Análise de Dados: Como Iniciar nessa Carreira Promissora (Mesmo que Não Saiba Programar ou Não Seja de TI) | Tecnologia que Interessa!

Análise de Dados: Como Iniciar nessa Carreira Promissora (Mesmo que Não Saiba Programar ou Não Seja de TI)

Congresso de TI da Unifacs: Ciência de Dados - Transformando Dados em Receita

Análise de dados é um dos assuntos mais importantes da atualidade. E isso ocorre porque, através da análise de dados, é possível transformar a realidade de pessoas e empresas, ou seja, é um caminho bastante interessante para obter sucesso em várias áreas.

Aqui você vai encontrar as respostas para as suas dúvidas. E caso não encontre, basta entrar em contato.

A análise de dados tem sido aplicada nas mais diversas áreas, como saúde, mercado financeiro, marketing, indústria e varejo, e pode ser utilizada para lidar com grandes volumes de dados, a tendência que há alguns anos se denominou Big Data.

Há vários tipos de análise de dados, passando pela análise exploratória, que utiliza estatística, e ainda a mineração de dados e técnicas mais avançadas de machine learning e inteligência artificial.

Há muitas ferramentas (inclusive gratuitas) que facilitam a análise de dados, desde excel, libre office e Google Sheets, éat ferramentas mais sofisticadas e especializadas como Rapid Miner e Google Data Studio, e ainda as linguagens de programação R e Python, frequentemente utilizadas para projetos de análise de dados mais complexos.

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

Talvez você esteja se sentindo CONFUSO…

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Por isso eu escrevi um livro GRATUITO sobre Estatística, Ciência de Dados e Linguagem R.

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Qual é o futuro da análise de dados?

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Hoje, um projeto típico começa quando nos sentamos com um conjunto de dados que recebemos de um cliente, tentando encontrar padrões nele. No futuro, começamos vinculando esse conjunto de dados a todo o resto. Digamos que seu conjunto de dados seja a venda de diferentes produtos de uma cadeia de pontos de venda. Você conecta bancos de dados e ontologias que classificam as marcas de refrigerantes como produtos similares, vincula pesquisas em quais bebidas demográficas do mercado e, em seguida, as conectam à demografia de idade e renda em cada estabelecimento para ver se a venda corresponde às expectativas. Para marcas de roupas, a venda nos pontos de venda é combinada com a mineração do que as pessoas estão pesquisando na rede e fala nas redes sociais, juntamente com o geoIP, tanto para verificar se o anúncio local está tendo efeito quanto para orientar a visibilidade na loja. buzz atual. Analisando as vendas de um quiosque no centro da cidade, perto do parque, você faz ligações cruzadas com boletins meteorológicos, horários de ônibus e atividades próximas, como concertos ao ar livre. Quando nossa análise de dados é iniciada, a escolha dos métodos é guiada por análises e resultados realizados em diversos conjuntos de dados semelhantes. Você pode até conseguir suas respostas apenas fazendo uma metanálise de estudos anteriores, antes que seu cliente tenha tempo para enviar seus dados

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Espero que o futuro da análise de dados seja que misturemos mais a sabedoria de pessoas como Tukey com o poder dos computadores modernos. O fato de agora podermos executar, digamos, duas dúzias de análises de fatores diferentes em alguns minutos tende a cegar alguns de nós ao fato de que devemos pensar e pensar bastante antes de executar as análises. O fato de praticamente qualquer método estatístico estar disponível e rapidamente cegar alguns de nós para o poder de analisar médias, medianas, 5 resumos numéricos e assim por diante. Eu acho que muitos de nós também nos tornamos menos diligentes em verificar suposições antes de executar modelos: não apenas as suposições técnicas de um método, mas a pergunta anterior sobre se a análise faz sentido. Algumas pessoas têm a filosofia “O computador disse, eu acredito , isso resolve “. Outros parecem pensar “O computador pode fazê-lo, vamos tentar, talvez eu goste” Eu acho que essas tendências são bastante traiçoeiras.

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1. Surgimento de sistemas que podem conciliar melhor a capacidade de escalabilidade com a capacidade de lidar com a análise de dados vinculados2. As tecnologias de análise poderão resumir muito do esforço necessário para escolher os melhores algoritmos a serem usados para modelar e visualizar os dados, transformando-os em otimizações computacionais, permitindo que os analistas se concentrem mais nas questões de nível superior, como o que eles desejam solicitar dos dados, como desejam mesclar e agrupar os dados e o que eles querem remover dos dados, o que pode dar mais valor aos analistas com conhecimento de domínio do que aqueles com conhecimento estatístico. 3. A melhoria da velocidade, escala e confiabilidade das tecnologias de análise, juntamente com o aumento do grau de conectividade do mundo, onde em algum momento qualquer entidade atomicamente identificável no mundo terá uma equivalência representativa na Internet, permitirá estreitar a diferença entre quando os dados são coletados, analisados e atuados no mundo offline, não apenas online. Idealmente, criar um círculo virtuoso em que as informações extraídas dos dados possam ser imediatamente realimentadas para a tomada de decisões, que mudem a natureza desses dados rapidamente e assim por diante (que pode já ser o caso nos mercados financeiros, mas outras áreas ainda não foram esclarecidas). pegar). Se esse fosse o caso, a capacidade de tomar decisões será uma habilidade crítica para os cientistas de dados, não apenas a capacidade de manipular, analisar, visualizar e fornecer dados.

Como aprendo análise de dados com Python?

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Você precisa primeiro baixar a distribuição gratuita do Anaconda3. Eu sugiro que você esteja iniciando o python – comece com o Python 3 (3.4 agora) e certifique-se de usar a distribuição python 3 do Anaconda. A partir daí, se você não vai pagar ou fazer nenhum curso, sugiro alguns livros – e leia nesta ordem (estou economizando alguns meses / anos que desperdicei), 1.) Apresentando o Python por Bill Lubanovic , isso servirá como uma base boa e rápida no idioma e em algumas das aplicações do mundo real. 2.) (Este parecerá assustador no começo, mas leia-o de capa a capa se você nunca programou C / C ++ antes, porque este livro explicará a maioria das idiossincrasias da linguagem) Learning Python by Mark Lutz – it é Verbose e estou lendo pela terceira vez (não cobrindo mais, mas consumirei alguns capítulos para atualizar minha compreensão da sintaxe mental). Depois de ler estes dois livros e ter uma compreensão sólida de: compreensão de listas, geradores, decoradores – aprenda Haskell (não usar o Haskell diariamente, mas sim a programação funcional básica). Em seguida, volte ao python e use o functools e você terá uma compreensão mais ampla do porquê o Python é uma linguagem incrível (OOP, Procedural e Funcional) e apreciará muitas semânticas da linguagem que os recém-chegados não entendem sem aprender outras línguas. a análise de dados (Python para análise de dados é o melhor livro que li sobre o assunto) é construída em “baterias incluídas” no Python. Então, você realmente precisa aprender o idioma para realmente explorar totalmente o aspecto dos dados.

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Aprenda os fundamentos Você deve aprender os fundamentos do Python antes de se aprofundar nas bibliotecas de ciência de dados. Python é uma linguagem de programação orientada a objetos. No Python, um objeto é tudo o que pode ser atribuído a uma variável ou que pode ser passado como argumento para uma função. Todos os objetos a seguir são considerados objetos no Python: Numbers, Strings, Lists, Tuples, Sets, Dictionaries, Functions e Classes. Computação científica: Numpy e SciPyNumPy é o pacote Python que se concentra principalmente no trabalho com objetos de matriz n-dimensional e SciPy é uma coleção de algoritmos matemáticos e funções sofisticadas que ampliam os recursos da biblioteca NumPy. A biblioteca Scipy adiciona algumas funções científicas especializadas ao Python para tarefas mais específicas na ciência de dados. Disposição de dados: o PandasPandas é a ferramenta mais amplamente usada para a transferência de dados. Ele contém estruturas de dados de alto nível e ferramentas de manipulação projetadas para tornar a análise de dados rápida e fácil. Para usuários da linguagem R para computação estatística, o nome DataFrame será familiar.Pandas é um dos ingredientes críticos que permitem ao Python ser um ambiente de análise de dados poderoso e produtivo. Visualização: Matplotlib + Seaborn + BokehMatlplotlib é um módulo Python para visualização. O Matplotlib permite criar facilmente gráficos de linhas, gráfico de pizza, histograma e outras figuras de nível profissional. Usando o Matplotlib, você pode personalizar todos os aspectos de uma figura. Quando usado no IPython, o Matplotlib possui recursos interativos, como zoom e panorâmica. Ele suporta diferentes back-ends da GUI em todos os sistemas operacionais e também pode exportar gráficos para formatos vetoriais e gráficos comuns: PDF, SVG, JPG, PNG, BMP, GIF, etc. Dados do modelo: Scikit Learnscikit-learn, a biblioteca Python de código aberto que implementa uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, pré-processamento, validação cruzada e visualização com a ajuda de uma interface unificada.

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Os dados do HiBig são uma opção imensamente útil para armazenar pacotes de gigabytes de informações. Educação e treinamentos formais são obrigatórios para iniciantes. Mas mba em análise de negócios não é algo obrigatório, você pode facilmente ir para cursos on-line de aulas fabulosas como simplilearn, academia de quebra-cabeças, edureka etc. mas no modo on-line você precisa ser muito motivado e inspirado por si mesmo, pois é o modo virtual, portanto os esforços envidados devem ser de 10 a 15% mais que os modos off-line, mas se for feito com grande paixão, é de longe o melhor em tarifa barata e você obterá em um curto período de tempo.Job scenerio: – Os trabalhos são imensos uma vez você se torna um profissional experiente de 2 anos. Os calouros podem achar difícil entrar no espaço de análise, por isso é melhor ganhar experiência por 2 a 3 anos lado a lado, começar seu aprendizado e, depois de alguns anos, ir para entrevistas e entrar em sua vida de análise. -4 anos de pessoas experientes com todo o conhecimento de r, python, excel podem ganhar até 10-12lacs que também de big shot mncs, enquanto as startups darão a você 5-8lacs dependendo da natureza e status da startup. Metodologia de aprendizado: – dificilmente levar 6 meses de prática com compromisso semanal de cerca de 4 a 5 horas é suficiente para cobrir pelo menos todos os conceitos de análise de big data, como Hadoop, hbase, hive, sqoop, faísca, porco, mapredu

O que é análise de big data?

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A análise de big data é a análise de dados, mas aqui os dados não são apenas os dados usuais – números, seqüências de caracteres etc. Na verdade, são dados que são enormes em tamanho (volume), variedade e gerados em alta velocidade e esses dados podem ser Suas ferramentas tradicionais de processamento de dados não conseguem lidar com esses dados, você possui uma arquitetura diferente e algoritmos para não apenas processar esses dados, mas também para armazená-los. O Hadoop é uma estrutura popular usada para o mesmo. Suponho que você saiba sobre análise.

Como você melhora suas habilidades de análise de dados diariamente?

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Eu absolutamente amo essa pergunta! Então, eis o que eu faço: Deve ser fácil: pratique o máximo que puder. Isso não é fácil em uma posição de líder de equipe, por isso tento praticar coisas novas que envolvam novas visões, técnicas e perguntas. Eu faço MOOCs. Admito que, com o passar do tempo, os MOOCs se tornam menos interessantes porque há menos pepitas de novos conhecimentos. Houve um tempo em que eu fiz 2 MOOCs por mês com duração de pelo menos 1 mês. Isso é cerca de 20 horas por semana de estudo. Atualmente faço em média 4 horas por semana. O motivo é menos exercícios e menos MOOCs.Podcasts. Eu vivo cerca de 35kms do trabalho. Na melhor das hipóteses, no inverno, 45 minutos dirigindo para o trabalho e mais 45 minutos dirigindo para casa. Eu ouço muitos podcasts sobre ciência de dados, aprendizado de máquina, big data, mas também psicologia, economia, videogames e algumas notícias que eu realmente gosto. Tenho um feed de blogs nos quais eu entro a cada duas semanas. Não muita coisa realmente, mas interessante. Em geral, matemática, visualização e material de videogame. Raramente leio qualquer coisa em que tropeço. Se algo interessante aparecer porque alguém me enviou um link ou ele aparece no Twitter ou no Facebook, eu o envio ao Evernote e na minha resenha semanal nas noites de domingo, eu leio aqueles. Faço anotações de tudo o que faço. Não se trata apenas de dados, mas de tudo o que fiz ou fiz profissionalmente. Eu curador constantemente meu próprio conhecimento e mantenho notas muito detalhadas sobre muitas coisas, desde procedimentos, cursos, técnicas, artigos, papéis, folhas de dicas, etc. Eu mantenho tudo isso no Evernote. Mais uma vez, revisão semanal de domingo. Ou audiolivros quando os podcasts não são suficientes! Costumo ler negócios, psicologia, economia. Responda às perguntas do Quora. História real! Há muitas vezes que dedico algum tempo para tentar pesquisar antes de escrever. Por isso, em alguns fins de semana, respondo a tantas perguntas. As perguntas do Quora apresentam algumas novas idéias muito boas para pensar e, por exemplo, escrever no meu blog. Os usuários do Quora e suas perguntas me fazem pensar fora da caixa. A última, mas não menos importante, coisa que comecei a fazer depois de ler alguns livros foi ser cético em relação ao que ouvi. Notícias, conversas com amigos e colegas, etc. Estou sempre tentando descobrir de onde vieram os dados, por que uma conclusão foi tirada etc.

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Acho que minhas credenciais não são muito sólidas, mas aqui estão minhas maneiras de melhorar minhas habilidades de análise de dados diariamente: Leia Kaggles Kernels. Todos os dias eu subo lá, escolho uma competição interessante do passado e leio alguns kernels com bom desempenho. Isso fornece mais idéias para análises futuras. Mantenha-se atualizado. Via páginas do FB (Hackathon Hackers e AIDL é um bom ponto de partida), LinkedIn e Quora.Faça cursos on-line e tenha idéias malucas para trabalhar. Atualmente, estou fazendo mais cursos da Udacity para poder trabalhar com minhas próprias idéias. Leia livros e documentos de pesquisa. Este não parece muito divertido (porque ot não é). No entanto, foi assim que as principais tecnologias nesse campo foram documentadas. Leia-os.

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Obrigado pela A2A. Melhorar diariamente é um pouco agressivo na minha opinião. Algumas coisas na análise são bastante fáceis e rápidas de entender e entender, mas o aprimoramento de suas habilidades é sua capacidade de entender quando esses conceitos podem ser adaptados para se ajustarem ao seu projeto atual. Algo que eu tento fazer uma vez por mês: blogs de analistas. Depois de ler algo interessante e entender o conceito, crie um experimento mental (não é necessário anotá-lo, mas esteja em algum lugar que você não seja interrompido) e aplique-o a uma ideia de projeto. Crie os dados que se encaixam no seu projeto de pensamento (muito mais difícil do que você pensa e não precisa ser preciso, apenas dimensões.Reproduzir a abordagem que você leu.Então, isso é muito parecido com o dever de casa.A criação de dados me ajudou muito no reconhecimento de formatos e dimensões, portanto, se um projeto futuro puder ser modificado para corresponder estrutura, sei que posso aplicar essa abordagem e saberá analisá-la.No entanto, nem todas as abordagens são a melhor opção.Por ser analisada, não significa que atingirá as metas do projeto.Espero que isso ajude.

Quais são algumas das melhores ferramentas de análise de dados?

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Para a maioria dos usuários corporativos em um ambiente de escritório: Ferramentas específicas de domínioEm nossos processos de investimento, podem ser terminais Boomberg, uma ferramenta de qualidade de dados (Curium) ou um modelo financeiro desenvolvido em MATLABFerramentas de escritório genéricasPowerBI, QlikFerramentas de programação analíticas próximas ao domínioEm nosso investimento processos R se encaixam melhor que o nível de infraestrutura do Python. Não estamos falando de ferramentas, estamos falando de linguagens e a escolha depende do objetivo da infraestrutura, escolhas arquiteturais, habilidades de programação e bibliotecas disponíveis.

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Obviamente, como afirmado acima, depende fortemente de que tipo de dados você deseja analisar. No entanto, posso recomendar: Bime: http://bimeanalytics.com/Bime é SaaS BI que permite que os pequenos revelem o valor do big data! Em poucas palavras, combina ferramentas poderosas e de ponta para fornecer análise de velocidade de pensamento com custo extremamente baixo. Além disso, o Bime foi desenvolvido para a nuvem e é executado na nuvem, portanto, o usuário pode acessar seus dados e utilizar o software em seu desktop ou online, remotamente a partir da nuvem. Espero que ajude, boa sorte!

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Dependendo de suas necessidades, aqui estão algumas ótimas ferramentas de análise de dados: MATLAB, ou suas alternativas de código aberto, Scilab e GNU Octave (ótimo em lidar com números) Python com bibliotecas como Numpy, Scipy e Matplotlib (ótimo para análise de dados de uso geral – particularmente bom em interagir com outras ferramentas) R (Ótimo para estatísticas)

Qual é o melhor curso de análise de dados ou ciência de dados no Coursera, Udacity, Udemy ou em qualquer outro lugar na Internet?

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Um pouco atrasado para a pergunta, então não tenho certeza de quanto isso será visto, mas senti a necessidade de adicionar uma perspectiva alternativa às habilidades de analistas de dados principais que não foram abordadas. Estou repetindo uma resposta que dei a uma pergunta relacionada, mas espero que isso ajude você a economizar muito na sua organização (e dinheiro!). Deixe-me começar com dois pontos: primeiro, a análise de dados não é ciência de dados e não precisa ser. Você deve aprender muitas habilidades que permitirão agregar valor sem fazer nenhuma modelagem. Entendo o interesse em ciência de dados (eu mesmo fiz mestrado em análise), mas a análise de dados sólida existe há muito tempo e bons analistas são valiosos.Em segundo lugar, as ferramentas são importantes, mas secundárias à tarefa – basta usar as ferramentas você se sente à vontade, desde que a aplicação seja fundamental. Por exemplo, se você acabar modelando, não use um classificador binário em um rótulo categórico multivariado. Não faça transformações de log em valores negativos. Mas não importa se você usa R ou SAS para modelagem ou Quikview ou Tableau para visualização. É como ter uma conversa sobre se os lápis da marca X ou da marca Y são melhores para desenhar. Então, com isso em mente, aqui estão sete sugestões que eu aprendi da maneira mais difícil e tente o meu melhor para detalhar os meus analistas: o processo de geração de dados. Você recebe dados do pedido. Se você adotou o valor nominal sem entender que metade dos dados foi gerada automaticamente e metade foi inserida manualmente, com prazos de entrega diferentes, isso custaria centenas de milhares em previsões ruins de inventário. Você recebe um conjunto de dados de transações financeiras para analisar tendências. Dedicando um tempo para fazer uma análise exploratória dos dados e garantir que os dados façam sentido, você descobre milhões de dólares em transações daqui a 50 anos. Obviamente, isso foi um erro ou uma peculiaridade do sistema que teria atrapalhado todos os cálculos que você teria feito. Se você observar dados do censo ou conjuntos de dados de ‘dados abertos’, existe um risco de a definição (por exemplo, o que constitui uma ofensa criminal ‘séria’) mudar no meio do tempo. Em um estudo do governo sobre transporte público foi realizado em uma estação de trem. Não há como representar o que a população em geral pensa. (Se alguém odiasse o transporte público ou sentisse que não atendia às suas necessidades, não estaria na estação de trem) Pense no contexto dos dados. Nos dados da folha de pagamento, tentar comparar pacotes entre países pode ser complicado. Além de mudar as taxas de câmbio, diferentes países têm visões diferentes em relação a salário fixo versus comissões, salário mínimo, bônus, poupança regulamentada etc. Entenda as estatísticas. Haverá casos em que dados comparáveis se aproximam e os consumidores de seus dados terão fome de ‘sinal’ que os influenciará de uma maneira ou de outra. É sua responsabilidade apontar que algumas descobertas são agora estatisticamente significativas. Também é sua responsabilidade escolher suas métricas com cuidado – a “média” apenas falha em muitas situações. Fale com os DBAs para entender as peculiaridades específicas do sistema. Os conjuntos de dados da vida real são repletos de comportamentos estranhos, impulsionados pela maneira como diferentes sistemas lidam com dados. Em particular, dados nulos ou ausentes podem ser manipulados de várias maneiras. E operações como divisão inteira ou divisão por 0 podem causar estragos nas métricas. Espero que ajude. Tudo de bom e sinta-se à vontade para me enviar uma mensagem se tiver alguma dúvida específica.

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Estou na metade da especialização em ciência de dados do Coursera, que outros mencionaram. Sou um novato completo e posso me sentir mais confortável com a programação e mais fluente em R. Foi ótimo ter etapas a seguir que estabelecem a estrutura de como aprender a programar. Estou lentamente vendo como várias funções e técnicas de análise se unem. A maior desvantagem é a falta de suporte técnico. Eu uso um computador antigo com sistema operacional linux e levei cerca de duas semanas para encontrar uma webcam para “autenticar” o primeiro curso! As câmeras do telefone celular não funcionam. Eles também têm exercícios projetados para pessoas que usam macbooks e são uma dor GIGANTE para instalar no linux. Por fim, parte do código fornecido para a interface entre o computador e o código R que você escreveu está desatualizado e não funciona mais, pois a turma foi criada em 2014. Além desses problemas, o conteúdo do curso é maravilhoso. Eu recomendo. Encontre um amigo programador, se puder, para ajudá-lo a resolver alguns dos erros (ou obter um riso mac). Eu quase desisti do curso várias vezes devido à frustração + sumidouro de tempo que isso causou. Minha próxima pergunta é a utilidade deste curso para encontrar um emprego (meu objetivo final é mudar de campo). Pelo que ouvi, é exper

Como aprendo análise de dados?

