Data Science verwendet Konzepte und Methoden der Datenanalyse, des maschinellen Lernens und der Statistik, um ein Verständnis und eine Analyse des datenbezogenen Phänomens abzuleiten. Die Disziplinen Mathematik, Statistik, Informatik und Informationstechnologie tragen mit ihren Theorien und Techniken zur Etablierung des Bereichs Data Science bei. Dies können Sie in einem Data Science Kurs von den Grundlagen über die Datenanalyse bis zur Visualisierung selbst einüben.
Die Etablierung von Data Science als eigenständiger Begriff ist ein junges Phänomen. Früher wurde es als Alternative für den Begriff Informatik verwendet. Interaktion von Daten mit bestimmten Prozessen und Repräsentation von Daten durch verschiedene Studienformen des Studienbereichs Informatik. Die Manipulation, Speicherung und Kommunikation digitaler Informationen erfordert den kompetenten Einsatz von Algorithmen. Die Informatik erleichtert die Nutzung dieser Algorithmen. Ein Informatiker lernt, Softwaresysteme zu entwerfen und erlangt fundierte Kenntnisse in der Theorie des Rechnens.
Das Wissen um Daten hilft Ihnen, angemessene Fragen zu stellen und Erkenntnisse aus Big Data abzuleiten, es lehrt Sie, Datensätze zu manipulieren, und ermöglicht es Ihnen, die Fähigkeit zu erwerben, Ihre eigenen Erkenntnisse überzeugend zu visualisieren. Ein gut gestalteter Kurs schult Sie im Umgang mit Data-Science-Tools. Die Werkzeuge, die die Grundlage bilden, sind mathematische Werkzeuge und Computerwerkzeuge. Das gründliche Verständnis dieser Tools und die Beherrschung im Umgang mit diesen Tools helfen dabei, datengesteuerte Lösungen im Unternehmen vorzuschlagen.
Mathematisch und angewandt sind zwei Aspekte und um Data Science zu lernen, muss man beide Aspekte verstehen. Wahrscheinlichkeit, Statistik und Machine Learning, Python, Künstliche Intelligenz Kurse fallen in den Bereich des mathematischen Aspekts, während angewandte Aspekte Ihnen dabei helfen, Kenntnisse in Data Science zu erlangen, Sprachen wie Python, MATLAB, JAVA, SQL. Es hilft Ihnen auch dabei, die Verwendung des spezifischen Toolkits zu verstehen. Die angewandten Aspekte lassen Sie in die reale Datenwelt eintauchen. Die Ausbildung in einem Data-Science-Kurs vermittelt Ihnen Expertise in der Erhebung von Big Data sowie deren Analyse und Bereinigung. Dieses Training unterstützt Sie bei der groß angelegten Analyse von Big Data. Es schult Sie auch darin, Ihre Ergebnisse überzeugend zu kommunizieren.
Der Begriff, der sehr eng mit einer Data Science Fortbildung verbunden ist, ist Machine Learning. Maschinelles Lernen befasst sich mit Algorithmen, um Muster aus Daten zu ziehen und Vorhersagen zu treffen. Um Vorhersagen zu treffen und Muster zu zeichnen, bedienten sich Machine Learning Methoden der Datenmodellierung. Beim Treffen von Vorhersagen trainiert es Vorhersagemodelle, indem es markierte Daten verwendet. Das Bewusstsein für die Grundwahrheit führt zu Beobachtungen, die sich als markierte Daten qualifizieren. Diese Aufgabe der Vorhersage umfasst das Training von Modellen, um sie in die Lage zu versetzen, die unbekannten Daten aus markierten Daten vorzukonfigurieren. Das Training von Modellen kann mit verschiedenen Methoden erfolgen. Algorithmen mit tiefen neuronalen Netzen behandelt der Deep Learning Kurs. Während einige dieser Methoden einfach sind, wie Regression, sind andere komplex, wie neuronale Netze. Beim Erkennen von Mustern aus Daten versucht maschinelles Lernen, in einer Situation, in der keine markierten Daten vorhanden sind, nach einigen Mustern zu suchen oder nach einigen Datenzuordnungen zu suchen. Obwohl es mehr Kategorien für maschinelles Lernen gibt, umfassen diese beiden die Kernkategorien.
Maschinelles Lernen diente als APIs
Maschinelles Lernen ist nicht mehr nur etwas für Geeks. Heutzutage kann jeder Programmierer einige APIs aufrufen und in seine Arbeit einbeziehen. Mit Amazon Cloud, mit Google Cloud Platforms (GCP) und vielen weiteren solcher Plattformen können wir in den kommenden Tagen und Jahren leicht sehen, dass Ihnen Modelle für maschinelles Lernen jetzt in API-Formularen angeboten werden. Sie müssen also nur an Ihren Daten arbeiten, sie bereinigen und in ein Format bringen, das endlich in einen maschinellen Lernalgorithmus eingespeist werden kann, der nichts anderes als eine API ist. Es wird also Plug-and-Play. Sie stecken die Daten in einen API-Aufruf, die API geht zurück in die Rechenmaschinen, sie kommt mit den Vorhersageergebnissen zurück, und dann ergreifen Sie darauf basierend eine Aktion.