősöd, aki nem csak simán nézi az adatokat, hanem érti is őket. Na, ez a Data Scientist (aki nem összekeverendő az adatmérnökkel)! Nem csak excel-guru, hanem valódi adatvarázsló is. Bonyolult matekkal és statisztikával zsonglőrködik, programozik, és még az AI-hoz is ért. Ők azok, akik látják a számok mögött a történetet, és ebből olyan jóslatokat tesznek, amikre te meg én álmunkban sem gondolnánk.
Mire jó a Numpy?
A Numpy az adattudósok svájci bicskája, ha nagy mennyiségű számmal kell dolgozni. Ez egy Python könyvtár, ami villámgyorsan végez el különféle matematikai műveleteket. Képzeljünk el egy hatalmas Excel táblát, amit egyetlen gombnyomással lehet feldolgozni - na, ilyen gyors a Numpy. Ha tömegével kell számokat összeadni, kivonni vagy átlagolni, a Numpy a legjobb barátunk.
Mire jó a Blender?
A Blender egy kicsit kilóg a sorból, mert nem kifejezetten adattudományi eszköz, de hasznos lehet, ha az adatokat látványosan akarjuk bemutatni. Amikor már unalmasak a hagyományos grafikonok, a Blenderrel lenyűgöző 3D-s vizualizációkat lehet készíteni. Ez jól jöhet prezentációknál, vagy amikor az adatokat térben kell ábrázolni.
Mire jó a Pandas?
Az adatok gyakran olyanok, mint egy rendetlen szoba - minden szanaszét van. Itt jön képbe a Pandas, ami segít rendet rakni ebben a káoszban. Ez az eszköz arra való, hogy az adatokat könnyen kezelhető táblázatokba rendezzük, kitakarítsuk a hibákat, és gyorsan megtaláljuk, amire szükségünk van. Ha valaha küzdöttél már óriási Excel táblákkal, értékelni fogod, mennyire egyszerűvé teszi a Pandas az adatok kezelését.
Mire jó a Scikit-learn?
Ha azt hallod, gépi tanulás, ne ijedj meg! A Scikit-learn teszi ezt gyerekjátékká. Ha még nem hallottál róla, a gépi tanulás lényege, az hogy a gépeket megtanítjuk valamire, anélkül hogy minden lépést külön leprogramoznánk, tehát képzeld el, hogy "megtanítasz" egy gépet arra, hogy felismerje a cicákat a képeken, anélkül, hogy elmondanád neki, mi az a cica. Varázslatos, nem? A Scikit-learn tele van ilyen trükkös algoritmusokkal, amikkel jósolhatsz, osztályozhatsz dolgokat, vagy csoportosíthatsz bármit.
Mi az a gépi tanulás?
A gépi tanulás tulajdonképpen az, amikor a gép (vagyis a program) az adatokból "tanul". Ahelyett, hogy minden apró részletet előre megmondanál neki, az algoritmusod megtanul minták alapján döntéseket hozni. Például, ha van egy rakás adatod korábbi eladási számokról, a gépi tanulás segítségével előre megjósolhatod, hogy a jövőben mennyi terméket fogsz eladni. Ez az AI egyik alapköve, és a Data Scientist feladata, hogy az algoritmusokat "megtanítsa" az adatokon keresztül, hogy hasznos következtetéseket tudjon levonni.
Mit jelent az Ensemble metódus?
Ez egy gépi tanulási módszer, amely több különböző modell kombinációját használja a predikciós teljesítmény javítása érdekében. Osztályozási problémáknál az egyes modellek "szavaznak", és a legtöbb szavazatot kapott osztály lesz a végső predikció. A Gradient Boosting ennek a módszernek egyik technikája.
Összegzés
A Data Scientist szakma nem véletlenül lett ennyire népszerű. Egy jó adattudós olyan szuperképességekkel rendelkezik, mint az adatok megértése, az elemzési folyamatok automatizálása, és a jövő előrejelzése. Szóval, ha Data Scientist akarsz lenni, gyakorlatilag szuperhőssé válsz az adatok világában. Olyan eszközöket használsz majd , mint a Numpy (matematikai számításokhoz), a Pandas (adatok tisztításához), a Scikit-learn (gépi tanuláshoz), és akár a Blender (vizualizációkhoz). Ha érdekelnek az adatok és a mesterséges intelligencia, ez a terület biztosan izgalmas lesz számodra!