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Serei muito direto e sincero. Será desafiador se você NÃO tiver experiência anterior em pelo menos aptidão numérica (compreensão acima da média de números, padrões de dados e aritmética simples) – Educação Matemática Inicial. Etapa I: fique longe do computador por enquanto. pegue um livro / nota sobre estatísticas descritivas básicas, gerenciamento e análise de dados com o Excel e compreenda os números que tudo isso criará a base que você nunca teve. Você pode encontrar o equilíbrio em 2 semanas ou menos. Etapa II: Agora você pode optar por fazer um curso (NÃO ONLINE). Os cursos on-line são dedicados para aqueles com forte experiência de aprendizado na disciplina específica. Se você optar por seguir esse caminho, poderá não obter um valor real por tempo, energia e dinheiro gasto; portanto, faça um curso físico sobre análise de dados (pode ser menos de 2 semanas). Lembre-se, o instrutor deve ser alguém que tenha experiência cognitiva em seus dados de mastigação de cinto. Não posso enfatizar demais essa parte porque, se você não entender o conjunto de teorias e iterações aritméticas que aprendeu na Etapa 1, poderá facilmente ficar desinteressado e todo o processo pode parecer ambíguo demais, interrompendo sua curva de aprendizado. Depois de concluir a Etapa II, inicie o autoaprendizado. Aqui, você precisa ser agressivo e curioso. Faça isso por um mês com um cronograma estruturado. Você pode compilar os objetivos de aprendizado, desde Introdução à Análise de dados | Udacidade, Análise de dados e estatística e Pensamento estatístico e Análise de dadosCONGRATULATIONS !!! estará em ordem após 2 meses ou menos. Etapa IV: Educação Continuada, você poderá fazer o curso on-line ou tradicional em um futuro próximo, se desejar explorar mais.https: //www.instagram.com/kingsl. ..Eu espero que isso ajude.

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Obrigado pela A2A. Como o Ankit já havia apresentado uma ampla visão geral, vou apontar alguns recursos. Esta resposta é de um estudante de graduação, entusiasta de ciência de dados, que aprende de maneira independente. Não sou especialista neste campo, mas aqui está a minha perspectiva: eu recomendaria a Especialização em Ciência de Dados da Coursera, uma das melhores do MOOC, composta por 9 cursos e um projeto. Primeiro Curso ‘Caixa de ferramentas do cientista de dados’ As palestras da primeira semana fornecem uma visão geral do restante dos cursos. Eu o recomendo para um iniciante, pois ele é simplificado, estruturado e é a partir do zero. Para não esquecer que é da ‘Universidade John Hopkins’, uma das principais universidades de estatística biológica.Link – CourseraUdacity, fundada por Sebastian Thrun, que é cientista de dados, lidera o gráfico dos MOOCs. Sua especialização em ciência de dados provavelmente ainda não está concluída, mas tem um bom desempenho. Os cursos independentes, eles podem me adicionar mais cursos. 3 Cursos sobre Machine Learning, EDA, Data wrangling e MongoDB. No entanto, é importante ressaltar que, em caso de dúvidas, entre em contato com a Central de Atendimento pelo telefone: (11) 3022-7000, ou pelo e-mail: [email protected] ou pelo telefone: (11) 98874-8405. prefira o Udacity para um curso de nível iniciante, pois possui vídeos curtos e pode tê-los em nosso próprio ritmo.Se você quiser aprender ferramentas de Big Data, consulte a Universidade de Big Data Alguns cursos de Data Wrangling Course com MongoDB, Beginner Hadoop e MapReduce Course Online) entraram no Coursera Grandes ferramentas de dados como Hadoop, HBase, Hive, Pig, Sqoop, Flume, Mahout, Oozie. leia este livro com o título “Ciência de dados para negócios de Foster Provost, Tom Fawcett” Este livro fornece todas as informações básicas necessárias com um toque comercial.Link para libertar e-book Data Science for Business Você também pode acessar “Dados Science for Dummies “” Hadoop for Dummies “. Existem amplos blogs que possuem vários recursos e também consultam as discussões do LinkedIn, os tutoriais do youtube, para não esquecer os estudos de caso.Eu recomendo que você participe de Meet-Ups, seminários, sessões de treinamento e construção sua rede para entender melhor, pois esse é um campo de nicho. Espero que isso seja útil.

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O Data Analytics é um campo muito grande e o aprendizado é mais sobre como adquirir habilidades de ferramenta. Eu o dividiria em 3 partes1. Extração de Dados Munging de dados (limpeza e modificação e integração) 3. Visualização Para a extração, você precisará confiar em diferentes ferramentas, dependendo dos dados que precisa extrair. Mas isso se torna processual e deve ser escolhido no trabalho. Para Munging, você deseja escolher entre R / Python / SAS. R e Python são gratuitos e possuem recursos ligeiramente diferentes. Para mim, esta é a parte que agrega mais valor. Para visualização, eu recomendaria o Qlikview. Se você planejar sua pergunta com mais detalhes, talvez a resposta possa ser um pouco mais valiosa 🙂

Qual é um truque legal para análise de dados no Excel?

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Um dos truques interessantes que acho que poucas pessoas conhecem é criar um gráfico que atualiza automaticamente à medida que novos dados são adicionados a uma planilha. Isso pode não ser muito vinculativo se você tiver um gráfico como 1, mas pense em um documento vinculado a centenas de objetos gráficos do Excel que você precisa atualizar a cada trimestre, por exemplo, como relatórios de ganhos e dados financeiros. Esse método pode economizar horas e usa apenas dois recursos pouco conhecidos do Excel: OFFSET e nomes. As perguntas pedem um truque legal para “análise de dados”; portanto, a esse respeito, ele pode acelerar o processo de resumo de estatísticas e obter uma rápida representação gráfica automaticamente. Usaremos as 2 colunas padrão: A para datas e B para os valores relevantes (ou seja: preço das ações). Em Fórmulas, escolha “Definir nomes”. Nomeie o primeiro intervalo “Data” e escreva o seguinte em “Refere-se a”: = DESLOCAMENTO (gráfico! $ A $ 2,0,0, COUNTA (gráfico! $ A: $ A) -1) Crie outro nome “Preço” usando a fórmula: = OFFSET (gráfico! $ B $ 2,0,0, COUNTA (gráfico! $ B: $ B) -1) Para Para verificar e definir novos nomes, você pode ir para Forumas> Gerenciador de nomes. Insira um gráfico usando o método padrão, selecionando a linha B, Inserir e selecionando um tipo de gráfico. Depois que o gráfico for criado, vá para “Selecionar dados” no projeto menu gráfico.Em Entradas de legenda (Série)> Editar, cole o seguinte nos valores de Série: = Planilha1! PriceOn Horizontal (Categoria) Rótulos de eixo> Editar, cole: = Planilha1! DataNo meu exemplo, o nome da planilha é “gráfico ”, Como mostrado n captura de tela acima. Certifique-se de fazer as correções necessárias para os nomes das planilhas que você está usando. E é isso, o seu gráfico será atualizado automaticamente quando você adicionar novos pontos de dados. Gráfico antes das atualizações

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Tables! Tables! Tabelas! As tabelas simplificam muito o resumo de dados brutos.Quando os dados brutos são armazenados em tabelas: Fórmulas que resumem os dados automaticamente incluem novos dados quando são adicionados.O intervalo de origem das tabelas dinâmicas é atualizado automaticamente quando novos dados são adicionadosGráficos derivados dos dados são atualizados automaticamente quando novos dados são adicionados (ou quando os dados são filtrados) As ferramentas de corte podem ser usadas para filtrar facilmente os dados de itens específicos.O filtro de itens nos dados atualiza as linhas Total para calcular apenas células visíveis e atualiza os gráficos com base na tabela para mostrar apenas os itens filtrados (dependendo das configurações dos dados do gráfico) A criação de macros que se referem aos dados pelo nome da tabela em vez do endereço do intervalo é dinâmica e não precisa ser editada ou requer codificação complexa para encontrar o intervalo real quando os dados são adicionados ou excluídos de o intervalo.

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Eu sei que isso é irrelevante até certo ponto, mas para mim o google sheets é um analisador de dados melhor do que o MS. A capacidade incorporada de escrever uma função em um cel e obter a saída em um intervalo de células é impressionante. Ele permite executar um número numérico de análises semelhantes à tabela dinâmica, mas muito mais flexível. Por exemplo, uma lista exclusiva de valores no intervalo pode ser obtida usando o = UNIQUE (Range), o resultado pode ser transposto = TRANSPOSE (UNIQUE (Range)) um SQL Como query = FILTER () e muitas outras funções que funcionam dessa maneira, elas ainda têm um longo caminho a percorrer com os recursos de plotagem.

Que curso é necessário se você deseja fazer uma análise de dados?

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Aqui está a lista: Estatísticas, Aprendizado de máquina introdutório, Linguagem de programação para análise de dados como R, Python, SQL, Excel, Algumas ferramentas de BI como o Tableau. Eu recomendo o Coursera Data Science Package de John Hopkins. Embora algumas das palestras não sejam bem projetadas, ela pode fornecer uma boa visão geral de quais habilidades um analista de dados precisa.

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Análise de dados basicamente para: entender os dados, descobrir informações sobre eles, descobrir padrões neles, verificar se há discrepâncias e tentar lidar com eles; limpar os dados e prepará-los se você deseja aplicar algoritmos de aprendizado de máquina; As estatísticas descritivas do Excel, R, Python, SAS etc. serão úteis para o mesmo.

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Eu recomendaria um curso básico de estatística. Se você não puder comprar um ou precisar de um bom livro sobre o assunto para ajudá-lo, recomendo o Statistics Unplugged, de Sally Caldwell, 4ª Edição. É um livro muito amigável para os alunos. A Dra. Caldwell era uma amiga minha que realmente se importava com o ensino de estatística e isso é mostrado no trabalho que ela colocou nesse livro.

Como faço para conseguir um emprego na análise de dados?

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É uma espécie de como eu bato no alvo com uma pergunta de dardo, na medida em que é realmente aberto e com pequenos detalhes sobre você, sua educação, experiência ou interesses. Você não tem muito em seu perfil, mas deixe-me dar uma facada nisto. Os trabalhos de Análise de dados têm muitos sabores e níveis. Primeiro, identifique a categoria ‘vertical’ ou de negócios sobre a qual você tem conhecimento funcional. Por exemplo, algumas funções como finanças ou RH podem cruzar verticais, mas as áreas de análise técnica e de negócios exigem contexto tópico. Então, o que você sabe? Quanto você sabe? Quais são suas habilidades? Você é o rei do Tableau, usa o SAS ou outros pacotes de análise ou é um prodígio do SQL direto? Junte tudo isso e comece a direcionar o rolo de analista de nível certo usando suas habilidades em uma vertical com a qual você esteja familiarizado e desenvolva suas habilidades a partir daí. Normalmente, tudo o que você precisa fazer é obter a posição de iniciante e a maioria das pessoas pode crescer rapidamente devido à rapidez com que essa área se move. Seja honesto e realista sobre as habilidades e o seu nível e obtenha o começo certo.

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A pergunta que eu estava respondendo originalmente era: como você pode estudar a análise de dados enquanto trabalha no dia a dia. Isso é algo que teria que ser adaptado individualmente para cada situação específica. Por exemplo, em meu trabalho diário de quase uma década, eu estava administrando imóveis comerciais. Mas, foi muito mãe e pop. Muito pequeno. Portanto, aprender sobre o trabalho era quase impossível (meu escritório era um local público e eu era o único nele – se alguém passasse pela porta, eu precisava estar imediatamente presente com eles!). No entanto, eu estava usando o Planilhas Google todos os dias, portanto, uma possibilidade seria analisar a programação do Planilhas Google. Uma rápida pesquisa no Google me levou a esta página: Ben Collins – desenvolvedor do Planilhas Google e instrutor de análise de dados. Deixe-me ajudá-lo com o Planilhas Google, o Script de aplicativos e o Data Studio. No entanto, novamente, se seu chefe não permitir que você aprenda no trabalho, o que você pode fazer? Para mim, eu tive que estudar depois de horas (eu estava com preguiça de sair da cama de manhã). Então, para mim, estudar todos os momentos em que não estava no trabalho, funcionou. Obviamente, sua milhagem pode variar. Família, amigos ou outras obrigações podem atrapalhar (eu gosto de ser solteiro). Às vezes eu tirava uma semana de folga. Não por intenção, mas eu me veria assistindo a uma série de TV inteira (por exemplo, Grimm, Game of Thrones, séries que eu nunca assisti a um episódio ou mesmo um segundo e, de repente, assisti a todos os episódios que já haviam sido produzidos em uma série). semana – eu estava exausta de estudar; completamente esgotada!). Não ter televisão ajudou (antes da binging). Todas as opções disponíveis podem ser completamente esmagadoras. É aqui que algo como um Nanodegree (Udacity), Especialização (Coursera) ou Micromasters ou X-Series (EdX) provavelmente poderia ajudar (divulgação completa: concluí um Nanodegree Engenheiro Automotivo Nanodegree Nanodegree | Udacity | e um Especialista em Aprendizado de Máquina | Coursera, concluí MOOCs pagos independentes, mas ainda não tenho certificados de Micromasters ou multi-MOOC no EdX, mas estou pensando seriamente nisso, pois há uma proliferação em massa de valores incrivelmente altos por lá). Grande parte do motivo pelo qual é útil se inscrever em algo assim é psicológico. Pessoalmente, quando eu costumava correr maratonas, eu me inscrevia com meses de antecedência. Eu pagaria o dinheiro. Depois, eu dizia a todos que ouviam que eu iria correr uma corrida de 42 km nas ruas de Los Angeles (ou Boston, etc.). Corri 7 maratonas em 7 anos e só perdi uma que eu havia me inscrito. Isso foi graças à alavancagem psicológica que eu havia criado para mim 1. pagando e 2. contando a todos sobre isso. Se você é como eu, pode se distrair e encontrar seus estudos no seu precioso tempo livre dedicando-se à navegação. Existem muitos tópicos simplesmente muito, muito intrigantes (por exemplo, nos últimos dias, eu me vi assistindo vídeos de Vitalik Buterin e George Hotz no YouTube às 4 da manhã). Se você pesquisar no Google toda vez que tiver uma pergunta, nunca fará progressos (um analógico de ciência da computação que tenho em mente sobre esse meu comportamento desadaptativo é um pequeno pedaço de código que encontra os números de Fibonacci recursivamente sem memorização). Portanto, estar comprometido com um Nanodegree (Especialização, Micromasters, etc.) pode ser realmente útil. Talvez você possa criar um cronograma para si mesmo, como estudar a partir das 19h. às 21h De segunda a quinta-feira e das 10h às 15h aos sábados. Para mim, eu não sou tão bom em manter horários, mas tendem a ser super obsessivos, então apenas tento estudar cada segundo livre. A Udacity disse em algum lugar (no blog?) Que eles descobriram que, olhando para quais alunos são bem-sucedidos, são apenas os que começam com mais frequência. Tente planejar o fim desde o início. Qual é o seu cargo? Para mim, eu me apaixonei por mathema

Como exatamente o Python é usado para análise de dados e quais tópicos devo aprender para análise de dados?

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Para a análise de dados, direi que, se você conhece Python básico, isso será suficiente. Eu quis dizer (conhecimento básico sobre Python) Sintaxe básicaLoopsVariablesFunctionComo importarComo instalar um novo pacoteOutro que isso não tem muito conhecimento sobre Python.Agora como você usa esse conhecimento para análise de dados. Existem várias bibliotecas de código-fonte aberto em Python. Você deve saber como usá-las. Vou dar algumas bibliotecas populares para análise de dados: PandasNumpyScipyIpythonMatplotlibTudo o que você precisa saber.

Como devo estudar R para análise de dados?

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Python e R são linguagens de código aberto. Qual deles devemos optar? R e Python são linguagens de código aberto. O R foi desenvolvido para a Ciência de Dados e amadurece em aprendizado de máquina e é amplamente utilizado pelos matemáticos e estatísticos da indústria. Os novos modelos são criados com mais frequência em R.Python é uma linguagem de programação multiuso usada por programadores para desenvolvimento web. Programadores de software começaram a tornar isso popular e os pacotes de análise tornaram-se muito competitivos. Em muitas empresas, uma combinação de recursos qualificados de R e Python está trabalhando em equipes de análise de dados. É recomendável que você leia os 2 artigos aqui para outros pontos de vista: https: //www.innoarchitech.com/python-vs- Ou-r-inteligência-artificial-ai-aprendizado-de-máquina-ciência-de-dados-que-usehttps: //www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/sas-vs-vs-python-tool-learn/Data Analytics usar R – R seria sua escolha, porque você está pronto para construir uma carreira em Data Analytics e deseja absorver a linguagem de programação de código aberto criada pelos Estatísticos para Estatísticas. Os modelos de Machine Learning criados nas últimas décadas agora são fornecendo o maior número de bibliotecas de aprendizado de máquina. Os cientistas de dados mais experientes do setor adotaram R como sua primeira preferência; portanto, os novos algoritmos costumam ter suas primeiras implementações em R. No entanto, para estudar para R, não dependa apenas de tutoriais e artigos e encontre um instituto que oferece aulas de análise de dados. O benefício de encontrar classes não será apenas o fato de você poder aprender a análise de dados R, mas também a análise de dados usando outras ferramentas. Espero que isso ajude.

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Eu recomendo o curso de borda do Analytics oferecido no edx pelo MIT. É a melhor maneira de iniciar a análise de dados no R gratuitamente. Muitas técnicas, como regressão linear, regressão logística, árvores, florestas aleatórias, análise de texto usando um conjunto de palavras, validação cruzada e kmeans são ensinadas juntamente com a visualização. Lembre-se também de que a limpeza de dados é muito importante porque a maioria dos dados na vida real tem muita vida. Assim, você pode tentar a limpeza de dados no campo de dados ou o artigo oficial R de 2013 sobre limpeza de dados.

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Primeiro, quero começar minha resposta com o que é exatamente a linguagem de programação R e também mencionei abaixo algumas estratégias melhores e recursos livres de onde vou me referir pessoalmente e espero que seja útil para você também. A linguagem R é uma fonte aberta programa mantido pela equipe de desenvolvimento central da R – equipe de desenvolvedores voluntários de todo o mundo. A linguagem R é usada para executar operações estatísticas e está disponível no site do Projeto R, The R Project for Statistical Computing. R é um programa controlado por linha de comando. O usuário digita comandos no prompt (> por padrão) e cada comando é executado um de cada vez. Muitas rotinas foram escritas para análise R por pessoas de todo o mundo e disponibilizadas gratuitamente no site do projeto R como pacotes. No entanto, a instalação básica (para Linux, Windows ou Mac) contém um poderoso conjunto de ferramentas para a maioria dos fins. A programação R é um ambiente consolidado para executar operações estatísticas e gerar relatórios de análise de dados R em formatos gráficos ou de texto. Os comandos R inseridos no console são avaliados e executados. R não pode lidar com certos caracteres de formatação automática, como traços ou aspas inteligentes; portanto, você precisa ter cuidado ao copiar e colar comandos no R de outros aplicativos.1. Aprenda os conceitos básicos de programação R e outros tópicos relevantes que ajudarão você a aprender R: R importânciaR Classificação R Tipos de dadosR Estruturas de dadosR Estruturas de dadosR VetorR Salvar gráficos em arquivos no RR Exportando dados2. Configure sua máquinaExistem etapas simples para atualizar o R, como atualizar os pacotes R Studio e R. Aqui, mencionei etapas completas para facilitar o aprendizado da instalação do R.3. O objetivo deste trabalho é apresentar uma revisão bibliográfica sobre o tema, com o objetivo de apresentar os principais conceitos e técnicas de análise de dados, bem como abordar os principais aspectos que envolvem a análise de dados e a análise de dados, bem como a análise de dados e a análise de dados. R por Nina Zumel e John MountR para todos: análises e gráficos avançados por Jared P. LanderR Livro de receitas de Paul TeetorR Livro de receitas de gráficos por Winston ChangR Pacotes de Hadley WickhamAdvanced R by Hadley Wickham4. Faça práticas Faça algumas práticas para ser um especialista em programação R. Existem muitos tutoriais e fóruns on-line disponíveis, você pode fazer sua consulta por lá, obterá uma boa ajuda, resolverá os erros, aprenderá e seguirá em frente.Prática de Prática Prática e é isso.Se a resposta for informativa, FAVORECE !!!

Qual é a diferença entre big data, analytics, ciência de dados, análise de dados, mineração de dados, inteligência de negócios, econometria, estatística, aprendizado de máquina (inteligência artificial) e modelagem matemática?

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Ao defini-los claramente, as ambiguidades entre esses termos diminuirão. Na prática, há uma sobreposição na maneira como as pessoas vêem esses termos, então elas costumam ser usadas para se referir à coisa errada, especialmente porque áreas como ciência de dados e IA ainda estão sendo “definidas”, especialmente por especialistas e pesquisadores Dados grandes: coleta e processamento de grandes quantidades de dados (grandes volumes) de várias fontes e de diferentes tipos (grande variedade), a grandes taxas (alta velocidade) Análise de dados: a ampla área de negócios que lida com uso de dados para construir auxiliares de decisão, que ajudam a ajudar as decisões em andamento a serem tomadas regularmente pelos gerentes de negócios.Ciência de dados: Desenvolvimento e uso de modelos estatísticos e matemáticos, algoritmos e visualizações para ajudar a explicar dados de diferentes tipos, estruturados ou não estruturado, usando estatística, aprendizado de máquina, IA ou outras abordagens. Os profissionais de ciência de dados do setor costumam usar grandes conjuntos de dados e algoritmos especializados para criar e testar seus modelos.Mineração de dados: O ato de extrair informações de conjuntos de dados grandes ou pequenos, geralmente usando um conjunto de consultas estruturadas. Os mineradores de dados do setor são mais consumidores de algoritmos do que desenvolvedores de algoritmos. Eles geralmente trabalham com analistas de negócios para definir escopos claros para análises. A mineração de dados é frequentemente associada à mineração de texto e à descoberta de padrões na análise de texto, mas isso nem sempre pode ser o caso. Embora a mineração de dados seja frequentemente usada para descrever a análise de dados em bancos de dados com layouts estruturados e ordenados (tabelas relacionais), a ciência de dados não depende da disponibilidade de dados estruturados. Inteligência de negócios: um conjunto de ferramentas e abordagens que permitem aos gerentes gerenciar processos com base nos dados coletados e armazenados dos processos nos chamados Data Warehouses. Geralmente painéis que usam uma combinação de consultas, visualizações e relatórios destinados a fins comerciais específicos.Econometria: Ramo da estatística destinado especificamente ao estudo da economia por intercalar teoria, inferência estatística e análise de dados de vários tipos. Embora utilize princípios e práticas de estatística, o ramo de estudo / pesquisa enfatiza especificamente a economia.Estatísticas: Campo de estudo, pesquisa e trabalho que engloba estatísticas descritivas e inferenciais. A estatística descritiva procura descrever dados usando medidas amostrais, enquanto a estatística inferencial procura configurar e testar hipóteses (teorias) sobre dados e as relações entre eles. A engenharia estatística é uma área relacionada em que modelos estatísticos são construídos a partir de dados, com base em abordagens dedutivas e indutivas. Os desenvolvimentos nesse sentido incluem ANOVA e DOE. Mais um cisma no campo da estatística é a diferença freqüentista-bayesiana nas abordagens.Aprendizagem da máquina: O processo de construção de modelos estatísticos para informar a tomada de decisão complexa para uma variedade de propósitos – como previsão ou valores futuros de dados variáveis com base nos dados disponíveis (regressão), classificação de pontos de dados ou agrupamento de pontos de dados. O ML engloba o desenvolvimento de modelos estatísticos para converter conjuntos de dados complexos em representações aproximadas e mais simples das relações entre fatores e respostas, além de envolver validação cruzada e otimização de hiperparâmetros para entender se os resultados são bons e melhorar os modelos. : Um conjunto de abordagens que abrangem abordagens de aprendizado estatístico e redes neurais, para simular o comportamento de sistemas especialistas usando abordagens de aprendizado supervisionado (onde dados e metas são fornecidos explicitamente) e não supervisionado (onde os padrões são descobertos). A IA tem mais a ver com correspondência e reconhecimento de padrões do que ML. A IA usa abordagens bayesianas para aprendizado de máquina como um segway para redes neurais complexas, como redes neurais profundas ou redes neurais recorrentes, usadas para construir modelos complexos do mundo.Modelagem Matemática: Um termo abrangente que significa a construção e validação de modelos baseado em variáveis (explícitas e implícitas) e que poderia abranger não apenas modelos estatísticos baseados em abordagens de álgebra linear, mas equações diferenciais, equações diferenciais parciais, teoria de grupos e muito, muito mais. Os modelos podem descrever cenários reais ou imaginários, mas geralmente destinam-se a abordar e descrever alguns problemas e comportamentos do mundo real. Os modelos são vistos como abstrações do mundo real ou cenários lógicos / hipotéticos e a análise é feita com base em suposições ou aproximações.Outras definições relacionadas: Ciência da Informação: Ciência da Informação (não confundir com ciência de dados) Teoria da Informação: https: // en. wikipedia.org/wiki/In.

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

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Onde posso obter o conjunto de dados do mercado de ações para análise de dados?

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Tente olhar para Quandl (http://www.quandl.com). É um ‘mecanismo de pesquisa’ de 5.000.000 conjuntos de dados financeiros, sociais e econômicos com curadoria. Bônus, você pode fazer o download diretamente para Python, MATLAB, Excel, R e outros.

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A maioria das trocas fornece arquivos de código aberto que você pode baixar relacionados a preços por dia, semana, mês … Se você pesquisar no Google Dow Jones Industrial Average ou na NYSE, terá vários sites que permitem baixar um arquivo .csv. O Kaggle também ocasionalmente possui dados de estoque disponíveis em seu repositório. Aqui está um dos projetos que fiz nos dados do mercado de ações Kaggle, juntamente com os links: https: //www.slideshare.net/Colle …

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Você pode fazer o download dos preços históricos das ações de todas as empresas de capital aberto dos EUA no yahoo finance

Como inicio uma carreira relacionada à análise de dados?

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Os trabalhos de analista de dados de nível básico podem ser divididos em quatro atributos: entendimento básico de estatística e probabilidade; usuário intermediário do Microsoft Excel; capaz de escrever consultas SQL; ética de trabalho forte e interesse em dados;

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Se você é iniciante, eu prefiro que você use python para análise de dados. python fornece várias bibliotecas que devem ser confortáveis para análise de dados. panda é um pacote em python que fornece uma estrutura de dados para lidar com grandes conjuntos de dados e também fornece um pacote matplotlib que representa estatísticas e gráfico

Python é a linguagem de programação mais importante para análise de dados?

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No momento, sim, nos seguintes sentidos. Existem muitas ótimas bibliotecas, com muitos usuários e muitas pessoas trabalhando e melhorando-as; há muitas pessoas usando Python para dados, muitos livros, cursos, tutoriais on-line etc. É fácil encontrar muitas boas bibliotecas de suporte / complementares para gráficos para aprendizado de máquina etc. O Python é uma boa linguagem para mexer com arquivos, transferindo dados de um formato para outro. O que geralmente é um complemento essencial do processamento e análise de dados. Cada vez mais outras ferramentas estão se disponibilizando para o Python. É provável que a Microsoft a torne padrão no Excel em breve. O Python não é o melhor nos seguintes sentidos. Não é tão baixo e rápido como o C. Python é usado como uma linguagem de “cola” que requer bibliotecas rápidas de processamento de números escritas em C. Você não pode realmente escrever essas bibliotecas no próprio Python. Provavelmente, você não tentaria escrever um rápido processamento de números para tirar proveito dos processadores com vários núcleos no Python. O Python tem alguns problemas específicos com o paralelismo multinúcleo. Então, você escreve essas bibliotecas em C e as chama de Python. O Python não possui nenhuma otimização sintática específica para análise de dados. Talvez linguagens como APL, R e até Julia tenham uma abreviação particularmente concisa para expressar idéias matemáticas e estatísticas particulares.tl; dr: se você não tem certeza do que deseja, provavelmente deseja o Python. É fácil de aprender e garante 90% do que você deseja. Experimente primeiro e tente apenas outra coisa se o Python falhar definitivamente para você.

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O Python é lento e bloqueia o interpretador por segurança, impedindo que você use facilmente todos os núcleos da CPU. Existem muitas outras desvantagens que têm diferentes níveis de importância para pessoas diferentes. Dado tudo isso, é uma boa escolha. Você pode fazer as coisas sem se preocupar com muito trabalho de desenvolvimento externo. O R tem um grande suporte para alguém mais interessado em análises estatísticas e programação, mas é mais lento que o Python. Em ambos os casos, essas são linguagens para permitir que alguém codifique dados em vez de codificar e do processo de codificação. tempo humano. Quando esse humano é um cientista de dados altamente pago, a dinâmica do que torna uma linguagem boa pode mudar. Isso nos impede de ter o melhor.

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O Python é bom para análise de dados por várias razões: a análise de dados envolve muitas equações matemáticas; um programador deve se concentrar mais em sua lógica ou algoritmo, em vez de perder tempo com a sintaxe de uma linguagem. Portanto, o Python é fácil de implementar. O Python possui muitas bibliotecas / módulos de análise de dados. Além disso, grandes estruturas também foram construídas em Python como o Sci-kit. O Python incorporou estruturas de dados eficientes e bonitas, como lista, dicionários (podem ser facilmente integrados ao JSON) e tuplas. É possível aninhar uma lista no dicionário e vice-versa (tupla incluída). Ao contrário do R, você pode criar WebApps e aplicativos de desktop bonitos com Python usando estruturas como Django, Flask ou PyQt. Por fim, devido ao Zen do Python, para obter mais informações digite import this no seu shell Python.

Quais são os processos de análise de dados?

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Acho que o modelo CRISP-DM é uma ótima maneira de abordar a análise de dados.Compreensão de negóciosData de compreensãoData de preparaçãoModeloEvaluationDeploymentEu escrevi um blog recentemente sobre esse tópico. Confira aqui para obter um exemplo real de negócios de como usamos esse processo.Prevendo a futura ocupação por temporada – Entreprov

Qual é o melhor IDE Python para análise / ciência de dados e ML em Macs?

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Você pode olhar para o pacote Anaconda para Python. AnacondaTem IPython, Spyder e um monte de bibliotecas python muito úteis incluídas com a opção de adicionar mais … Com algumas configurações, você pode usar o Python 2.7+ e o Python 3.3+ conforme sua conveniência …

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Pycharm funciona perfeitamente para o Machine Learning. Estou usando-o há mais de um ano e tive uma ótima experiência. Você pode baixar o Community Edition do Pycharm, que é gratuito para uso.

Qual é o melhor R studio ou Python para análise de dados?

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Usamos R e python extensivamente. O R tem bibliotecas muito boas, especialmente para aprendizado de máquina e modelagem. Portanto, R é bom para análise, experimentação e modelagem. O problema com o R é que não é útil criar um produto sólido baseado na Web. O R também não lida com processamento fora do núcleo. R leva todos os dados para a memória. Por outro lado, o Python possui bibliotecas para processamento na memória (por exemplo, Pandas) e processamento fora do núcleo (para Blaze, por exemplo). Assim, usamos R principalmente para análises / experimentações adhoc e produtos de dados de construção em Python.

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No que diz respeito à análise de dados, eu certamente aceitaria R. É o rei indiscutível da visualização de dados devido ao pacote ggplot2. O R também foi desenvolvido principalmente como uma ferramenta estatística, mas o Python está fechando a lacuna muito rapidamente. Por ser uma linguagem de programação multiuso, possui aplicações em quase todos os lugares. Você deve aprender os dois e depois decidir qual é o mais adequado para você, pois cada indivíduo tem suas próprias zonas de conforto.

Quais são as habilidades mais comercializáveis no campo de dados, análise e ciência de dados?

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Além das linguagens de programação recomendadas de outras respostas, gostaria de oferecer alguns conceitos: Probabilidade e estatística – especialmente modelagem de probabilidade e regressão baseada em cálculo ou econometria. A programação estatística em R ou SAS anda de mãos dadas. O objetivo é facilitar o acesso à informação e ao conhecimento, além de facilitar o acesso à informação.

Qual é a diferença entre a análise de dados comum e a análise de Big Data?

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A análise de dados é o processo de coletar dados de várias fontes e usar diferentes técnicas estatísticas para analisar e prever informações úteis necessárias para a tomada de decisões.O Big Data refere-se à grande quantidade de dados coletados ao longo do tempo que são difíceis de analisar e manipular usando o gerenciamento comum de bancos de dados ferramentas e poderiam ser identificadas se eles atenderem a 3Vs, ou seja, velocidade (grande quantidade de dados que chega, o que leva mais tempo no processamento do que sua taxa de entrada), volume (os dados coletados ao longo do tempo se tornam enormes) e variedade (não estruturada, semiestruturada ou estruturada )

Qual é o melhor software gratuito de análise e visualização de dados disponível em 2010?

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MATLAB e Scilab são ótimas ferramentas para análise de dados – com uma boa medida de visualização de dados também – especialmente se você estiver lidando com números (embora eles não estejam limitados a números). Você também deve dar uma olhada no Python. Embora esse tipo de coisa provavelmente não seja o foco principal do Python, ele possui algumas boas ferramentas que você pode usar – matplotlib, numpy / scipy. É muito bem integrado a várias bibliotecas e pode ser estendido com vários módulos.

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Para visualização de dados, eu recomendo verificar: Prefuse (http://prefuse.org/)Flare (http://flare.prefuse.org/)Processing (http://processing.org/)Protovis (http: //vis.stanford.edu/protovis/)RaphaelJS (http://raphaeljs.com/)ProcessingJS (http://processingjs.org/)Estas são bibliotecas de visualização que você pode usar para fazer análises detalhadas dos seus dados . Se você estiver procurando por programas enlatados, consulte: Gephi (http://gephi.org/)Many Eyes (http: //manyeyes.alphaworks.ibm.c …) Gap Minder (http: // www. gapminder.org/)Tableau (http://www.tableausoftware.com/)

A análise de dados pode ser automatizada?

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Muitas etapas ainda podem ser automatizadas: seleção de modelos, análise de sensibilidade, reciclagem, apresentação de modelos. Algumas áreas ainda não vi boas soluções automáticas: seleção de recursos, validação de dados e geração heurística. Ainda há alguma arte em ciência de dados.

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Depende do que você quer dizer. Partes do fluxo de trabalho atual podem ser automatizadas. Talvez as empresas não tenham um verdadeiro papel de analista, mas alguém ainda esteja desenvolvendo a pergunta e a resposta a essa pergunta provavelmente produzirá uma pergunta mais profunda. Para obter a resposta certa, a pergunta não pode ser ambígua. Em certo sentido, sim, já que a pessoa que solicita a análise provavelmente poderia ser a pessoa que está fazendo a análise. De certo modo, não, porque mesmo que sua função não seja tecnicamente analista de dados, você estará fazendo a análise dos dados.

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Eu sou novo em ciência de dados e análise, mas deixe-me tentar respondê-lo da melhor maneira possível: haverá algum tipo de automação na análise de dados, a maioria das coisas que você faz será automatizada, mas há um problema que eu solicito para o computador Para fazer análises automaticamente, é necessário consultar para quais requisitos humanos, seja um negócio ou uma máquina de pesquisa. Portanto, acho que o formato do trabalho mudará, mas não ficarei fora da demanda.

Qual é a diferença entre análise de dados usando Python e análise de dados usando Python no Apache Spark?

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A diferença é que um está sendo analisado localmente e o outro (Spark), você está executando algoritmos em um cluster Spark. O código é diferente, se é que você usará os módulos Spark. O que você deve ter em mente é que o Spark está resolvendo um problema específico que é executar a análise em muitas máquinas para torná-la mais rápida e / ou endereçar grandes conjuntos de dados. Isso significa que o que se espera que seja alcançado por um cluster Spark, em princípio, nem deve ser possível localmente.

Que livro devo escolher para a análise de dados Python?

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Isenção de responsabilidade: eu sou o autor do Pandas Cookbook O Python para análise de dados de McKinney é o livro mais popular para aprender alguns comandos do NumPy e Pandas. Eu escrevi uma longa revisão crítica do livro como uma postagem de blog – Python para Análise de Dados – Uma revisão crítica de linha por linha. Abaixo está o resumo do livro (PDA) fornecido no blog: PDA é semelhante a um Manual de Referência é escrito como um manual de referência, cobrindo metodicamente um recurso ou operação antes de passar para o próximo. A versão atual da documentação oficial é um guia de referência muito mais completo, se você estiver procurando aprender pandas de uma maneira semelhante. Análise de Dados Pequenos Há muito pouca análise de dados real e quase nenhum ensino de técnicas ou teoria comuns que são cruciais para Utilizando dados gerados aleatoriamente A grande maioria dos exemplos usa dados gerados ou inventados aleatoriamente que têm pouca semelhança com o que os dados realmente se parecem no mundo real. As operações são aprendidas no isolamento Na maioria das vezes, as operações são aprendidas isoladamente, independente de outras partes da biblioteca dos pandas. Não é assim que a análise de dados acontece no mundo real, onde muitos comandos de diferentes seções da biblioteca serão combinados para obter o resultado desejado. Já está desatualizado Embora os comandos funcionem para a versão 0.21 do pandas atual, é claro que o livro não foi atualizado na versão anterior 0.18, lançada em março de 2016. Isso é aparente porque o método de reamostragem ganhou o onparâmetro na versão 0.19, ausente no PDA. A poderosa e popular função merge_asof também foi adicionada na versão 0.19 e não é mencionada uma vez no livro.Lotes de códigos não modernos e não-linguísticosHá vários casos em que ficou claro que o livro não foi atualizado para mostrar um código mais moderno. Por exemplo, o método take quase nunca é mais usado e foi completamente substituído pelo indexador .iloc. Também houve muitos casos em que os trechos de código poderiam ser significativamente transformados usando uma sintaxe completamente diferente, o que resultaria em um desempenho e legibilidade muito melhores. Index ConfusionOne das coisas mais confusas para iniciantes em pandas são as várias maneiras de selecionar dados com os indexadores [ ], .loc e .iloc. Não há explicações detalhadas o suficiente para o leitor se afastar com uma compreensão completa de cada um. Como alternativa, sugiro o meu livro, Pandas Cookbook, que se concentra no uso de conjuntos de dados do mundo real, focando nos conceitos fundamentais do que faz uma boa análise de dados e é escrito usando pandas modernos e idiomáticos. Para obter mais detalhes sobre o livro, consulte esta postagem do blog – Livro de receitas do Pandas – Desenvolva rotinas poderosas para explorar conjuntos de dados do mundo real

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Com vários recursos online surgindo no domínio da Ciência de Dados e do Machine Learning, os livros estão perdendo seu encanto enquanto os e-books virtuais estão ganhando valor. Mas ainda assim os livros continuam sendo a escolha de fato entre os recursos para muitos, mesmo no domínio da Análise de Dados. Com o Python sendo um código tão bem documentado, principalmente tudo o que se refere ao Python está disponível como documentação oficial, que pode ser usada como material de aprendizado ou recurso de referência.Algumas delas incluem: Python Data Analytics Paperback por Fabio NelliPython for Data Analysis Paperback Por exemplo, se você está procurando por uma empresa de aluguel de móveis planejados para apartamento, saiba que é possível encontrar diversos tipos de móveis, como móveis planejados, móveis planejados, móveis para quarto de solteiro, móveis para quarto de casal, móveis para quarto de bebê, móveis para quarto de bebê, móveis para quarto de bebê, móveis para quarto de bebê, móveis para quarto de bebê, móveis para quarto de bebê, móveis para quarto de bebê, quarto de bebê, quarto de bebê, móveis para banheiro, quarto de bebê. Python for Data Analysis (Paperback), de autoria de Wes Mckinney e publicado pela O’Reilly media. Um livro em profundidade segregado em capítulos detalhados e concisos na ordem cronológica correta, este livro causou ondas quando foi lançado pela primeira vez por causa de quanto esforço o autor havia colocado nele era bastante reflexivo. Os capítulos incluem Configuração do ambiente e aprendizado sobre o IPython; em seguida, avançando para as bibliotecas ou módulos ou pacotes de Análise de Dados de fato disponíveis no Python, que são lançados com o Basics Numpy, incluindo cálculos de vetorização e matriz e computação de array, seguidos por Pandas contendo DataFrames e Series e sua manipulação. O próximo capítulo fornece uma descrição detalhada estudo de caso ainda conciso dos formatos de carregamento, armazenamento e arquivo de dados, incluindo passagens de bancos de dados NoSQL como MongoDB e outro formato de armazenamento de dados como XML, HDF5 e JSON. O próximo capítulo trata do próximo domínio importante no pipeline de Análise, que é a Data Wrangling – Limpando, remodelando e transformando dados. Além disso, este capítulo é complementado por um projeto que o torna mais interativo e não o limita apenas à teoria. O capítulo seguinte discute Plotagem e Visualizações com pacotes que incluem matplotlib, seaborn, plotly etc.

Quais técnicas podem ser usadas para realizar análise exploratória de dados em dados de alta dimensão?

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Muitas pessoas iniciam a análise exploratória usando técnicas de visualização interativa, como matrizes de dispersão, gráficos de 2 variáveis, gráficos de caixas e bigodes, gráficos de bolhas etc. Muitas vezes pode ser mais fácil ver as relações dessa maneira, em vez de pular nas estatísticas. Obviamente, uma vez que se tenha em jogo algumas “hipóteses visuais”, faz sentido compará-lo a um PCA (análise de componentes principais). Depois que o PCA é executado, também faz sentido representar graficamente pelo menos os três primeiros componentes com cada um. outro, bem como com as variáveis brutas originais.

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Centenas ou milhares de pessoas podem ser esmagadoras para se perder facilmente. Se você realmente quer começar, precisa identificar / hipotetizar claramente as variáveis e seus relacionamentos usando o dicionário de dados ou a ajuda do conhecimento do domínio (ou especialista). Muitas vezes, o objetivo claro da análise ajuda a eliminar variáveis / casos redundantes a serem considerados e a transformar as variáveis existentes. A propósito, você realmente precisa de milhares de variáveis?

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Existem excelentes métodos na análise de dados topológicos, como o algoritmo mapeador ou homologia persistente. Consulte https: //www.slideshare.net/Colle … e um artigo usando-o em amostras pequenas e dados de alta dimensão https: //www.slideshare.net/Colle …

Quais são algumas falácias ou erros comuns cometidos por iniciantes em estatística, aprendizado de máquina e análise de dados?

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Segundo mim, a regressão à falácia seria o erro mais predominante cometido pelos iniciantes. (Fiz isso várias vezes como iniciante). A falácia da regressão é uma falácia informal: os argumentos não sustentam a conclusão real que você tirou da observação. (Provavelmente, o raciocínio que você aplicou está errado) ao acreditar que uma medida de correção tomada melhorou (ou voltou ao normal) o processo, sem levar em conta suas flutuações naturais. Digamos que os graduados façam um exame antes de participar de um treinamento. programa. Observa-se que a pontuação média é 60. O mesmo conjunto de alunos é feito para escrever um teste semelhante no final do programa de treinamento e a pontuação média é observada em torno dos mesmos 60. Isso significa que o curso não melhorou? Quando observados de perto, descobriremos que os graduados que pontuaram abaixo da média terão um aumento em sua pontuação e os graduados que superaram o primeiro teste enfrentarão uma diminuição na mesma quantidade de pontuação em média. Isso significa que o curso está tentando neutralizar a pontuação do exame? É apenas porque não se espera que os graduados obtenham sempre a mesma pontuação. Em todas as situações de teste e reteste, observou-se que o grupo de pontuação mais baixa do primeiro teste mostrou melhora média na pontuação do segundo teste, com o grupo superior tendo uma média de costas curtas. Esse é o famoso Efeito de Regressão. Isso se deve a nenhum motivo específico, além da distribuição comumente observada da pontuação nesses cenários. (Essa é a flutuação natural explicada no ponto 2). Pensar que o efeito de regressão é devido a algum efeito específico e o estabelecimento de uma associação causativa ou qualquer outra é chamado de Falácia de Regressão. Espero que isso ajude.

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Ficar “afogado” no oceano de dados e esquecer o objetivo original da análise. Esse foi o problema mais importante que eu estava enfrentando ao gerenciar uma equipe de analistas júnior em uma empresa de finanças. Em primeiro lugar, é crucial entender qual é a pergunta que O patrocinador está tentando responder por essa análise. Às vezes, especialmente se o patrocinador não é uma pessoa analítica, a tarefa pode até não fazer sentido conforme especificado. Um bom analista entenderá a tarefa, mesmo que isso signifique que a especificação das tarefas precise ser ajustada e volte ao patrocinador para confirmar que essa abordagem responderia à pergunta do cliente. Somente então ele começará a triturar os números, tendo em mente a meta, não tornando a análise muito ampla. Além disso, é bom esclarecer o quanto a pergunta é urgente – às vezes pode ser preferível um resultado rápido, mas aproximado. Quando a análise é concluída e apresentada de alguma forma sofisticada para apresentação, a única etapa que fará a diferença é olhar para o material novamente através dos olhos do patrocinador: O significado dos números é compreensível? Quais tendências eu observo? Que conclusões posso tirar disso? A resposta à pergunta original está realmente aí? Está claro para encontrá-lo? Existem números inesperados / com suspeita de suspeita? O problema comum é que o último número de uma série temporal parece “selvagem”, pois não estamos comparando maçãs com maçãs ou a amostra de dados é muito pequena, o que é vai confundir o patrocinador. Se você puder fazer mais uma etapa e servir ao patrocinador com uma conclusão clara, você economizará seu precioso tempo e ele adorará! O outro ponto que nunca é estressado o suficiente seria que o analista deve Seja extremamente diligente em seu trabalho, pois apenas um pequeno descuido pode causar resultados completamente errados e virar a decisão do patrocinador na direção oposta.

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Supondo que uma variável é normalmente distribuída quando não é. Intervalos de previsão confusos e intervalos de confiança. Eles não são os mesmos. Extrapolando além do alcance dos seus dados de treinamento, especialmente no caso de dados de séries temporais. Não distinguindo entre significância estatística e significância prática. Esse é um problema importante do Big Data e está relacionado à ignorância do tamanho do efeito. Com um N grande o suficiente, praticamente tudo é estatisticamente significativo no sentido freqüentista. Falha ao perceber que o número de correlações espúrias aumenta exponencialmente com o número de dimensões de um conjunto de dados. Isso leva a vários erros: detectar alarmes falsos em sistemas de alerta, adicionar recursos desnecessários a um modelo, fazer suposições causais, etc. Outro problema na era do Big Data.

Quais são os campos em que a análise de big data é usada?

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Análise de Big Data VerticalsData está em toda parte, todas as empresas, independentemente de seu tamanho ou setor, geram muitos dados todos os dias. Todo plano, toda discussão, toda decisão é um dado em si. Uma empresa também precisa armazenar os dados para os quais compra software, hardware e configurar uma rede. Atualmente, quase todos os campos exigem o uso de big data. Existem dados em todos os lugares, desde a compra de um carro, seguro, casa, academia, lojas, restaurantes, automóveis, cartões de crédito e muito mais. Existem inúmeras maneiras de tornar os dados interagindo pela Internet ou lidando com um negócio. A questão agora é o que acontece com esses dados e por que precisamos deles? Bem, todo mundo quer crescer em carreira e vida. O crescimento depende muito das decisões que tomamos, dependendo dos dados que analisamos. Da mesma forma, o software transforma esses dados brutos em informações úteis, analisando-os e depois apresentando-os em um formato fácil de ler e entender. Os dados são representados em formas de gráficos, medidores, gráfico de pizza e muito mais. Isso nos ajuda a tomar melhores decisões sobre nossos negócios. Qualquer empresa que realmente queira tomar as decisões corretas e se preocupa com eficiência operacional, redução de custos e risco reduzido, terá algum tipo de software de análise de negócios. Agora, a questão é entender onde a análise de big data é usada. Vamos entender isso, por exemplo, alguns tipos de negócios e seus requisitos de análise de big data1. Banco e Bolsa de Valores – Ambos os setores processam uma quantidade muito grande de dados a cada segundo. Isso torna fundamental a segurança de seus dados. O Big Data Analytics é usado por eles para analisar riscos, como lavagem de dinheiro, mitigação de fraudes, conhecer a iniciativa do cliente. Esta indústria usa 1010data, Panopticon Software, sistema Streambase, Nice Actimize etc2. Comunicação, mídia e entretenimento – A mídia e o entretenimento requerem dados de lances em tempo real para atender às crescentes demandas dos clientes em diferentes formatos e variedade de dispositivos, como celular, TV, outdoors digitais, YouTube e muito mais. O principal desafio deles é aproveitar o big data e fornecer conteúdo em tempo real em diferentes mídias. Análise detalhada do sentimento de Wimbledon, Spotify e Amazon Prime são exemplos ao vivo. HealthCare – Esse setor precisa mais da análise de big data. Eles têm uma enorme quantidade de resultados de exames de sangue para dados de transações, desde prescrições até discussões na mídia. Devido à falta de análise adequada, o setor da saúde sempre falhou em utilizar os dados para reduzir o custo e obter benefícios à saúde. Obamacare, Humedica, Cerner são alguns exemplos de tais indústrias. Varejo e atacado – Os grandes dados para esse setor vêm de dados de fidelidade do cliente, PDV, inventário de loja, dados demográficos locais e muito mais. Os dados continuam a ser coletados pelas lojas de varejo e atacado, aumentando rapidamente com o aumento do número de produtos e o aumento da população. Os grandes fornecedores de dados neste setor incluem First Retail, First Insight, Fujitsu, Infor, Epicor e Vistex.5. Setor de transporte – O transporte foi mais afetado pela análise de dados. As mudanças na tecnologia colocaram o transporte em ligas de fabricantes de dados pesados. Do uso da Internet, reservas online, mapas online, controle de tráfego, mapas de rotas, não há fim para os dados gerados por eles. Sem mencionar os dados recebidos da Airlines. Este setor exige o melhor das melhores ferramentas e software para analisar e representar. Espero que o artigo tenha sido útil. Entre em contato se tiver mais alguma dúvida.

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A análise de Big Data está revolucionando quase todos os campos existentes. No essencial, ele procura ajudar a entender e melhorar os sistemas, medindo muitos pontos de dados menores, bem como uma grande quantidade de dados recorrentes. Algumas aplicações comuns de Big Data que já são visíveis estão em: Ciência: meteorologia genômica conectividade simulações físicas complexas pesquisa biológica e ambiental Negócios: pesquisa na Internet na Internet financia informações comerciais. Governo: emprego produtividade produtiva economia crimes segurança segurança desastre natural e gerenciamento de recursos

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Consulte as respostas para: Quais são algumas aplicações práticas de big data? Gostaria de aprender alguns exemplos específicos do mundo real do tipo de dados coletados e do tipo de análise que é realizada.

A análise de dados é um trabalho significativo?

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Definitivamente pode ser! Depende em grande parte do que você considera significativo, mas acho que é uma ótima maneira de melhorar serviços valiosos para as pessoas. Esses dois sites têm muitos exemplos de como a análise de dados pode ser usada para obter um resultado significativo: Projetos | Ciência de dados para o bem socialO Guia definitivo para fazer a ciência de dados para o bem socialSe você deseja encontrar um emprego que faça um trabalho significativo como analista de dados, pode procurar empregos na Tech Jobs for Good.

Como executo análise de dados / aprendizado de máquina em Python?

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Scipy e Numpy para manipulação de dados e algoritmos de aprendizado de máquina. Matplotlib para visualização. Networkx para algoritmos de gráficos, bem como visualização.

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Você usará Pandas, Scipy e Numpy para manipulação de dados. scikit / learn para aprendizado de máquina real scikit-learn: aprendizado de máquina em Python.

Como a Análise de Big Data e a Internet das Coisas (IoT) estão relacionadas?

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Basicamente, a IoT conecta todos os aplicativos à Internet, o que gera dados tremendos e processa os dados que a BIG-DATA vem em imagem.

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A IoT e o Big Data são únicos e importantes, pois baseiam-se em melhorias na tecnologia que conduzem de maneira conclusiva às melhorias nos negócios. Isso exige mais FOCO no atendimento a problemas concretos com intenções intencionais.

Quais são alguns dos cursos obrigatórios para uma carreira em análise de dados?

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Eu listo algumas classes que seriam úteis para uma carreira em análise de dados / ciência de dados em Que classes devo fazer se eu quiser me tornar um cientista de dados? Observe que você definitivamente desejaria algumas aulas de estatística para fazer dados análise! As aulas de CS geralmente são úteis e, para as aulas de matemática, uma forte compreensão da álgebra linear e matricial ajudará muito.

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Em nossa Universidade (Universidade Ateneo de Manila), em breve ofereceremos um menor em Ciência de Dados. Mantenha-se informado.

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Para os estudantes de graduação, a recomendação de Miguel de conferir o Coursera (Coursera) é boa. Se mais tarde você estiver interessado em um programa de pós-graduação na Universidade da Califórnia, Berkeley possui um programa de mestrado em ciência de dados que também é ministrado on-line (datascience @ berkeley). Se você estiver interessado em análise de dados específicos de campo (por exemplo, medição educacional no campo da Educação), recomendo verificar as ofertas de cursos nos programas de graduação especificamente para esse campo. Boa sorte! 🙂

Como o MySQL pode ser usado para análise de big data?

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Na verdade, usamos o MySQL para análise de “big data” (ou o que consideramos “big data”). Fazemos uma boa quantidade no MySQL, bem como muito no PostgreSQL, que possui recursos em seu mecanismo de execução que o tornam particularmente adequado para alguns tipos de análises abertas com pesquisa ad-hoc. A estrutura organizada por índices do InnoDB tem uma vantagem muito útil para a análise de big data: cria estruturas muito agradáveis de pares de nome e valor que são mais úteis para análises do que índices secundários e permite que você faça junções para obter dados das “tabelas de fatos” ” Portanto, se você estiver fazendo análises, siga etapas que não são tão diferentes do Hadoop ou de outros mundos: faça uma organização preliminar dos dados da melhor maneira possível, construa estruturas de pesquisa otimizadas para sua análise específica e depois, você caminha pela estrutura de pesquisa. Para usá-la dessa maneira, você constrói sua estrutura de pesquisa com uma chave primária “gorda” (raramente usa chaves estrangeiras ou índices secundários em um grande banco de dados de análise), usa partições, se possível, e vá em frente e carregue-o usando o melhor método de “carregamento em massa” possível. O particionamento ajudará especialmente no desempenho da carga. A chave primária teria todos os parâmetros de pesquisa em ordem de classificação, ou seja, o mais usado primeiro, o secundário um segundo, etc. Se você fizer várias pesquisas com parâmetros diferentes, basta criar a estrutura de pesquisa com uma chave primária diferente, apropriada para o outra pesquisa. O PK é efetivamente o “nome” usado na estrutura “par nome-valor” que você está construindo, pois o InnoDB o utilizará para organizar a btree que contém os dados base. Se você tiver muitas máquinas, poderá paralelizar as coisas e use scripts de análise que fazem análise local em cada instância. Você teria uma etapa de agregação no final. Se você estiver usando o Hadoop de maneira mais “tradicional” em dados não estruturados, poderá fazer o que Justin Swanhart disse e usar o MySQL para armazenar seus resultados agregados na etapa de rastreamento do Hadoop “scripts. Essa é uma maneira muito comum de organizar um aplicativo de big data. De outro lado: muitos dados são estruturados, principalmente em domínios que não são “webby”, portanto, descubra seus dados e comece a partir daí, em vez de sair e obter um primeiro monte de ferramentas. Se você realmente possui muitos dados não estruturados, use métodos de big data apropriados. (Nossa empresa e muitas outras que eu tenho visto têm muito mais dados de estrutura do que dados não estruturados reais, como weblogs.)

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Existem duas maneiras pelas quais o MySQL pode ser usado para análise de big data. Primeiro, o MySQL pode ser usado em conjunto com um sistema de big data mais tradicional como o Hadoop. Grandes quantidades de dados podem ser armazenadas no HDFS e processadas com o Hadoop, com a saída sendo armazenada no servidor MySQL para análise. Por exemplo, as métricas brutas podem ser armazenadas no HDFS, mas os dados agregados / resumidos são enviados ao MySQL para análise. Em segundo lugar, o MySQL pode ser usado como um grande armazenamento de dados. Normalmente, o MySQL será fragmentado para suportar grandes volumes de dados. Trabalho em um software de sharding que suporta consultas paralelas sobre shards e partições e suporta um proxy para acesso transparente sobre os shards. O Shard-Query funciona melhor com o InnoDB ou o TokuDB. Como alternativa, mecanismos de armazenamento como o Infobright (compactando armazenamento de colunas) ou o InfiniDB também podem ser empregados.

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Quando as pessoas falam sobre big data, a primeira coisa que precisam entender é que os dados deles não são big data. Agora (2016), você pode comprar máquinas grandes por pouco dinheiro. Uma caixa com 12 SSD, 2 TB cada, 384 GB de memória e 48 núcleos custará menos de US $ 20k. A execução do MySQL nesta caixa permitirá que você lide com volumes de dados cerca de seis a dez vezes a memória da caixa sem suar a camisa. Então, você está analisando cerca de três a quatro terabytes de banco de dados para uma única caixa, sem realmente precisar de considerações ou necessidades especiais para lidar com isso. O Big Data geralmente é sobre volumes de dados que precisam de considerações especiais para lidar, então estamos falando de coisas que estão em pelo menos dez e provavelmente cem vezes maior que isso. Conheço muito poucos casos de uso que realmente precisam manipular dados no intervalo de 40 a 400 terabytes (como em ‘arrancá-lo do disco, executar agregações e pesquisas em todo o conjunto de dados em tempos finitos e depois entregar os resultados ‘). O MySQL é bom em lidar com acessos altamente simultâneos a dados transacionais em uma única máquina. É ruim demais para aplicativos de data warehouse. Ele não possui provisões para big data real, conforme definido acima, além de ser incrível para armazenar e recuperar dados de forma confiável.Este provavelmente não é um problema porque seus dados não são big data.Além disso, consulte o Hadoop se você realmente tiver Big Data. Especificamente, veja Hive e Impala. Se você for lá, verifique também os fornecedores do Hadoop (provavelmente não é possível implantar o Hadoop nativo a partir dos repositórios oficiais e precisa de uma distribuição) e o software de gerenciamento de cluster Hadoop.

Quais são alguns exemplos de ótimas análises de dados?

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Aqueles que escolhem o modelo para se adequar aos dados, não aqueles que escolhem os dados para se adequar ao modelo. Com muita frequência, um profissional aborda um problema com uma noção preconcebida de qual modelo é mais adequado, por exemplo, Essa rede tende a apresentar falhas, porque o tipo de modelo que deve ser escolhido depende inteiramente dos dados em questão. A excelente análise de dados examina os dados primeiro e depois investiga quais modelos seriam mais adequados para análise.

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Existem milhares e milhares de exemplos de análise de dados e ciência de dados. basicamente qualquer coisa que você faça ou experimente atualmente – há uma possibilidade muito provável de que a análise de dados esteja envolvida. Alguns dos exemplos destacados são: Pesquisa na Internet com base em contexto e semânticaAnúncios digitais (publicidade direcionada e redirecionamento) Sistemas de recomendação usados para filmes, seriados, produtos, serviços, alimentos, etc.Reconhecimento de imagemGamingWebsites de comparação de preçosPlanejamento de rota de companhias aéreasDetecção de fraudes e riscosPlanejamento de logística de entrega

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Certa vez, achei o uso do PCA (Análise de Componentes Principais) adivinhar que Paul Revere era o “mentor” da revolução americana era muito divertido 🙂 Usar os metadados para encontrar Paul RevereOs dados usados estavam disponíveis há séculos…

O que é codificação de análise de dados?

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O código está sendo usado para analisar os dados. E o código pode ser gravado em determinadas formas de placas, como python, R e SAS.

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O código pode ser gravado em determinadas plataformas, como python, SAS e R. Portanto, a codificação pode ser usada para análise de dados. Se você ainda tiver alguma dúvida, não hesite em perguntar, basta ir com O Hub Educacional para Tecnologias Mais Rápidas – Digital Lync, como uma opção melhor para orientação profissional.

Qual é o objetivo da análise de dados?

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Agradecemos a Manasa Chappa pela A2A. A análise de dados é um processo de aplicação de práticas estatísticas para organizar, representar, descrever, avaliar, e interpretar dados. É importante primeiro entender claramente para que finalidade você está conduzindo a análise. O objetivo da análise de dados em palavras simples é tirar o máximo proveito do desperdício. Você nunca receberá dados estruturados (na maioria das vezes) de forma regular para executar dados análise. Você terá que colocar uma estrutura nele e extrair insights significativos. Um aspecto fundamental da análise é o suporte à decisão – em outras palavras, fornecer material para apoiar o processo de tomada de decisão humano. Os dados estão sendo produzidos a uma taxa alarmante. Agora, todos os dispositivos do movimento das cooperativas de crédito estão reunindo uma variedade cada vez maior de dados. Do núcleo aos call centers, serviços bancários móveis a caixas eletrônicos, viagens e estilo de vida, os registros de compras estão nadando em um oceano de dados. Infelizmente, os dados são tão valiosos quanto as decisões que influenciam. Saber o que fazer e agir de acordo com elas são duas coisas muito diferentes. Os seres humanos estão sempre fazendo listas do que farão, que geralmente acabam no lixo na próxima vez que limparem a “pilha de lixo”. O Google Analytics só pode estabelecer o que uma empresa de comércio eletrônico deve fazer para liderar a tendência; a tomada de decisões cabe ao conselho operacional.

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Na indústria, as pessoas são recrutadas para resolver problemas. Quais são os diferentes tipos de problemas? Suponha que uma empresa XYZ esteja produzindo determinado produto, mas após a produção, alguns produtos não atendem às especificações ou não se encaixam na finalidade para a qual foram produzidos ou, em outras palavras, não atendem às necessidades do cliente. este produto deve ser rejeitado. Isso é perda para a empresa. Agora, isso se torna a declaração do problema, de que você deseja interromper essas rejeições. Às vezes, os problemas são simples e, com base em sua experiência ou experiência, você pode fazer certas alterações no processo e parar essas rejeições ou rejeitar menos. .Mas, na maioria das vezes, os problemas são difíceis e não são soluções prontas. Então, como você vai resolver o problema? Você precisa se aprofundar no problema. Você começará a entender o processo de fabricação do produto. Você começará a coletar as informações ou dados necessários. Isso fornecerá entendimento sobre o processo por meio de visualizações adequadas. O que são dados ou informações? Trata-se de informações estatísticas de diferentes recursos usados para fabricar produtos. Agora, para obter informações sobre o processo, é necessário plotar esses dados em formato gráfico para que você possa tirar certas conclusões sobre isso. Você visualizará os dados na forma de gráficos diferentes. Vou dar um exemplo de como fazer chá. Agora, aqui o sabor do chá é o resultado. Existem diferentes características deste produto, como quantidade de açúcar, quantidade de chá, quantidade de água, hora de ferver o chá, qualidade do próprio chá. Todo o conteúdo afeta a qualidade ou o sabor do chá que está sendo feito. Agora, como você saberá a melhor combinação desses recursos para que o chá que está sendo feito seja da melhor qualidade? Você não saberá apenas olhando a tabela de valores para diferentes parâmetros. Você os visualiza e os compara. O processo de fazer essas visualizações e deduzir a conclusão é chamado de analítico. Com efeito, você melhorará ou resolverá o problema, entendendo o processo e entenderá o processo fazendo a analítica de dados. Espero que isso faça sentido.

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Há um único objetivo da análise de dados: Informação. A análise de dados nos dá o poder de fazer o seguinte: Economize tempo economizando tempo em tarefas repetitivasEncontre curas para doençasConecte pessoasMelhore as tecnologiasMelhore a segurança dos carrosIdentifique pacientes em riscoDesenvolva inteligência artificialPromova o crime antes que aconteçaEvite o bullyingDireite-nos quando precisar solicitar mais papel higiênicoDetermine quais clientes devemos ter como objetivo Evitar o aquecimento globalReduzir a fomeRecomendar tênis filtrar spam em e-mailsContratar mais funcionáriosHá alguns que têm mais significado do que outros nesta lista, mas o ponto é que as possibilidades são literalmente infinitas.

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

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A análise de dados tem futuro?

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A análise de dados continuará sendo uma parte extremamente importante da maneira como as empresas fazem negócios, entendem seus clientes e adaptam suas ofertas. No entanto, também vejo a análise de dados como principal candidato à automação, com uma dependência muito reduzida da intervenção humana. Portanto, acho que não continuará sendo uma habilidade tão demandada, pelo menos não na medida em que realiza análises. Interpretação significativa continuará a ser valorizada.

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Eu posso ver uma tendência crescente diária de confiar nos dados. Também estamos gerando dados em um ritmo acelerado. Então, acho que em um futuro próximo estaremos testemunhando muito mais análise de dados do que hoje. Tendo dito isso, duvido seriamente que ele continue sendo um tópico importante, já que [quase] todo mundo terá que aprender e fazer isso em algum momento.

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Os dados estão sendo usados em quase todos os lugares agora e, com o advento de armazenar e analisar dados não estruturados, a Análise de dados só vai aumentar! Existem alguns blogs muito bons no link a seguir ‘Últimas notícias, artigos e blogs @ Analytics Leap’ no Analytics Salto. Alguns dos blogs mostram como a análise está sendo usada em diferentes setores, como produtos farmacêuticos, telecomunicações, etc. Tenha uma leitura divertida e boa sorte!

Os trabalhos de análise e ciência de dados são os mesmos?

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O limite hermético não existe entre o significado dessas duas palavras. A análise de dados ocorre mesmo no trabalho de ciência de dados.No entanto, idealmente, a ciência de dados deve ter mais componentes de codificação complexa, estatística aplicada e aprendizado de máquina.Em uma linha, você pode dizer que a ciência de dados é uma análise de dados pouco evoluída, o que normalmente envolve uma boa quantidade de trabalho no pacote estatístico (como SAS / R / python) e bom uso de estatísticas aplicadas / algoritmos de aprendizado de máquina em problemas de negócios.

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Não. Os analistas normalmente não têm educação de nível superior em matemática e geralmente não conhecem muito do aprendizado de máquina. Enquanto um cientista de dados pode fazer painéis ou apresentações do Excel, como costuma fazer um analista, geralmente os analistas não têm a tarefa de configurar simulações de possíveis projetos de teste de marketing para escolher a opção de teste mais eficiente.

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Ciência de dadosSe falamos em termos simples, o trabalho diário de um cientista de dados é analisar os dados para obter informações favoráveis e acionáveis. Cientistas de dados passam a maior parte do tempo limpando os dados, preparando-os para modelos e com a ajuda de algoritmos para encontrar os padrões ocultos nos dados. As tarefas diárias do Data Scientist giram em torno dos dados, o que não é de surpreender, porque o título do trabalho o denuncia. . Um cientista de dados passa a vida inteira coletando os dados, olhando-os e depois limpando-os, o que é feito de várias maneiras com a ajuda de muitas ferramentas e tecnologias relevantes. As tarefas relacionadas a dados que um cientista de dados pode enfrentar incluem: Puxar dadosMergir dadosAnalisar dadosProcurar padrões ou tendênciasUsar uma ampla variedade de ferramentas, incluindo R, Tableau, Python, Matlab, Hive, Impala, PySpark, Excel, Hadoop, SQL e / ou SAS e testando novos algoritmosTentando simplificar problemas de dadosDesenvolvendo modelos preditivosConstruindo visualizações de dadosEscrevendo resultados para compartilhar com outras pessoasRecolhendo provas de conceitosOs cientistas de dados são principalmente solucionadores de problemas. Trabalhar com dados também significa entender o objetivo. Os cientistas de dados também buscam determinar as perguntas que precisam de respostas e, em seguida, apresentam diferentes abordagens para tentar resolver o problema. Se você está ansioso para fazer um curso completo e aprofundado sobre ciência de dados, vá para o programa de ciência de dados da Digital Vidya pois isso o ajudará imensamente. As atribuições práticas, projetos e estudos de caso ajudarão você a aproveitar outros. Além disso, você também receberá assistência com a colocação após a conclusão do curso. O trabalho dos analistas de dados é analisar os números em inglês comum. Toda empresa coleta dados, sejam números de vendas, pesquisa de mercado, logística ou custos de transporte. O trabalho de um analista de dados é pegar esses dados e usá-los para ajudar as empresas a tomar melhores decisões de negócios. Um analista de dados recupera e reúne os dados, organiza-os e, em seguida, usa os dados para chegar a uma conclusão significativa. O trabalho varia de acordo com o tipo de dados em que se trabalha, como vendas, mídia etc. Toda empresa procura analistas de dados, desde prestadores de serviços de saúde até lojas de varejo, incluindo cadeias de fast-food. Os insights que os analistas de dados trazem para uma organização podem ser valiosos para os empregadores que desejam saber mais sobre as necessidades de seus consumidores ou usuários finais. Independentemente do setor em que trabalham, os analistas de dados podem esperar gastar seu tempo desenvolvendo sistemas para coletar dados e compilando suas descobertas em relatórios que podem ajudar a melhorar sua empresa. Agora você sabe o que faz um cientista de dados e um analista de dados todos os dias.

Qual é um bom lugar para começar a aprender análise de dados?

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Acabei de terminar o Nanodegree do analista de dados da Udacity e posso realmente recomendá-lo se você procurar um curso de nível intermediário sobre o tópico.Disclaimer: Não estou trabalhando para a Udacity nem tenho outro interesse financeiro. Eu apenas gostei da aula.

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Uma pergunta muito ampla. Seja mais específico.

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Eu escolheria um setor que você gosta e focaria no uso da análise de dados para entender melhor o setor. Recentemente, publiquei um artigo sobre aprendizado de máquina no varejo que pode ser valioso para ler. Machine Learning: está mudando o setor de varejo – Entreprov

O que é o Excel na análise de dados?

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No Microsoft Excel, você pode usá-lo para diferentes propósitos, pois oferece várias opções. Você pode usar o Inquire para comparar duas pastas de trabalho. Analisar uma pasta de trabalho para verificar problemas ou inconsistências no Microsoft Excel

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O Excel é uma ferramenta de gerenciamento de dados tudo-em-um que permite importar, explorar, limpar, analisar e visualizar facilmente seus dados. Essa é uma das razões pelas quais o Excel é tão popular e não desaparece tão cedo para a análise de dados. No K2, ensinamos MS Excel, SQL e Tableau a todos os nossos alunos em nosso bootcamp de análise de dados de assinatura, onde orientamos os alunos através um programa acelerado para se tornar analista de dados profissional

Qual é a melhor maneira de aprender o Excel para análise de dados?

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Você pode aprender o Excel para análise de dados apenas através da prática. Existem muitas ferramentas de análise de dados disponíveis no mercado. No entanto, o Excel ainda mantém uma posição forte para a análise de dados. No período de 6 anos como analista de negócios, acredito que as fórmulas a seguir são suficientes para concluir seus 90% do trabalho em Excel. Crie um conjunto de dados na prática abaixo da fórmula mencionada para aprender o Excel. dificuldade.SumDrop downSum ifMacrosVlookup no vlookupAverageIfCount ifMatchConcatenateImage lookupFormatação tradicionalT conversão de texto em colunaChartPie

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Usei a Análise de Dados no Excel e usei o VBA por mais de 20 anos como Analista de Dados Financeiros. Normalmente, eu economizava 90% do tempo de trabalho medido na produção de relatórios mensais. Isso é muito difícil de responder em detalhes, porque existem muitas variáveis, dependendo do resultado final. No entanto, é fácil iniciar um processo básico de três etapas. Coloque todos os seus dados em uma ÚNICA TABELA DE PLANILHA por conta própria, com a linha 1 como cabeçalho da coluna. Isso é crítico. Vimos muitas pessoas tendo seus dados brutos por engano em várias planilhas.Use Tabelas Dinâmicas para analisar os dados.Use Pesquisas nas Tabelas Dinâmicas em seu relatório final. Muitas vezes, é útil gerar valores de pesquisa exclusivos concatenando um ou mais campos de referência (não valor).

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A melhor maneira é se familiarizar com os recursos mais usados! Pivots / Charts / Functions. Peguei o meu no Analytics Leap (www.a-leap.com) e eles criaram um curso que faz exatamente isso. Eles deram bons exemplos que mostram como os Pivots / Charts podem ser usados para analisar tendências / identificar padrões.O capítulo de funções também abrange algumas das funções mais comuns usadas no Excel. Espero que isso ajude.

Quais são as maiores histórias de sucesso da ciência de dados até agora? Pode ser interessante fazer uma distinção entre dois casos: 1. Quando a análise de dados é aplicada para aprimorar os negócios 2. Quando a análise de dados é o negócio

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Penso que o Grande Firewall da China, gigantesco sistema de censura do governo chinês, é um bom exemplo do que pode ser alcançado com a ciência de dados. Ele monitora milhões de tweets, postagens, links, páginas, bloqueia automaticamente solicitações contendo determinadas palavras-chave etc. Além disso, faz isso na escala de toda a Internet chinesa, que é centenas de milhões de usuários e bilhões de strings de textos para processar a cada minuto .O sistema também é distribuído em serviços de empresas (privadas) que precisam seguir e implementar restrições anunciadas pelo governo, ou seja, criar um avançado sistema interno de mineração de dados para monitorar e excluir o conteúdo “sensível” do usuário. A Sina, empresa que cria o Weibo (o equivalente chinês do Twitter) deve monitorar todos os tweets e detectar conteúdo “ilícito”, bloquear usuários “suspeitos” etc. O sistema não pode lidar com tudo, mas digamos que ele se sai bem (sujo). ) trabalho que deveria fazer. Do ponto de vista comercial, pode não ser tão poderoso à primeira vista, pois está apenas bloqueando e não tem resultados diretos. No entanto, ele capacita a política chinesa a manter seus negócios atuais em andamento e a ter amplo controle sobre discussões públicas … Os entusiastas de dados (como eu) podem achar isso muito deprimente, mas o Great Firewall parece ser a maior peça de engenharia de análise em tempo real dos dados em serviço na terra. Mais uma vez, o maior sucesso tecnológico pode facilmente se tornar as maiores ameaças à nossa vida humana …

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Eu acho que a pergunta deve ser reformulada um pouco. A análise que revela algumas informações é interessante, mas tem menor probabilidade de afetar diretamente as métricas de negócios. Esse tipo de atividade não é a aplicação mais poderosa da ciência de dados. As maiores histórias de sucesso na ciência de dados vieram de sistemas de engenharia implantados sem humanos no loop (pelo menos não no loop operacional). Pense em aplicativos como recomendações de livros da Amazon, PageRank, pessoas que você talvez conheça etc. Tudo isso tem sido grandes histórias de sucesso e teve grande impacto financeiro.

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A existência do Capital One pode ser explicitamente explicada pelo uso da ciência de dados para prever melhor a capacidade de crédito e as taxas de inadimplência de candidatos de certos tipos. Era um pequeno braço de um banco regional e agora é uma empresa pública enorme, porque foi uma das primeiras a criar seus próprios modelos de maneira eficaz para esse fim.

Como aprendo a análise de dados sozinho?

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Aqui estão alguns dos melhores sites onde você pode aprender Data Science e isso de maneira muito rápida: Bit Bootcamp: Esta é a opção adequada para as pessoas que já têm as mãos em SQL, C ++, C # e Java. Ele tem algumas das práticas e habilidades que podem ajudá-lo a ir do curso para o campo. Os alunos podem se inscrever aqui de acordo com o horário que se encaixa em sua programação, você pode optar por cursos em período integral ou meio período. Este curso é concluído com um exame de certificação Hadoop. Http://www.bitbootcamp.com/resou…Digital Vidya Participe do curso de ciência de dados usando Python da Digital Vidya. Não são apenas horas de teoria! Como parte do curso, os alunos precisam realizar o projeto Capstone, que é a tarefa culminante que lhes permitirá ter uma experiência integrada do programa. Seu programa de treinamento é destacado em 3 horas. / semana Sessões ao vivo com professores do setor e projeto da indústria de 3 semanas.Analytics Edge: Este curso é mais adequado para iniciantes no campo. Ele fornece introdução ao R e como usar a análise de dados no cenário do mundo real. O curso torna o aluno equipado com um método de análise muito vasto e que demanda tempo e dinheiro.A Incubadora de Dados: Se você já é um cientista experiente que deseja aprender algumas novas habilidades na incubadora de dados, é o melhor. Possui cursos mais adequados para pessoas com experiência em ciências e engenharia e, principalmente, com doutorado. e essa é a principal coisa que o torna único no restante dos cursos. Este é um curso de oito semanas que oferece aos alunos novas habilidades lançadas no mundo da ciência de dados.Essas são as análises do curso de ciência de dados com seu marcador de dificuldade.http: //bigdata-madesimple.com/re .. .E aqui estão alguns campos de treinamento que podem dar início à sua carreira: https://www.networkworld.com/art…Estes são os sites nos quais você pode encontrar os cursos de ciência de dados para iniciantes e profissionais: Google- Entendendo o curso de dados (https://groups.google.com/forum/#!forum/making-sense-of-data), este curso ajuda os alunos a identificar as informações dos dados que podem ser necessários para a organização. Este curso é ideal tanto para estudantes quanto para proprietários de pequenas empresas. Treinamento para Certificação de Cientista de Dados Simplilearn – R, SAS e Excel (https: //www.simplilearn.com/big -…) Este curso treina os alunos a se tornarem dados Cientista. Curso de certificação da Harvard University Data Science (https: //www.extension.harvard.ed …) Possui vários cursos que cobrem a maioria dos tópicos como Análise de dados, Gerenciamento de dados, Amostragem de dados, Previsão, etc. of Technology – Learning from Data (http://work.caltech.edu/telecourse) inclui muitos tópicos importantes, incluindo algoritmos, teoria básica e aplicações e também um fórum de discussão. Alguns lugares onde você pode ter conhecimento sobre alguns dos mais importantes conceitos de ciência de dados: Topcoder – (https: //www.topcoder.com/communi …) Codementor- (https://www.codementor.io/community/topic/data-science) possui tutoriais para ambos os profissionais e iniciantes. Ele também possui introdução ao ML.E existem muitos links a seguir: http: //learnds.com/ – Learnds.comhttps: //www.r-bloggers.com/tutorial-data-science-with-sql-server -r-services / http: //www.kdnuggets.com/2016/03/new-tutorials-section-r-python-data-visualization-data-science.html – KSnuggets.http: //datasciencemasters.org/ – Ciência de dados de código aberto. https: //flowingdata.com/category … – Flowing Data. Espero que isso ajude. Sinta-se à vontade para me enviar uma mensagem para qualquer dúvida. Muito bem sucedida!

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Confira os cursos relevantes em qualquer uma das plataformas mencionadas abaixo: Coursera | Cursos on-line das principais universidades. Inscreva-se no FreeUdacity – Classes e nanodegrees on-line grátisAprenda R, Python e ciência de dados on-line | Cursos DataCampOnline – Aprenda tudo, na sua programação | UdemyedXCheers.

Como a análise de big data ajuda as empresas a aumentar sua receita?

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Antes de estar interessado em obter dados, a primeira coisa que você precisa entender é o nicho. Se as empresas do setor dependem de dados para especulação de mercado, é provável que você ganhe com os dados. Seria bom configurar um banco de dados on-line onde você pode dar às pessoas acesso conforme sua determinação.

Quais são alguns bons recursos introdutórios para análise exploratória de dados?

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Se você deseja o trabalho definitivo sobre análise de dados exploratória (EDA), leia o livro de John Tukey, EDA. O lado bom deste livro é usar as técnicas sugeridas e fazer alguns de seus exercícios. Você pode aprender bastante sobre a EDA. Outra coisa boa sobre este livro é que realmente não é necessário muito conhecimento estatístico para realizar muitos dos exercícios. Espero que isto ajude!

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Aqui estão alguns bons links: 1. CS448B – curso em Stanford: https://graphics.stanford.edu/wi…2. Estatísticas – CMU OLI: http: //oli.web.cmu.edu/openlearn …

O que é mineração de dados e análise de dados?

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A pergunta já está explicada no Quora. Qual é a diferença entre análise de dados, análise de dados, mineração de dados, ciência de dados, aprendizado de máquina e big data?

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Mineração na Web, Soluções de Análise da Web. Autonomia O Agentware Knowledge Server integra fontes de dados diferentes em uma empresa, incluindo e-mails, Word, PowerPoint, Excel e notícias. ANGOSS KnowledgeWebminer, encontra padrões nos dados do blog. … KnowleSys, fornecendo serviço de extração de dados da Web no sistema de software BlueWhale. A mineração de dados é o processo de classificação através de grandes conjuntos de dados para identificar padrões e estabelecer relacionamentos para resolver problemas através da análise de dados. As ferramentas de mineração de dados permitem que as empresas prevejam tendências futuras.https: //www.besanttechnologies.c …

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A mineração de dados é um processo automatizado de descoberta de padrões em grandes conjuntos de dados. Ele se baseia em algoritmos matemáticos e estatísticos para não apenas categorizar os dados em tipos diferentes, mas também para julgar a probabilidade de um evento ocorrer no futuro. Simplificando, a mineração de dados é o processo de obter inteligência a partir de dados que podem ser usados para informar decisões.Fonte: http://bit.ly/2R3oQylObrigado!

Como é a análise de dados?

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Descrição da tarefa do Data Analyst é executado desta forma: -Assistir com a análise de lacunas entre os requisitos de dados de As is e To be Analisando e identificando requisitos de limpeza e migração de dados Propondo modificações nos atributos de dados existentes conforme necessário Realizando a limpeza de dados conforme necessário documentos de fluxo, incluindo manuais do usuário para sistemas e processos sob medida. Mantenha-se atualizado e amplie o conhecimento de novos sistemas na imprensa, juntamente com a capacidade de aprender softwares de notícias e ferramentas necessárias para o desenvolvimento futuro. Cumprir todas as políticas e procedimentos da imprensa, por exemplo, Saúde e segurança , uso de e-mail e Internet e padrões de comportamento.

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Eu uso o Easy Data Feed; isso me ajudou a obter vantagem quando comecei a avaliar minha concorrência e confirmar meus preços. E eu ainda uso hoje para espionar o preço e o inventário. É minha pequena arma secreta, bem, não é mais tão secreta, lol. Mas encontrei tanto sucesso que não me importo de deixar os outros se divertirem. Se você quiser saber mais sobre o fornecimento de inventário, consulte o Easy Data Feed e converse com os funcionários da empresa, que criaram o EDF e o integraram à sua plataforma de comércio eletrônico. Estou na plataforma deles com o único objetivo de usar o EDF, e tem sido incrível desde então. Eles são uma solução completa com ERP, CRM, armazém, expedição, B2B, automação, análises avançadas e SEO, e até finanças como PDV e contabilidade, tudo embutido, sem necessidade de desenvolvimento e tudo por um preço muito razoável. A automação é possível com espionagem de preços e raspagem de dados com o Easy Data Feed – Software de raspagem de extração de dados da Web, e está se tornando cada vez mais popular o uso de ferramentas como essa. O software raspa sites da concorrência e até mercados como eBay e Amazon, Newegg etc. para inventário e o preço será automaticamente correspondido de acordo com suas configurações específicas. Essa é uma técnica relativamente nova, mas as empresas estão percebendo rapidamente. Gosto especialmente do Easy Data Feed porque ele se integra diretamente à minha plataforma de comércio eletrônico.

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Muito bom! Acho que a maioria das pessoas acha que a análise de dados é difícil ou algo que eles não conseguem entender – talvez seja por isso que eles são muito valorizados! Em termos de trabalho, isso depende se você estiver trabalhando com um KPO (empresa terceirizada) ) Nesse caso, os prazos são apertados, enquanto que, se você trabalha no lado do cliente, a atmosfera é bastante relaxada! Perfis diferentes implicam diferentes tipos de trabalho – alguns requerem automação, outros requerem produção de relatórios regulares / ad-hoc, outros requerem análise de dados e algumas requerem técnicas estatísticas. Para saber mais sobre como a análise de dados está sendo usada em todos os setores, sugiro visitar a página do Analytics Leap (www.a-leap.com).

Qual é a diferença entre coleta e análise de dados?

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Coleta de dados é o processo de coletar informações necessárias através do mercado primário ou secundário e colocar em um formato específico e manter dados (usamos ferramentas ou software para manter todos os dados coletados, por exemplo: MS Excel, ferramentas de CRM como: Salesforce, Zoho e interna). A análise de dados é o próximo passo da coleta de dados. Aqui, verificaremos e cruzaremos a qualidade das informações coletadas e descobriremos as oportunidades pela utilização dos dados / informações coletados. (Temos que verificar e validar os dados inteiros e verificar qualquer informação ausente ou irrelevante. Todas essas etapas são consideradas e denominadas Análise de Dados).

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É a mesma diferença entre comprar ingredientes e assar um bolo.Você não pode cozinhar sem ingredientes e os ingredientes crus geralmente não são comestíveis.Ovos crus, farinha, bicarbonato de sódio, açúcar, frutas – apenas parte disso é utilizável na forma bruta, da mesma forma que com dados brutos, que podem ser inutilizáveis ou enganosos em sua forma bruta.Encontre uma receita, obtenha os ingredientesTambém, se o seu não tiver uma receita / um plano, o bolo não será comestível ou até incendiará sua casa.Se você não souber o que fazer com os dados é inútil (exceto armazená-los para mais tarde, quando você souber o que fazer). Muitos dados que você precisa encontrar respostas também podem estar faltando – sem um plano, quem sabe o que você precisa. É como fazer compras sem olhar para um destinatário e depois se perguntar por que muitas coisas importantes estão faltando. Além disso, como ovos, muitas formas de dados têm prazo de validade, o que depende dos dados e do uso desejado. F.e. Os dados da enquete perdem muito valor após a contagem das votações finais. Ou, verifique os ingredientes que você possui, remova os estragados e improvise. A análise de dados geralmente começa com uma visão geral, para classificar os dados e criar uma hipótese sobre se temos o suficiente e os dados certos. Seguidos por algumas verificações de sanidade do controle de qualidade (dados ausentes / ilegíveis) (hum, por que temos 600 conjuntos de dados para cerca de 500 entrevistados e por que todos nascem em 1º de janeiro?) Assar o bolo e vendê-lo, espero que o cliente goste Logo depois disso, deve haver algumas perguntas que tentaremos responder com os dados. Ou geraremos novas perguntas, com base nos padrões que encontramos nos dados.

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A coleta de dados é o processo de capturar e coletar dados e colocá-los em algum tipo de data mart (data warehouse, banco de dados, etc.) A análise de dados é o processo de analisar os dados que você tem disponíveis de várias maneiras possíveis. Isto é essencialmente como você entende os dados que você acessou, apesar do problema de captura.

Quais são os caminhos típicos de aprendizagem da análise de dados?

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Trajetória de aprendizado: você começa com estatísticas básicas, conhece os materiais básicos como média, mediana, r quadrado e depois se aprofunda no teste estatístico. Você entende, o que é um teste estatístico, o tipo de teste e quando deve usá-lo. Você realiza um teste estatístico em um pequeno conjunto de dados, por exemplo, um conjunto de dados de 1 variável com 20 observações. Você obtém uma boa compreensão de como fazer a coisa pelo excel. O conjunto de dados aumentou, de 1 variável para 10 variáveis, de 20 obs a 20000, ficou mais difícil usar o excel, então você usa R. Você refez tudo o que fez no Excel, exceto pelo fato de estar em R. Lembre-se de que R é uma ferramenta. Os dados estruturados não podem mais satisfazê-lo, você tentou mudar para dados não estruturados, percebeu que limpar dados é uma dor e sua experiência limitada em programação é a melhor. Você percebeu que o R foi criado para fins estatísticos e que o uso do R para manipular dados pode ser uma dor, você começou a se perguntar se deveria obter outra linguagem de programação. Você tem python, e vale a pena, a cada segundo. No progresso, você também escolheu uma linguagem de consulta. Você deseja prever melhor as coisas, para começar a explorar suas opções com o aprendizado de máquina, para entender a teoria e como implementá-las. Você entende que a estrutura e os algoritmos de dados são importantes, e você nunca poderia chegar tão longe, sem abrir caminho. Problema comercial aleatório ou pouco claro que não lhe interessa mais, você começa a querer fazer coisas que tragam benefícios reais. Você escolheu um setor de escolha e percebeu o quão carente é, em termos de conhecimento de domínio. Quanto à posição de entrada, bem, eu não acho que você precise chegar ao número 8 para conseguir um emprego, mas vamos enfrentá-lo , isso é ciência, e você nunca para de aprender ou não entra. Não tenha medo de pegar coisas, elas são ferramentas, podem ser escolhidas e podem ser descartadas, é o objetivo que é importante. # Editar 1: Removida uma linha que deveria ser removida (que não era).

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Passei cerca de um ano aprendendo e mexendo nas estatísticas básicas e de R no meu tempo livre. No entanto, é importante ressaltar que, em caso de dúvidas, entre em contato com a Central de Atendimento ao Cliente, através do telefone (11) 3222-8000, ou pelo e-mail: [email protected] pelo menos em nível técnico, minhas habilidades em ciência de dados eram bastante rudimentares. Eu acho que aprenda o máximo possível com o coursera e o edx, tente alguns kaggles e, em seguida, faça um trabalho de ciência de dados na sua indústria atual. Desde que você não seja o único responsável pela ciência de dados, ficará bem. Você aprende muito mais quando trabalha no campo. Algoritmos e estruturas de dados são um pouco mais importantes no espaço de programação de software. Produzir ciência de dados exigirá mais compreensão de algoritmos e estruturas de dados. Mas isso não é relevante para o nível de entrada,

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ExcelSqlProgramação básica (r will do) VisualizaçãoInferência estatísticaModelagem estatísticaVocê não precisa conhecer ciência da computação para análise de dados. Você precisa aprender algumas aulas de informática para ciência de dados. Você precisa conhecer ciência da computação para engenharia de software ou dados

Como a análise de dados é útil?

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A análise de dados é incrível. Como seres humanos, temos habilidades de correspondência de padrões naturalmente fortes, mas nenhum computador é capaz. Digamos que você queira encontrar um estoque de dividendos com um rendimento anual de 5%. Não consigo pensar em uma maneira de fazê-lo sem analisar dados sobre ações e dividendos. Se você encontrar mais de um, poderá analisar mais dados para reduzir riscos ou maximizar ganhos potenciais. Existem muitas maneiras de usar os dados para encontrar informações que não seriam possíveis sem a análise de dados.

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Veja qual é o principal objetivo da análise de dados?

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A análise de dados pode ser usada das seguintes maneiras: 1. Prever tendências e comportamentos dos clientes: os clientes que compram tendências, todos podem ser analisados com base nos dados coletados. Podem ser coletados dados sobre as compras anteriores dos clientes, produtos com opinião popular, seus gostos, produtos reunidos etc. A análise de dados pode ser feita, idéias podem ser coletadas, alterações nas tendências de compra dos clientes ou tendências comportamentais podem ser extraídas e tendências futuras dos clientes podem ser previstas. Aumente a produtividade dos negócios: os dados sobre a organização interna de uma empresa podem ser coletados. Os dados não podem ser usados apenas para analisar os fatores externos a uma organização. A análise de dados pode ser feita para analisar os negócios internamente. Essa análise de dados traz informações para o desempenho dos funcionários, sua melhoria e também para melhorar os negócios. Compreensão do mercado A análise de dados sobre o mercado é muito útil para sua organização. Tendências de mercado, mudanças no comportamento do mercado etc. podem ser encontradas se os dados forem analisados adequadamente. Com base nesse entendimento de mercado, sua organização pode tomar decisões. A análise de dados também pode ajudá-lo com a segmentação do mercado, visando seus clientes em potencial e o posicionamento de seus produtos ou serviços. Novos produtos / serviços Com o poder da análise de dados, é possível descobrir as necessidades e a satisfação dos clientes. A lacuna de necessidade pode ser preenchida com seus novos produtos ou serviços. Antes de lançar um novo produto ou serviço, é importante saber quem serão os clientes em potencial e quão bem seus produtos serão recebidos. A análise de dados ajudará seu lançamento de produtos ou serviços mais facilmente. A análise de dados mostrará como o setor em que você está atualmente está operando. A análise de dados também ajudará a prever a situação do setor e como administrar seus negócios em um futuro próximo. Isso também ajuda a compreender a situação econômica da expansão dos negócios. Isso não apenas abre novas avenidas para os negócios, mas também ajudará a construir um bom ecossistema em torno de sua marca.

Como posso iniciar a análise de dados em um conjunto de dados?

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A análise dos dados requer encontrar significado a partir dos números. O objetivo é estabelecer uma ponte entre o mundo puramente quantitativo dos números e o mundo puramente lexical das palavras. Note-se que é essencialmente impossível realizar análises sobre os números sem saber o que esses números representam, e você publicou uma planilha de números sem o Por exemplo, parece haver uma coluna binária na extrema direita com dois valores apresentados, 1 e -1. Um lugar razoável para começar seria procurar correlações em outras colunas com essa coluna. As linhas com 1 são consistentemente maiores que as linhas com -1? Nesse caso, um analista básico poderia dizer: “Os dados sugerem uma correlação em que 1 coincide com um valor maior para x”. Um analista valioso pensaria criticamente sobre o que um 1 representa e tentaria postular um mecanismo pelo qual um valor maior para x causa 1 ou 1 causa um valor maior para x. Depois de estabelecer essa hipótese, esse valioso analista diria: “se isso for verdade, que outras associações eu espero encontrar?” Se os dados para essa associação existirem, o valioso analista verificará isso e, em seguida, encontrará evidências para, ou contra, a afirmação original.

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Seu conjunto de dados parece estar com cabeçalhos ausentes; além disso, não há perguntas apresentadas; no entanto, às vezes, ao simplesmente olhar para os dados, você pode fazer algumas suposições inteligentes: a maioria dos dados científicos trata de previsões ou previsões. Geralmente, existe uma única variável a prever (resultado ou resposta) em função do restante das variáveis (covariáveis ou preditores). Normalmente, pode-se esperar que a variável de resposta esteja à esquerda (mais comum) ou à direita em seu conjunto de dados. Observando seus dados, as 6 primeiras colunas parecem ser algum tipo de série temporal atrasada ou transformada. As próximas 10 colunas estão flutuando. Provavelmente, sua variável de resposta é a última coluna à direita. Como é 1 ou -1, isso é conhecido como variável binária ou lógica. Exemplos do que isso pode representar pode ser masculino / feminino. Portanto, você provavelmente deseja converter isso em uma variável categórica (conhecida como fator em R) e executar uma regressão logística. Seu modelo incluirá algumas (mas não todas) das covariáveis como preditores. Sua hipótese será o seu modelo e a evidência será o diagnóstico do modelo (por exemplo, o R-quadrado)

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Ok, então você não nos disse nada sobre os números ou como os números são organizados ou o que eles significam ou literalmente qualquer coisa. Acho que você é vagamente novo nisso. Vou te dar algumas dicas. Polvilhados em toda a minha resposta há chavões. Use essas palavras-chave para aprender sobre sua tarefa. Parece haver alguma incongruência entre os números, pois são tipos diferentes … É necessário primeiro limpar os dados. Aproximadamente, obtenha elementos como em colunas e linhas e não goste de elementos em outros lugares, mas ainda organizados por coluna e linha. Em seguida, é necessário dimensionar os dados. Como você está me mostrando uma captura de tela do que eu posso presumir, ela não está familiarizada com o R. Google como dimensionar seus dados, pois parece que os valores estão em diferentes escalas. Se você não entende por que isso é importante, você não é a pessoa certa para esta tarefa. Não dimensione o que você está tentando prever, especialmente se for um problema de classificação. Parece que talvez a coluna à direita seja a que você deseja prever. Como parece ter apenas dois valores possíveis, -1 ou 1, você está lidando com um problema de classificação. Procure métodos de análise de classificação. Uma árvore de decisão pode ser útil para você. Se não é isso que você deseja prever, então você não está em uma configuração de classificação. Se você não está tentando prever algo, o solucionador do Excel provavelmente será útil para você, pois gerará algumas regressões simples para você. Isso pode levar algum tempo, dependendo de vários fatores, mas você terá uma equação para seus dados. Eu recomendo representar graficamente seus dados. Muito pode ser inferido sobre dados de um gráfico. Novamente, não sei quantas dessas variáveis são x ou y, mas espero que você tenha apenas uma y. Use a análise de correlação para descobrir quais variáveis têm o maior impacto sobre o que você precisa prever. Você deseja executar algumas estatísticas nos dados naturalmente. Isso depende do seu tipo de dados e do que você deseja saber. Como você deve fornecer hipóteses baseadas em evidências, provavelmente desejará conhecer a distribuição da amostra. Você vai querer fazer p testes. Você deseja saber sobre o erro tipo I e tipo II. Parece que você pode ter dados ausentes, a julgar por essas duas linhas. Não sei qual é o tamanho do seu conjunto de dados ou qualquer outra coisa sobre ele, mas provavelmente me livraria das linhas com dados ausentes, pois acho que você não entende valores de imputação / como e quando fazê-lo, e acabaria reduzindo a precisão de qualquer modelo. Essas são algumas dicas extremamente básicas que ajudarão você a começar. Se algo disso era novo para

Como faço para “análise exploratória de dados”?

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A Análise Exploratória de Dados tem as seguintes etapas: Limpeza de Dados Estatística Descritiva de DadosVisualizações para compreensão de dadospara obter mais informações, consulte: Por que e Como da Análise Exploratória de Dados em Python

O que é análise de dados funcionais?

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A análise de dados funcionais (FDA) é um ramo da estatística que analisa dados que fornecem informações sobre curvas, superfícies ou qualquer outra coisa que varia ao longo do tempo. O continuum geralmente é tempo, mas também pode ser uma localização espacial, comprimento de onda. No FDA, a análise é feita em termos de funções, em vez de pontos de dados únicos. Isso tem uma vantagem potencial na análise de dados discretos, pois tem menos suposições ao longo do tempo. Por exemplo, análise de dados climáticos, dados de séries temporais longitudinais podem se beneficiar desse método. O FDA também fornece um conjunto de análises mais rico do que apenas comparar médias ou variações. Com as funções, é possível ver tendências, taxa de mudança e aceleração.

Quais são algumas estruturas de análise de dados em tempo real?

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No LinkedIn, trabalhamos em um sistema de streaming chamado Kafka, que está nesta área; é de código aberto e foi adicionado recentemente ao Apache como um projeto de Incubadora. Em um nível alto, o que ele faz é capturar “fluxos” persistentes de dados, espalhados por um cluster de máquinas. Qualquer número de consumidores pode se inscrever em um fluxo, obtendo sua própria cópia para processamento, e um cluster de consumidores pode agrupar-se para dividir as mensagens em um fluxo entre si. Isso permite dimensionar o volume de dados manipulados pelos servidores e pelos consumidores além do que uma única máquina poderia processar. Permitimos que os consumidores e editores de dados roteiem dados com base em chaves, o que fornece uma API semelhante ao MapReduce. (Observe que um sistema de streaming não pode realmente ser equivalente ao MapReduce porque o MapReduce contém a classificação como uma das operações principais para agrupar as coisas, mas a classificação de um fluxo infinito não está bem definida). O estilo de programação para tirar proveito disso é potencialmente estratificar os estágios de processamento, o que permite que os dados sejam publicados por alguma chave como um fluxo, agrupados ou processados e depois republicados por outra chave para outra etapa do processamento. faça algo de nível superior a isso, porém, é realmente semelhante ao Hadoop, pois fornece uma API para processamento e agrupamento particionado, mas não há linguagem de consulta de nível superior integrada. Esse sistema está em produção no LinkedIn e lida com nossa rastreamento e monitoramento de fluxos de dados bastante grandes.Há mais informações disponíveis aqui: http: //sna-projects.com/kafka/de…Outras estruturas que eu conheço incluem, mas sei menos sobre os detalhes desde Eu não trabalhei com todos eles: S4. Isso é semelhante ao Kafka em termos de capacidade, pois fornece recursos de streaming / mensagens em um sistema com reconhecimento de cluster com a capacidade de particionar por chave. Não é persistente, no entanto. http: //s4.ioStorm. Não tenho certeza se isso ainda está disponível, mas soa semelhante ao S4, mas sem a necessidade de Java ou XML (o que é bom). Não tenho certeza se isso é persistente ou não. http://tech.backtype.com/preview…Zilhões de sistemas de mensagens tradicionais também não são diferentes disso (RabbitMQ, ActiveMQ, etc.). Basicamente, eles permitem um estilo de programação semelhante, reunindo estágios de processamento que movem dados entre filas. Eles geralmente oferecem alguma persistência, embora possa não ser muito escalável. O modelo de distribuição para os sistemas que eu observei também é um pouco ausente. O Flume e o Scribe também são semelhantes, embora eu diria que o foco deles é realmente obter o fluxo de dados no Hadoop ou em outros sistemas, em vez de facilitando o processamento direto do fluxo.

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O Processador de Eventos Complexos WSO2 (wso2.com/products/complex-event-processor/) é um mecanismo de processamento de eventos complexos que aceita consultas de análise em tempo real como consultas do SQL. Você pode executá-lo como um único nó ou gráfico de nós CEP em execução no Apache Storm. Processamos até cerca de 0,8 milhões de eventos por segundo usando isso, e ele pode fazer mais de 100 mil em um único nó. Está disponível de código aberto sob a licença Apache. Pls verifica o deck de slides Análise em tempo real escalável com SQL declarativa como Evento complexo P … para obter mais detalhes.

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Meus amigos do icCube estão trabalhando na edição em tempo real de sua suíte OLAP – sairão no primeiro trimestre do próximo ano. Veja aqui uma história preliminar: Business Intelligence em Tempo Real

Quais são algumas boas idéias de mini projetos de análise de dados?

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Primeiro, o Quora não oferece uma API. No entanto, se você gosta da ideia de analisar dados de perguntas e respostas, tente trabalhar no conjunto de dados StackOveflow. Escrevi um guia detalhado sobre isso aqui: resposta de Roman Trusov para O que devo aprender em ciência de dados em 100 horas? Estou livre pelos próximos 10 dias e gostaria de aprender o que eu puder nos próximos 10 dias, e posso fazer isso 10 horas por dia. O que posso aprender para entender e começar? Não importa o cronograma, concentre-se na análise e adote novas tecnologias. Supondo que os bons dias cheguem e o Quora libere a API (ou você forneça Zuck completo e raspe o site como um chefe), aqui está um resumo -cuff list de coisas legais que eu adoraria fazer como um projeto de fim de semana: Visualização de perfil de usuário que fornece informações detalhadas sobre as respostas do usuário por tópicosInferência automática de tags em um tópico, por exemplo, como você divide “Namoro e relacionamentos” em “problemas com o namorado ”E“ problemas com a namorada ”Descoberta do usuário por similaridade do conteúdoO interesse dos usuários é extraído de seu gráfico de escrita / upvotesUser interest, onde os usuários são agrupados por seus interesses e as relações entre os tópicos são representadas em sequências mútuas ou em interseções entre gravações. Qual métrica tem mais significado? Classificação dos votantes, apenas por diversãoEu também gostaria de expandir esta lista, para que você possa colocar as sugestões nos comentários.

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1) Comece percebendo as distribuições dos dados. Minha hipótese seria que muitas pessoas estão lendo, uma fração menor está fazendo perguntas e uma pequena fração está respondendo. Em seguida, compare isso com outras análises de sites como a Wikipedia. As distribuições são semelhantes? 2) Alguns usuários de clustering aderem a um tópico ou examinam vários tópicos? Se eles analisarem vários, você pode encontrar grupos de tópicos que são co-populares? Se, por exemplo, a maioria dos leitores dos canais de Química e Física também seguirem Biologia, então Biologia poderá ser uma boa sugestão para usuários que seguem apenas Química e Física. Esses são os tipos de recomendações que o Quora gostaria de dar (e as pessoas gostariam de ter) .3) Evolução do tempo Como o uso evolui ao longo do tempo? O uso é estourado ou consistente? Se estourado, você pode identificar gatilhos? Há pontos de inflexão além dos quais você vê funções de etapa no comportamento? Por exemplo, se eu seguir o meu 63º tópico, de repente começo a fazer login com mais frequência e a usar o site com mais frequência?

Quais são os benefícios dos pandas de um Python sobre o Microsoft Excel para análise de dados?

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Eu não acho que é uma escolha de “Python & Panda” ou “Excel”. Pelo contrário, eu os vejo como cortesia. Eu não usaria o Panda para procurar dados (mas você poderia) e não usaria o Excel como uma ferramenta para limpar dados ou automatizar tarefas (mas você poderia). Eu usaria a ferramenta certa no momento certo para o trabalho. O Panda tem muito poder, mas em um nível alto, o módulo é realmente bom em duas coisas: 1) Conjuntos de dados Munging: ajudando você a limpar e reunir dados em um formato que é fácil de usar, supera amigável e analisa . 2) Automatizar a limpeza de conjuntos de dados (dados ausentes, datas incongruentes em série, etc.). O Excel simplesmente não é bom nessas coisas. Mesmo se você é um tecladista de teclado, pode levar horas e horas para limpar e obter os menores conjuntos de dados até o ponto em que você pode fazer coisas como tabelas dinâmicas etc. (pense em selecionar, cortar e colar). Para dar um exemplo do mundo real, uso redes de anúncios para monetizar o estoque remanescente em meus aplicativos para dispositivos móveis. Uso provavelmente de 10 a 15 redes de anúncios (aplicativos, países etc.) diferentes e cada rede de anúncios gera um arquivo csv em um formato ligeiramente diferente. Se eu fosse baixar cada um desses relatórios manualmente todos os dias e combiná-los no Excel, nunca teria tempo para realmente analisar os resultados (sem mencionar o fato de que essa abordagem é repleta de potencial para criar erros). Como resultado, eu uso o Python e o Pandas para pegar todos os meus arquivos, limpá-los e combiná-los e despejá-los em uma pasta de trabalho do Excel. ENTÃO, eu uso o Excel para navegar, pensar e tomar decisões sobre os dados. Por outro lado, digamos que eu queira fazer uma análise ad hoc rápida e que possua um conjunto de dados razoavelmente limpo, limpo e de tamanho razoável (100s ou 1000s de linhas) (por exemplo, dados de estoque), provavelmente não vou escrever um script python para analisá-lo nos estágios iniciais. Em vez disso, vou colocá-lo no Excel, talvez colocá-lo em uma tabela dinâmica e dar uma olhada nele e colocar um pouco de macarrão. Se eu decidir que este é um conjunto de dados com o qual quero fazer algo especial ou vou usá-los repetidamente no futuro, investirei tempo para escrever um script. começou a jogar com um excelente novo módulo Python. É chamado xlwings. Você pode vê-lo em Página em xlwings.com. O módulo permite que você use Python e Excel e envie dados para a frente e para trás sem problemas. Pelo menos inicialmente, parece que funciona muito bem, mas, como em qualquer coisa, você provavelmente encontrará erros quando realmente começar a trabalhar com ele. No entanto, em um nível superficial, parece ótimo. Por que isso é útil? Bem, como eu disse acima, a limpeza de dados no Excel é péssima e está repleta de erros. Para ser justo, o uso de notebooks iPython também tem algumas desvantagens. Por exemplo, você pode apenas rolar para cima e para baixo. Portanto, se você obtém um grande conjunto de dados e o está limpando, examinando colunas, inspecionando valores, o notebook pode demorar um pouco para trabalhar devido a toda a rolagem necessária. Este novo módulo é bom porque você pode fazer o que quiser no Python, enviá-lo para o Excel e examiná-lo com mais conforto. Além disso, muitas vezes eu exploro dados, talvez faça alguns grupos e depois fique curioso sobre algo e queira fazer um cálculo ad hoc ou dois. Sim. Você pode fazer isso com bastante facilidade no Python, mas o documento tende a ficar repleto de muitas células rapidamente. O que significa mais rolagem e mais tempo. Talvez alguns de vocês sejam anal o suficiente para manter tudo limpo e arrumado, eu não sou. Quando estou nos estágios iniciais de análise, as coisas ficam confusas (células por toda parte). Enviar um quadro de dados para o Excel e brincar com ele é uma boa opção, especialmente se você tiver nomes de variáveis descritivos e longos, pois a digitação de novas linhas de código pode ser um pouco detalhada. Enfim, achei que esse era um exemplo de aumentar a natureza complementar do Excel e do Pandas / iPython Notebook e queria compartilhá-lo.

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Benefícios dos pandas do Python sobre o Microsoft Excel para análise de dados: manipulação de dados A biblioteca Pandas fornece uma maneira muito rápida e eficiente de gerenciar e explorar dados. Ele faz isso fornecendo-nos Series e DataFrames, que nos ajudam não apenas a representar dados de maneira eficiente, mas também a manipulá-los de várias maneiras. Esses recursos do Pandas são exatamente o que o torna uma biblioteca tão atraente para os cientistas de dados. Alinhamento e indexaçãoO uso de dados é inútil se você não souber aonde pertence e o que ele nos diz. Portanto, a rotulagem de dados é de extrema importância. Outro fator importante é uma organização, sem a qual os dados seriam impossíveis de ler. Manipulação de dados ausentes Os dados são muito brutos por natureza e um dos muitos problemas associados aos dados é a ocorrência de dados ou valores ausentes. Portanto, é pertinente lidar adequadamente com os valores ausentes, para que eles não adulterem os resultados de nosso estudo. Alguns recursos do Pandas são cobertos por esse objetivo porque o manuseio de

Por que a análise de dados é importante nos negócios?

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Nesse mundo acelerado, a capacidade de agir com base nos dados é mais importante para qualquer empresa. É aqui que a análise de dados é implementada. A análise de dados é o processo de conversão de informações brutas em informações úteis em uma figura estatística. A análise de dados fornece os fatos e números corretos, o que ajuda na tomada de decisões com uma lógica e também identifica mais oportunidades de negócios. É uma oportunidade para a empresa obter um enorme lucro financeiro, melhorando a qualidade dos dados.

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Os dados são muito importantes para estudar e prever as necessidades e os requisitos do cliente para executar qualquer tipo de negócio online orientado a dados. A maioria dos gigantes da tecnologia, como Google, Amazon, Facebook, etc, tem um forte setor de Ciência / Análise de Dados, com forte influência em seus Negócios orientados a dados, seguidos por muitos também da Fortune 500.

Qual foi o projeto de análise de dados mais interessante em que você trabalhou?

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Poucos que eu possa lembrar. O Equilíbrio de Nash para escalar os processos, reduzindo exponencialmente o tempo necessário para processar e reduzindo o número de máquinas usadas em 3 vezes.O mecanismo de classificação de estoques usando notícias Artigos se deseja investir no estoque ou não para os Gestores de Fundos. Usuários para Sugestões de Músicas. Estes são alguns dos que consigo pensar ..

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Essa é uma pergunta complicada, porque “interessante” pode significar muitas coisas, mas … Eu trabalhei em um local que pesquisou o abuso de drogas em um bairro de baixa renda na cidade de Nova York. Descobri que, embora homens e mulheres trocassem sexo por drogas, os padrões eram bem diferentes para quais drogas eles usavam e como faziam o comércio. Isso foi legal, mas agora faz tanto tempo que eu esqueci os detalhes.

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Eu gosto da coleta de informações agora, ou seja, senso, análise e apreensão de informações antes de modelar ou estruturar. Requer gerenciamento, modelagem, análise de dados e avaliação posteriormente. Podemos pensar na coleta de informações como menos senso de domínio do que a coleta de dados, próxima à percepção das pessoas, observando em matemática ou agindo de forma automática ou instintiva na vida. Não podemos reivindicar informações que consomem todos os outros estudos e unidades, mas pelo menos traduz ou transfere entre condicionamento de domínio, estudo e interpretação em qualquer experiência.

Qual é a diferença entre ciência de dados e análise de dados?

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Completamente.Existem apenas 3 carreiras no mundo real no espaço de ML.O cientista de dados, o engenheiro de aprendizado de máquina e o engenheiro de dados.Na maioria das empresas, o analista de dados não é um técnico de uma função.Em que trabalho agora, temos analistas de dados que conhecem um pouco de SQL e é isso. Restringimos muito o que eles podem ver. Os três grandes acima… muito técnicos. Muitas vezes, essas empresas são procuradas pelas pessoas nas empresas para aprendizado de máquina e dados. Os dois MAIS TÉCNICOS são o engenheiro de dados e o engenheiro de aprendizado de máquina. Agora, o analista de dados é um ótimo trabalho para obter habilidades SQL no mundo real. Sem as habilidades de SQL, você é processado.No SQL = No Job em todas as três grandes funções.

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Data ScienceData Science é um termo amplo que inclui vários modelos e métodos para obter informações. Nesse domínio, matemática, ferramentas estatísticas e muitas outras ferramentas são usadas para analisar e manipular os dados. Se incluir as ferramentas ou os processos necessários para analisar os dados ou obter qualquer tipo de informação, isso se enquadra na ciência de dados. A ciência de dados investiga o mundo do desconhecido, tentando encontrar novos padrões e idéias. Em vez de verificar uma hipótese, como o que geralmente é feito com a análise de dados, a ciência de dados tenta construir conexões e planejar o futuro. A ciência de dados geralmente move uma organização da investigação para os insights, fornecendo uma nova perspectiva para os dados e como tudo está conectado que antes não era visto ou conhecido. Um cientista de dados passa toda a sua vida reunindo os dados, olhando os dados e depois limpando , feito de várias maneiras com a ajuda de muitas ferramentas e tecnologias relevantes. Os cientistas de dados são principalmente os solucionadores de problemas. Trabalhar com dados também significa entender o objetivo. Os cientistas de dados também buscam determinar as perguntas que precisam de respostas e, em seguida, apresentam diferentes abordagens para tentar resolver o problema. Se você está ansioso para fazer um curso completo e aprofundado sobre ciência de dados, vá para o programa de ciência de dados da Digital Vidya pois isso o ajudará imensamente. As atribuições práticas, projetos e estudos de caso ajudarão você a aproveitar outros. Além disso, você também receberá assistência de colocação após a conclusão do curso. Analista de dadosA responsabilidade de um analista de dados inclui a interpretação dos dados, a análise dos resultados finais e o uso das técnicas estatísticas certas. O trabalho exige desenvolver e implementar as diferentes análises, coletar dados e usar várias estratégias para otimizar a eficiência estatística e a qualidade dos dados. Requer a aquisição de dados de recursos de dados primários ou secundários e a manutenção desses bancos de dados. É importante filtrar, limpar os dados e identificar os padrões ou tendências para chegar a uma conclusão que possa ajudar. O trabalho do analista de dados é coletar esses dados e usá-los para ajudar as empresas a tomar melhores decisões de negócios. Após recuperar e coletar os dados, eles podem ser usados para chegar a uma conclusão significativa. O trabalho varia de acordo com o tipo de dados em que se trabalha, como vendas, mídia etc. Toda empresa procura analistas de dados, desde prestadores de serviços de saúde até lojas de varejo, incluindo cadeias de fast-food. Os insights que os analistas de dados trazem para uma organização podem ser valiosos para os empregadores que desejam saber mais sobre as necessidades de seus consumidores ou usuários finais.

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A Ciência de Dados e a Análise de Dados são frequentemente confundidas pelos indivíduos. No entanto, os termos são incrivelmente diferentes, de acordo com suas funções e a contribuição que eles fazem para os negócios. Mas, esses são os únicos fatores que os diferenciam um do outro? Bem, para saber mais, precisamos dar uma olhada abaixo: A análise de dados é referida como o processo de acumulação de dados e, em seguida, analisá-los para persuadir a tomada de decisões para os negócios. A análise é realizada com uma meta de negócios e afeta as estratégias. Visto que a ciência de dados é um conceito muito mais amplo, no qual um conjunto de ferramentas e técnicas está implícito para extrair as idéias dos dados; Envolve vários aspectos da matemática, estatística, métodos científicos, etc., para conduzir a análise essencial de habilidades de dados: Os indivíduos interpretam mal a Análise de Dados com a Ciência de Dados, mas as metodologias para ambas são diversas. As habilidades definidas para os dois também são distintas. As habilidades fundamentais necessárias para a análise de dados são: visualização de dados, HIVE e PIG, habilidades de comunicação, matemática, compreensão aprofundada de R e python e estatística. Por outro lado, a Ciência de Dados incorpora habilidades como – Aprendizado de Máquina, Habilidades Analíticas, Codificação de Banco de Dados, SAS / R, entendimento de Redes Bayesianas e Técnicas de Hive: Embora as áreas – Análise de Dados e Ciência de Dados, muitas vezes confundam-se em serem semelhantes, mas a metodologia é diferente para ambos. Os métodos usados no

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

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Por isso eu escrevi um livro GRATUITO sobre Estatística, Ciência de Dados e Linguagem R.

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Que tipo de ferramentas de colaboração reduziria a duplicação do esforço de pesquisa e desenvolvimento na análise e compartilhamento de dados?

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Algum tipo de Github livre de atrito para cientistas (consulte http: //news.ycombinator.com/item …) Nas palavras do Usuário …. Github for cientistas – um sistema distribuído de hospedagem e controle de versão para todas as partes do comunicação científica, incluindo redação, código, dados e áudio / vídeo / imagens. Para que você possa desenvolver o trabalho de outra pessoa, faça a versão dele! Não é disso que se trata a ciência? No entanto, ainda não existem realmente ferramentas livres de atrito. Os wikis colaborativos funcionam um pouco bem, mas ainda têm muito atrito (principalmente com tabelas). O problema é que ainda existem MUITO poucas ferramentas (se houver) que permitem a fusão sem atrito de tabelas e outros tipos de texto. E é exatamente disso que precisamos mais – algo que talvez combine as melhores partes de Wikis, Google Docs (com seus conjuntos de alterações), GitHub e Quora (em ciências, questões de crédito e apenas Quora faz um bom trabalho na atribuição de crédito). De fato, um sistema como esse pode até fornecer uma alternativa viável às citações (com todas as informações que ocultam) algum dia, uma vez que nos permitiria facilmente identificar como alguém contribuiu para um projeto (e quantificar suas contribuições também). http://www.sagemath.org/) é um passo na direção certa. No SAGE, eles realmente têm blocos de anotações colaborativos que fornecem uma base para uma fusão sem tabelas de tabelas, equações e documentos. Mas também – é verdade – são as culturas separadas de cada campo que é o problema. A maioria dos campos científicos é bastante segregada. E muito disso ocorre porque muitos cientistas pensam que seus métodos são melhores e que eles não têm muito a aprender um com o outro. Pessoas que “se envolvem” em diferentes campos, em particular, são frequentemente evitadas. Consulte http: //blogs.discovermagazine.co … e http: //blogs.discovermagazine.co …. Publiquei um tópico no Fórum de Física sobre o assunto “reinventar a roda”, mas acabei sendo atacado por ele (http: //www.physicsforums.com/sho …) Também discuti esse assunto com vários pesquisadores na Escola de Verão de Astrobiologia Computacional (http: //www.ifa.hawaii.edu/UHNAI / …) – muitos deles também querem reduzir a duplicação do esforço de RD. Mas o problema é – novamente – as pessoas costumam pensar que, se você não desenvolver as coisas desde o básico, estará perdendo alguma coisa (falando pedagogicamente). Eles acham que você é uma pessoa intelectualmente desleixada que sempre tenta usar atalhos. Mas esse tipo de crença é o mesmo tipo de crença que nos força a levar mais e mais tempo para concluir a escola (e, como resultado, não estamos fazendo trabalho criativo durante os anos em que estamos no auge). Em algum momento, temos que fazer o que funciona melhor – a pureza intelectual seja condenada. Afinal, estamos nos ombros de gigantes. Não precisamos saber como a tábua de lavar funciona antes de usar a máquina de lavar roupa. Além disso, não há nenhuma prova de que “aprender com os fundamentos” seja melhor do que aprender coisas ao contrário. Pessoalmente, acho que ganho uma compreensão muito mais sofisticada das coisas quando aprendo as coisas ao contrário (e também aprendo muito mais rápido). Algumas informações mais úteis em http: //cameronneylon.net/blog/wh … O primeiro passo é simples, faça um registro, de preferência um endereço na web para tudo o que criamos no processo de pesquisa. Para dados e software, apenas os arquivos em si, no disco rígido é um bom começo. Empurrá-los para algum tipo de armazenamento na Web, seja um blog, github, um repositório institucional ou algum serviço dedicado de armazenamento de dados, é ainda melhor porque facilita a etapa dois. A segunda etapa é criar feeds que listem todos esses objetos, seus endereços e o máximo possível de metadados padrão, quem e quando seria um bom começo. Eu os abriria por opção, principalmente porque lidar com a segurança de feeds é uma dor, mas isso ainda funcionaria atrás de um firewall. A etapa três fica um pouco mais difícil. Sempre que possível, configure seus sistemas para que as entradas sempre possam ser selecionadas em um feed configurável pelo usuário. Sempre que possível, automatize o envio de saídas para os sistemas de armazenamento escolhidos, para que novos objetos sejam registrados automaticamente e novos feeds criados. Isso é extraordinariamente simples conceitualmente. Crie feeds, use-os como entradas para processos. Não é tão simples transformar isso em uma ferramenta ou estrutura existente, mas também não precisa ser terrivelmente difícil. E também não precisa incomodar o usuário. Os feeds devem ser criados automaticamente e apresentados ao usuário como menus suspensos. A etapa além disso, criar uma estrutura padrão para descrever os relacionamentos entre todos esses objetos é muito mais difícil. Não porque é difícil, mas porque exige um acordo sobre os padrões de como descrever esses relacionamentos. Isso é possível e estou muito empolgado com o trabalho em Southampton no ORECh

Como o Python é usado na análise de dados?

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O Python possui bibliotecas que podem ajudar a visualizar dados. Digamos que, como um arquivo excel ou csv, o python tenha bibliotecas para ler arquivos da máquina local ou da nuvem. Uma vez lido, ele pode ser plotado usando matplotlib, que possui boxplot, gráfico de dispersão, histogramas. Podemos limpar dados em python, então isso foi uma análise básica de dados usando python.

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Se você quiser passar por uma explicação detalhada (vídeos) de cada uma das etapas de pré-processamento de dados no Machine Learning, poderá acessar este link do youtube: Pré-processamento de dados de Machine Learning usando Python – YouTube (pré-processamento de dados de Machine Learning usando Python – YouTube)

A análise de big data é apenas para MBA?

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Não. Você precisa ter interesse ou objetivo em aprender tecnologias de big data. As tecnologias de big data são meios para um fim. Esse fim nem precisa ser uma decisão executiva dos negócios. Dependendo da organização, o big data pode servir de tudo, de marketing a produto, de executivos a comerciais. Como você mesmo: os bancos de dados tradicionais são apenas para MBAs? O big data é “simplesmente” resolvendo problemas que os bancos de dados tradicionais não conseguem. É apenas uma tecnologia diferente para os mesmos problemas e novos problemas.

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Você pode aprender esse tipo de coisa simplesmente vasculhando a Internet. Há o Mestrado em Ciência de Dados de Código Aberto, como exemplo, que possui muitos recursos. Muitos dos cursos do Coursera, por exemplo, podem ser realizados gratuitamente, desde que você não se importe com o certificado. Você certamente não precisa de um MBA … muitas pessoas estão começando a pensar que o MBA, em grau, é cada vez menos útil.

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Não, absolutamente não. Qualquer um pode se tornar um analista de big data, se estiver tão inclinado. Basta ver as estatísticas. apresentado por edureka. Se você tiver uma melhor capacidade de tomada de decisão (essa é a parte principal).

Qual é o melhor serviço de análise de big data hospedado acessível?

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Alguém me pediu para responder, então aqui vai. 10 GB de texto não são tão grandes, então você tem mais computação e velocidade e precisão vinculadas aqui. Para mim, começaria com o tipo de análise em relação aos dados que você precisa fazer. Isso requer a compreensão do que você deseja obter dos dados e de quais técnicas para trabalhar com eles provavelmente fornecerão a resposta certa. Há uma tendência nesse espaço de considerar a análise de texto com contagem de palavras e, embora eu ache que seja em algum nível, essa é francamente uma péssima maneira de entender suas informações, se você realmente precisa entendê-las. Da mesma forma, uma abordagem com um saco de palavras pode ser boa o suficiente se você estiver fazendo algo muito simples, mas geralmente é marginal para qualquer compreensão mais profunda do que realmente está sendo comunicado ou da intenção, etc … Você também precisa considerar a natureza do texto e se é formal e bem estruturado ou muito orientado para explosões, etc. Não falamos sobre o contexto do texto e se existem eventos estruturados relacionados que fornecem significado adicional que precisam ser considerados. Portanto, faça o mínimo possível para obter as informações necessárias, mas não venda a curto prazo o que é realmente necessário para gerar entendimento. Se você puder compartilhar um pouco mais sobre a natureza do texto, alguns de nós provavelmente poderão fornecer mais orientações sobre como / onde etc. ..

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Eu tenho um forte viés longe do hadoop: torna tudo 10 vezes mais difícil do que precisa ser. Se você não puder usá-lo, recomendo que não o faça; trabalhar com dados em um único espaço de memória global encadeado é muito mais fácil. Para 10 GB de dados, eu indicaria que primeiro, você quase certamente terá uma representação na memória que é muito menor que o texto ascii ou unicode. Além disso, você sempre pode tentar normalizar seus dados (se um campo repetir entradas com uma cardinalidade relativamente pequena, armazene um índice em uma tabela de valores em vez do valor adequado. Isso é francamente mais conveniente para muitos algoritmos de aprendizado). : Você pode colocar 16 GB de RAM em um macbook pro recente por US $ 160-ish [1]. O Postgres ou o mysql irão executar muito rápido em bons discos. Alugue um servidor ram alto no ec2. Evite o maior tempo possível, desperdiçando horas sem fim no hadoop e na colmeia, a menos que você absolutamente absolutamente não possa fazê-lo de outra maneira. E mesmo assim, tente outra maneira primeiro = P A menos que este seja um exercício de aprendizado, nesse caso, divirta-se. Sinta-se à vontade para entrar em contato comigo offline se você não quiser compartilhar mais detalhes aqui. [1] http: //www.crucial.com/store/mpa …

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Grandes informações O Analytics oferece um suprimento quase infinito de informações comerciais e informativas, que podem resultar em aprimoramento operacional e novas oportunidades para as empresas produzirem receita não realizada em praticamente todos os negócios. Desde casos de uso como personalização do cliente, mitigação de riscos, detecção de fraude, análise de operações internas e todos os novos casos de uso opostos que surgem quase diariamente, o valor oculto nas informações da empresa faz com que as empresas tentem fazer uma operação analítica mais nova. O preço entre as informações apresenta vários desafios para os grupos de TI. cada empresa tem desejos totalmente diferentes e ativos de informação diferentes. As iniciativas de negócios são alteradas rapidamente no mercado em constante crescimento da Associate in Nursing, e a manutenção de novas diretivas precisará de leveza e quantificação. Além disso, uma operação massiva de análise de informações com três coroas precisa de enormes recursos de computação, infraestrutura tecnológica e pessoal extremamente experiente. Todos esses desafios farão com que várias operações falhem antes de oferecerem o preço. No passado, uma escassez de poder computacional e acesso à automação criaram uma operação real de análise em escala de produção, do outro lado do alcance da maioria das empresas: informações massivas eram valiosas demais, com uma quantidade excessiva de problemas e sem ROI claro. Com o aumento da computação em nuvem e das novas tecnologias no gerenciamento de recursos, as enormes ferramentas de informação estão muito mais acessíveis do que nunca. para obter mais informações Ferramenta de análise, visualização e apresentação de dados – DataPlay Suite

Quais são as melhores empresas de análise de big data?

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Você deve fazer o check-out Ayasdi. É uma empresa de software que faz análise topológica de dados.

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A MSys Technologies é facilmente um dos melhores provedores de serviços de big data na Geórgia, EUA. Seus conhecimentos cobrem quase todos os aspectos, incluindo, entre outros,: Análise descritiva, Análise preditiva e avançada, Big Data, Social Media Analytics, Soluções de Business Intelligence baseadas em dispositivos móveis e Soluções integradas de Analytics e Business Intelligence. Aqui está um resumo visual das tecnologias e ferramentas a equipe do MSys Analytics é versada em: Você pode aprender mais sobre os serviços deles na MSys Technologies ou baixando este breve folheto.

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Bem, eu não gostaria de dizer que “somos os melhores”, mas definitivamente vale a pena olhar para a BA Apps. Uma das vantagens mais importantes (além de belas visualizações) é o custo e tempo fixos associados ao aplicativo de análise, que torna as duas partes mais focadas na criação do aplicativo analítico correto sobre big data. Alguns dos aplicativos analíticos de exemplo criados para empresas da Fortune 50 para startups.

Posso aprender análise de dados com o Excel?

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A análise de dados, especialmente para o básico, não depende da ferramenta que você está usando. O Excel foi usado para análise de dados por décadas e ainda é usado hoje em empresas com atraso. A maioria das empresas atualizadas usa R / Python para análise de dados, mas se você aprendeu os conceitos com o Excel, é apenas uma questão de transferir seu conhecimento para outra ferramenta.Se você quiser aprender Análise de Dados, concentre-se na parte da análise por enquanto.

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Sim. porque, a capacidade de analisar dados é uma habilidade poderosa que ajuda você a tomar melhores decisões. O Microsoft Excel é uma das principais ferramentas para análise de dados e as tabelas dinâmicas internas são sem dúvida a ferramenta analítica mais popular. … Além disso, as fórmulas do Excel podem ser usadas para agregar dados e criar relatórios significativos. E é melhor para você aprender a análise de dados nos cursos on-line. Também posso recomendar os melhores cursos on-line de análise de dados. # 1 Torne-se analista de dados # 2 Análise de dados com treinamento em certificação REscolha o primeiro curso .. Deste curso, você pode aprender sobre: Eles ensinarão sobre conceitos de Business Analytics e também sobre Business Intelligence. Você aprenderá sobre como usar técnicas de aprendizado de máquina na análise de dados e também aprenderá sobre como usar a Analysis of Variance. Eles o ensinarão sobre onde usar algoritmos na análise de dados, como Support Vector Machines e etc. Você também aprenderá sobre como projetar gráficos sofisticados usando os diferentes pacotes no R. Eles ensinarão você sobre todas as etapas importantes que são usadas na análise de dados e sobre várias tarefas envolvidas em um processo típico de EDA. vários tipos de dados de programação R e seus usos. Você também conhecerá as funções internas de comprimento como (), nrow (), mesclagem (), cauda (), seq (), ncol () etc.

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A capacidade de analisar dados é uma habilidade poderosa que ajuda você a tomar melhores decisões. O Microsoft Excel é uma das principais ferramentas para análise de dados e as tabelas dinâmicas internas são sem dúvida a ferramenta analítica mais popular. O Excel ainda é a ferramenta analítica mais usada por analistas em todos os setores e em todas as funções. Ele é usado por analistas financeiros, analistas de marketing, analistas de vendas e, é claro, analistas de dados. Sim, existem muitas outras ferramentas por aí, mas se você aprender e dominar os principais conceitos e técnicas de análise de dados no Excel, poderá aplicar esses aprendizados a outras áreas. Existem ferramentas de visualização e análise de dados básicas e avançadas. As ferramentas básicas incluíam conhecimento do Microsoft Excel, SQL, R e SAS. Estas são ferramentas baseadas em planilhas que ajudam a analisar e decifrar informações de grandes conjuntos de dados. Em um nível mais avançado, existem ferramentas como SPSS, MATLAB, Python e Hadoop que usam conhecimento estatístico avançado, além de habilidades de programação para prever o comportamento futuro da análise de grandes conjuntos de dados.

Como as empresas podem se beneficiar da análise de dados?

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Todas as organizações, independentemente do seu tamanho, geram volumes de dados. No entanto, para pequenas e médias empresas, a questão é: o custo e o esforço justificam o valor a ser derivado dos dados? A análise de dados fornece insights profundos que complementam o julgamento humano. A Forrester descreve o poder do big data como “Uma grande interrupção no cenário de inteligência de negócios e gerenciamento de dados”. Existem várias histórias de sucesso de pequenas empresas que se beneficiam da análise de dados. Leia mais: Como as pequenas empresas se beneficiam do big data? | Trigent

Quanto se deve saber em SQL para análise de dados?

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Se você está em um campo de CSE, ou em um campo relacionado a ele, exatamente como a ciência de dados, acredito que você deve ter um bom conhecimento de como obter e armazenar dados em bancos de dados. Sendo o SQL um dos mais comuns, você deve conhecer o básico. Se você não estiver usando-o onde quer que trabalhe agora, aprenda dois bancos de dados – SQL e MongoDB. Para saber o que é o SQL, se você pode responder a essas perguntas, é bom começar: o que é uma chave primária, única e estrangeira? ? Quais são os tipos de junção e as explicações? Quais são as diferentes normalizações? O que é CLÁUSULA? Comandos de armazenamento, leitura e atualização dos dados. Isso é apenas o básico. Aprenda isso de antemão e depois alguns antes de ir a qualquer entrevista ou iniciar seu próprio projeto para que você possa fazer a chamada certa. 3 aqui-

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Você deve saber o suficiente para extrair os dados que deseja para a análise, juntando 3-4 tabelas em várias condições. Se você usa R ou não, a maioria dos repositórios de dados é acessada através do SQL de linguagens semelhantes que são clones do SQL – independentemente de você ter banco de dados Oracle tradicional, ou MySQL suportando um site, ou Cassandra cuidando de um aplicativo Web escalável e massivo. Você não precisa comprar um livro ou participar de um curso. Veja alguns tutoriais se você não estiver muito confiante. Deve ser suficiente.

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Um pouco de conhecimento de SQL, cobrindo as instruções principais e a manipulação da tabela, definitivamente ajudará você. O fato é que as instruções SQL podem ficar bastante complicadas se forem usadas para consultas complexas. É bom conhecer os vários comandos e como eles são usados pelos programadores de banco de dados. Eu diria também que vale a pena conhecer bibliotecas e funções equivalentes em bibliotecas como o Pandas (no Python) que permitem realizar as mesmas operações que você faria com o SQL. O Pandas possui várias operações no estilo SQL que permitem realizar diferentes tipos de junções e outras operações de álgebra relacional nos quadros de dados do pandas. Muitas empresas usam bancos de dados relacionais e não desaparecem em breve. Mesmo se os bancos de dados subjacentes desaparecerem ou forem substituídos, a interface para esses bancos de dados ainda estará na forma de linguagens SQL-ish. É por isso que você vê a Hive Query Language e o Spark SQL implementados em estruturas de Big Data, como Hadoop e Spark. A resposta de Ani Rud mencionou o curso Coursera sobre bancos de dados relacionais, e acho que este é um ótimo começo para aprender a matemática por trás de linguagens como SQL e outras linguagens de banco de dados. Ajuda a saber essas coisas, embora você raramente trabalhe com os elementos internos de tais estruturas.PS: Se você se sente confortável com o R e deseja trabalhar com o R e o SQL, existem pacotes no CRAN destinados a esse fim. . O pacote sqldf, por exemplo, pode ajudá-lo a executar operações do tipo SQL com um quadro de dados.

Por que alguém prefere o Python ao R para a análise de dados?

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O Python e o R são igualmente bons para a análise de dados.O Python tem um suporte de biblioteca mais rico para a análise de dados, tornando-a a língua-franca do aprendizado de máquina e da análise de dados.Embora o R seja usado principalmente para visualização de dados. Ambos Python e R juntos tornam a análise de dados completa.

Qual é o melhor curso online de análise de dados do Excel?

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se você deseja o curso on-line gratuito para análise de dados do Excel, Introdução à Análise de Dados usando o Excelwatch esta série, pode ser a melhor série; ou se você quiser pagar e aprender, acesse o Coursera, o melhor site de tutoria on-line.

Existe algum bootcamp online que ensina a análise de dados?

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No SlideRule, lançamos recentemente uma versão focada no projeto, orientada por mentores, do nosso caminho de aprendizado gratuito de Análise de Dados (Obrigado Katie Kent pelo reco!). Verifique e eu ficaria feliz em responder a quaisquer perguntas ou comentários. Escola de Ciência de Dados | SlideRule

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O K2 Data Labs (anteriormente conhecido como K2 Data Science) está lançando um novo curso dedicado à Análise de Dados para pessoas de todas as origens (sem necessidade de pré-requisições). Além disso, oferecemos um programa de orientação individual para todos os alunos com analista de dados sênior nas principais empresas de análise de dados, juntamente com uma fase de preparação da carreira. para quem procura emprego depois de se formar. Se estiver interessado em saber mais, visite nosso site para obter mais informações usando o link fornecido acima.

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Verifique os seguintes recursos. Eles não são bootcamps, mas cursos (o primeiro é gratuito). Acredito que todos eles incluem alguns aspectos da mineração e análise de dados. https://www.coursera.org/course/…2. https://www.udacity.com/course/u…3. https: //www.udacity.com/course/u …

Como posso praticar a análise de dados?

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Inscreva-se como aluno do Analysis Exchange. Isso será basicamente o Google Analytics / análise da web, mas é grátis, você pode escolher o (s) projeto (s) em que está interessado e fazer uma boa ação no processo: http: //www.webanalyticsdemystifi. ..

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Dê uma olhada no canal do YouTube – Analytics Mantra. Um destino completo para os tutoriais de ciência de dados. Acesse o canal do YouTube.Link: Analytics MantraGo para obter os tutoriais avançados do Excel. obrigado

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19 conjuntos de dados públicos gratuitos para seu primeiro projeto de ciência de dados

Qual é o melhor livro sobre análise de dados estatísticos?

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Eu recomendo estatísticas matemáticas padrão de campo e livros didáticos de análise de dados. Você também deve estudar programação e obter as mais comuns. Se você desenvolver habilidades de software, poderá ser muito mais eficaz no computador. Sou antiquado com livros de leitura e escrita, mas conhecedor das vantagens modernas da computação.

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Para iniciantes absolutos com pouco tempo e curiosos sobre ferramentas: Head First Data Analysis (é o que eu levo meus alunos a ler) Para aqueles que estão mais inclinados a programar: Análise de dados com ferramentas de código aberto (isto é o que eu costumava ler) Para aqueles com maior inclinação estatística: Início da estatística com análise de dados (isto é o que eu estudo com lápis, papel quadriculado, uma calculadora e uma xícara de chá tarde da noite)

A análise de dados é apenas uma nova bolha?

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Eu acho que a análise de dados compensa. Ajuda a empresa a obter um “feedback” sobre suas próprias ações e, assim, “fecha o ciclo” e fornece “inteligência acionável”. Então, eu não diria que isso é uma bolha. O problema é que o número de pessoas que realmente podem fazer isso de forma significativa é muito menor. Eles estão em demanda e também há muitas pessoas que fazem alguns cursos e afirmam ser “cientistas de dados”. Os caras reais que sabem como fazer isso – nunca revelam isso ao mundo exterior – porque sabem o quanto é valioso é possuir essas habilidades.

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Não, não é uma nova bolha. A análise de dados está no mercado há décadas, mas o crescimento do uso de redes sociais aumentou exponencialmente, por isso a necessidade de analisar os dados também aumentou. Espero que ajude.

Quais projetos de análise de dados um iniciante em Python deve assumir?

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Você pode começar com os projetos de treinamento do Kaggle. Abaixo está um link de um projeto adequado para iniciantes.Titanic: Machine Learning from Disaster

Qual a diferença entre análise quantitativa e ciência de dados?

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Em The Quants, de Scott Patterson, o assunto homônimo é descrito como “uma nova geração de gênios da matemática que conquistaram Wall Street e quase a destruíram”. Patterson se concentra na primeira onda de quantistas de analistas / comerciantes que viam o comércio pelas lentes da Física, como se os preços de mercado fossem determinados pelas leis da natureza. Uma quantia dessa geração pode fazer uma análise do fluxo de caixa descontado de uma empresa, fazer algumas suposições sobre seu potencial de ganhos futuros e modelar algumas avaliações presentes e futuras desse trabalho. Acreditamos que mercados eficientes acabariam dando o preço “certo” e apoiando suas contas. Mas isso não considera a possibilidade de que os preços sejam o que fazemos. Conforme observado por George Soros em sua Alquimia das finanças, os preços de mercado determinam os preços futuros de mercado, não os fundamentos ou o valor subjacente de algum ativo. Os mercados não são eficientes e os planos mais bem elaborados geralmente não funcionam para os investidores, mesmo a longo prazo. A Soros rejeitou qualquer abordagem quantitativa que não explique o impacto que nossa percepção exerce sobre os preços. Hoje, a ciência de dados leva isso ainda mais longe, respondendo a todas as complexidades do mercado. A nova era é como os cientistas da computação que usam o aprendizado de máquina aplicado e a programação de computadores para analisar todos os dados disponíveis para negociar melhor. Nossa tecnologia nos ajuda a examinar todas as atualizações das trocas e todos os pontos de dados macroeconômicos dos governos para ver se podemos ganhar dinheiro. Acreditamos que o renascimento da ciência de dados continuará sendo negociado da mesma forma que em outras partes da tecnologia. O Deep Learning será o comércio para o qual todos se interessarão nos próximos dez anos.Espero que isso ajude!… Referências: Ninguém quer que os negociantesReceba quantias quentes como a Brevan / Tudor pode usar a ciência de dados para mudar as coisasQuant hedge funds sofrem um baixo desempenho Os principais investimentos da Stumble Investors são os fundos quant (apesar dos baixos retornos) Quem está usando o Deep Learning nas negociações e nos investimentosEste CIO negocia a perda de fundos de hedge por quantos

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A ciência de dados é definida como um termo genérico para as técnicas usadas ao tentar extrair insights e informações dos dados. O termo ciência de dados ainda é relativamente novo, mas significa o mesmo que análise quantitativa. Aqueles que fazem análise quantitativa são chamados de quantos. Nesta era, no entanto, existem empresas que usam o termo ciência de dados, enquanto outras usam análise quantitativa. De acordo com a Wikipedia, “Um analista quantitativo é uma pessoa que trabalha em finanças usando números ou técnicas quantitativas. Um trabalho semelhante é feito na maioria das outras indústrias modernas, mas nem sempre é chamado de análise quantitativa. No setor de investimentos, as pessoas que realizam análises quantitativas são freqüentemente chamadas de quantos. ”Mas algumas empresas, como a IBM, preferem o termo ciência de dados, cientista de dados, devido ao“ aumento da amplitude e profundidade dos dados que estão sendo examinados, em comparação com as funções tradicionais. . ”Agora, há solicitações desses trabalhadores de que, quando a pergunta for feita sobre a diferença, a pergunta deve ser qualificada para o objetivo, de modo a não adicionar problemas. Uma delas é que cientista de dados ou ciência de dados é uma palavra de propaganda, ou seja, extravagante ou de intensa publicidade ou promoção, exagerando sua importância ou benefícios.

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A Análise Quantitativa responde sobre “quantas no total”, “quantas na média” etc; A ciência de dados não consiste apenas em não saber a resposta; trata-se também de não conhecer a quesãto ou apenas conhecê-la de maneira imprecisa; uma pergunta de Análise Quantitativa poderia ser “Eu quero saber quantos funcionários estavam ausentes a cada mês do ano passado” (ok, é uma pergunta muito simples, você nem precisa chamá-la de Análise Quantitativa, mas meu ponto aqui é apenas que você conhece exatamente a pergunta); A ciência de dados é mais “eu quero saber o tipo de funcionário que pode estar ausente”, são casados? O solteiro? Os casados que têm dois filhos? Quatro filhos e um cachorro? Não tem filhos, mas tem um cachorro? Tem menos de 30 anos? Tem mais de 50 e um tem um cachorro? E assim por diante. A ciência de dados fornece esse tipo de resposta.

Quais são algumas dicas de análise de dados?

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“Analisar dados é sobre contar histórias.” Esse é o meu maior aprendizado com a professora de física Mara Prentiss, minha orientadora em Harvard, quando eu estava fazendo uma pesquisa de física com ela, que envolve simulação e análise de grande quantidade de dados experimentais. Confiar nas decisões de histórias anedóticas é perigoso, mas basear as decisões em números simples, sem interpretação, não faz sentido. Como uma história, um trabalho de pesquisa científica não documenta cronologicamente tudo o que aconteceu e divaga. Da mesma forma, um bom relatório de análise de dados na indústria, em vez de jogar todos os números sem pensar em cima da mesa, escolhe o fato que vale a pena ler e descobre os dados para explicar o porquê. E, claro, a visualização ajuda a contar a história. Com essa mentalidade de como é a entrega, ao realmente fazer a análise, isso significa: não pense em passar por uma lista de verificação (obtenha a média, obtenha o valor de p, obtenha o gráfico, pronto). Pense nisso como uma história de detetive e analise profundamente: por quê? Você pode apresentar algumas explicações plausíveis? Quando você o faz, que outros dados podem corroborar essa teoria? Quais dados podem eliminar essa explicação?

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Conheça seus dados e verifique se eles estão limpos (ou seja, os campos estão normalizados e você pode analisar). Também é importante verificar se você possui dados suficientes para executar a análise. E também inicie a análise com base no que você está tentando responder. Muitas pessoas começam a analisar dados sem outra finalidade, a não ser pelo fato de serem interessantes. Por fim, exiba / relate os dados de uma maneira fácil de entender e verifique se são acionáveis.

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Embora não exista uma “bala mágica” para facilitar a compreensão e a ajuda das estatísticas e da análise de dados em nossa pesquisa, há algumas coisas que você pode fazer para evitar armadilhas e ajudar as coisas a funcionarem sem problemas. Esta lista dos dez primeiros oferece algumas dessas coisas que eu acho úteis: 10. Observe primeiro as estatísticas descritivas. Muitas pessoas tentam colocar a carroça diante do cavalo, por assim dizer, e fazem análises complexas antes de gastar. tempo examinando os dados de uma perspectiva básica. Freqüentemente, a estatística descritiva fornece um contexto CRÍTICO para sua análise complexa, permitindo que sejam muito mais interpretáveis e claras de entender.9. Apare seus dados antes da análise, facilitando o foco na análise. Você pode excluir manualmente suas variáveis desnecessárias (depois de salvar seu conjunto de dados como um conjunto separado; consulte # 8) ou usando a função “Definir conjuntos de variáveis” 8. Nunca execute análises na cópia principal de seus dados. Em geral, não há o que temer durante a análise, pois é muito difícil “atrapalhar” seus dados durante a execução da análise. No entanto, com isso dito, NUNCA use sua cópia principal. Baseando sua hipótese na teoria, não em um palpite (ou nos dados). Não há nada pior do que tentar explicar uma anomalia estatística que não é suportada na literatura e pode ser encontrada devido a erro aleatório … 6. Aceite que você pode não encontrar “significado”. Aceite que você pode não encontrar “significado” e dedique algum tempo pensando sobre o que isso pode significar (antes do tempo). Às vezes, as histórias mais interessantes vêm de algo que não aconteceu, ou de uma descoberta que não deu certo! Verifique as suposições ANTES de analisar seus dados. Embora isso seja uma dor de retaguarda, isso pode economizar uma enorme quantidade de tempo no processo de análise, porque violações de suposições podem causar resultados estranhos nos dados que não levam a você para tentar explicar a estranha descoberta que pode até não ser válida. Selecione cuidadosamente sua análise. Consulte-a, leia blogs sobre ela, pergunte ao seu professor ou ligue para seu consultor de estatísticas amigável. Tudo o que você precisa fazer, certifique-se de escolher a análise apropriada para responder às suas perguntas de pesquisa, pois isso poupará muitas dores de cabeça mais tarde. Tente lembrar que NÃO HÁ TAL COISA DE “RESULTADOS MAUS”. Correndo o risco de parecer pragmático, deixe as estatísticas contar a história dos seus dados. Embora isso pareça mais fácil dizer do que fazer (e é), você economizará muito trabalho tentando “racionalizar” uma descoberta posteriormente ou tentando fazer com que um resultado “se encaixe” com sua noção pré-concebida do resultado. Use a sintaxe para automatizar análises repetitivas. Isso pode economizar toneladas de tempo e diminuir a probabilidade de erros de análise, em comparação com a execução repetida e repetida da análise manualmente …. e a dica número um para análise de dados é: ) … 1.Formule uma hipótese clara, específica e concisa ANTES da análise. É muito mais fácil testar uma teoria se você souber exatamente o que espera que aconteça (ou não aconteça). Isso também ajuda a evitar as chamadas “expedições de pesca de dados”, que carregam consigo todo um conjunto de problemas e complicações. Você está sendo redirecionado …

Quais conceitos de Python precisam ser claros para a análise de dados e o aprendizado de máquina?

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Oi, obrigado por A2A. Supondo que você já conheça o básico do python, sugiro que você procure nas seguintes bibliotecas: 1. Tensorflow – Uma biblioteca de código aberto para aprendizado profundo usando redes neurais. Além disso, ele também fornece várias APIs para outros modelos de aprendizado de máquina. SkLearn – SciKit Learn, uma biblioteca popular para aprendizado de máquina. Pandas – para manipulação de dados Matplotlib – uma biblioteca para criar gráficos e visualizações5. Numpy / Scipy – uma biblioteca para realizar operações numéricas e científicas. Pessoalmente, sugiro que você faça uma declaração do problema e comece a implementá-la e, no devido tempo, leia sobre o uso dessas bibliotecas e implemente lado a lado. É bom começar com um tutorial, de um blog ou de documentações como a do Tensorflow. Boa sorte e codificação feliz!

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Bem, para fazer uma Análise de Dados, é necessário conhecer poucas bibliotecas, ou seja, Pandas, Scipy, Numpy. Naquela época, funções python, expressões regulares muito necessárias para classificar os dados.

O trabalho do administrador de banco de dados é um bom caminho para a análise ou ciência de dados?

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É uma faca de dois gumes (ou um Catch-22)! Se você é realmente bom em administração de banco de dados, não terá tempo (ou chance) de fazer qualquer outra coisa. E se você não for tão bom, não terá chance (ou tempo) de fazer outra coisa. Além disso, DBA e DS são duas coisas diferentes. Se você puder pagar, eu diria, aprenda a ser um cientista de dados. Muita coisa está mudando na ciência de dados. Vai ficar muito emocionante. Mas exorto você a fazer o caminho certo. Obtenha algumas informações teóricas, entre em áreas técnicas detalhadas – mesmo que isso signifique começar no nível do solo e, acima de tudo -, pesquise, use e domine as tecnologias comerciais e de código aberto para os mecanismos de gerenciamento de dados e análise. para responder sua pergunta exata diretamente, não. O trabalho de DBA não é um bom caminho para a análise ou ciência de dados.

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NãoSe você deseja executar tarefas relacionadas à Análise de dados ou Ciência de dados, a tarefa Administrador de dados pode ajudá-lo em algum momento, mas não é suficiente para as tarefas do dia a dia.

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há muito tempo, eu era o membro júnior do grupo de banco de dados. Três, total. Eu me cansei do trabalho, não por causa do trabalho. O trabalho não foi difícil. mas … Os dois DBAs mais antigos discutiam / discutiam incessantemente sobre alguma questão. Eles tentaram convencer o outro de seus pontos. Na minha perspectiva, os dois eram idiotas … Por que não codificaram e testaram suas opiniões? Codificar e testar e, em seguida, comparar os resultados teriam encerrado suas brigas sem fim. Eu tive a mesma experiência que o membro júnior do grupo OS. Dois membros seniores discutiram incessantemente quando alguns ciclos de código e teste poderiam ter resolvido o problema. Novamente o trabalho não foi difícil e até divertido. Mas discutir em vez de codificar e testar me afastou.

O que é um pipeline de análise de dados?

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O termo “ significará coisas diferentes para pessoas diferentes ” e será dependente do que elas fazem.Tenha uma olhada na foto abaixo.É um pipeline de aprendizado de máquina.As duas primeiras fotos são a parte do pipeline de dados do pipeline de aprendizado de máquina. essas etapas podem ser divididas em partes menores. Essa segunda etapa (limpar os dados brutos) é uma porcaria. Se você é novo nesse espaço, confira este curso gratuito sobre os conceitos básicos de modelos de aprendizado de máquina usados no mundo real. Introdução ao aprendizado de máquina para engenheiros de dados

Como começo a aprender a análise de dados desde o início?

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Existem vários tipos em Análise de dados. Consequentemente, existem algumas linguagens necessárias para análise, mas tudo depende da natureza da análise. Algumas linguagens são tão cruciais que a análise de dados simplesmente não é possível sem usá-las. De acordo com o pólo KD Nuggets, a seguir estão as linguagens necessárias para análise de dados, mineração de dados e análise: R, SAS, Python, SQL, Java, Unix Shell, SPSS , My SQL, Java MATLAB etc. Todas essas linguagens têm curvas de aprendizado diferentes e pode levar de 2 dias a vários meses para dominá-las.

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A pergunta é muito ampla e, portanto, o mais amplo que posso fazer é o seguinte. Basicamente, quanto mais você fizer, melhor será a análise de dados: Faça uma pergunta (relacionada aos negócios ou semelhante) Selecione / obtenha dados que possam responda à sua pergunta, estruture um plano para responder à perguntaDigite dados e tente procurar padrões que o informassem em relação à sua perguntaIndique como 1 ajustando sua pergunta com o novo insight que você tem.Esta é geralmente uma das habilidades que você pode ser bom apenas fazendo isso.

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Comece com a análise de dados usando programação Python ou R na seção de campus da hackveda Software & Training Company. Comece totalmente grátis. Obtenha tempo real Fale com o suporte do mentor para obter ajuda em suas consultas.

A análise de dados inclui codificação e qual é o futuro da análise de dados?

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Análise de dados, análise de dados, big data e todos os termos semelhantes (as palavras da moda hoje em dia) não exigem necessariamente o conhecimento de codificação. O analista realmente precisa mais importante ter o conhecimento estatístico básico para entender como encontrar tendências, correlações , faça hipóteses e tire conclusões significativas sobre o negócio para tomar decisões informadas e calculadas (um pouco). Dito isso, hoje em dia as empresas (mais proeminentes no comércio eletrônico) precisam entender o comportamento do cliente pelas escolhas de suas compras on-line. Às vezes, até o computador precisa categorizar os clientes com base em suas expressões faciais, e aqui estão as últimas palavras-chave na forma de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Todos sabemos muito bem como o desenvolvimento da IA está tomando o mundo pela tempestade, mas para tirar o máximo proveito. Para tirar vantagem desse novo campo, é necessário primeiro ter um sólido conhecimento dos fundamentos do negócio e do conhecimento estatístico. Além disso, se você tiver o conhecimento de codificação, isso é uma vantagem. Existe uma pressa em aprender Python e ‘R’ no mercado para entrar no ‘Big Data’, mas a menos que se saiba o básico para tomar boas decisões de negócios , as pessoas que correm para aprendê-las em breve serão processadas como codificadores simples que apenas criariam e executariam modelos estatísticos para outra pessoa tomar decisões. Aprenda as duas artes para obter o máximo de recompensas!

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Sim, o Python e o R são as duas linguagens de programação mais preferidas para a análise de dados.RR é uma linguagem muito popular na academia. A maioria dos pesquisadores e estudantes está usando o R para experimentar sua utilidade na ciência de dados. Há muitos livros e recursos disponíveis on-line no R. Como é um idioma popular entre os acadêmicos, envolve muitos estudantes trabalhando com R para seus projetos e experiências. O Python O Python está emergindo como um dos idiomas mais favorecidos no mundo. domínio da ciência de dados e análise de dados, à medida que mais e mais cientistas de dados optam pela linguagem de código-fonte aberto baseada em scripts para usar em seus algoritmos de aprendizado de máquina e trabalhos em ciência de dados. A razão por trás dessa crescente popularidade ao longo dos anos é a causa da sintaxe fácil de codificar do Python e uma enorme variedade de bibliotecas e estruturas integradas para Data Science, que incluem Numpy, Scipy, Matplotlib, StatsModel, Pandas, Bokeh com estrutura de extensão para O aprendizado profundo inclui o TensorFlow. Você pode ir para o Curso Python do Digital Vidya, que é totalmente online. É o melhor curso para qualquer iniciante que queira aprender Python. Você certamente dominará essa linguagem de programação depois de concluí-la completamente, passando todas as atribuições e projetos.FuturoOs avanços do Data Analytics nos últimos anos têm aumentado e isso deu lugar às chances de emprego atingir níveis exponenciais. Isso permitiu que indivíduos profissionais trabalhassem com esse novo campo com novas tecnologias, e esse rápido crescimento mudou a maneira como o mundo dos negócios está moldando. Um dos poucos campos que fazem uso da análise de dados são bancos de investimento, agências de mídia etc. que se baseiam no desenvolvimento. O uso da análise de dados avançou tanto que hoje quase todas as empresas estão usando a análise para prever o futuro da empresa. Isso, portanto, os ajuda a satisfazer os clientes de uma maneira muito melhor com relação às suas necessidades e exigências. A disponibilidade de dados está aumentando dia a dia e isso se deve principalmente ao uso de mídias sociais e várias outras coisas. O Big Data é popular no momento e tem proporcionado muitas oportunidades para as pessoas e o futuro é brilhante, pois há muitas vantagens do Big Data em todos os setores. Espero que isso ajude.

Quais são algumas idéias de projetos de análise de dados financeiros para iniciantes?

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Isso é difícil e depende de que tipo de dados você tem acesso. Um primeiro lugar natural para começar (com apenas dados públicos de séries temporais) é uma análise do tipo CAPM, calculando betas para ativos específicos, classes de ativos ou fundos mútuos. Você também pode explorar P / Es em todos os setores – isso pode realmente ficar interessante e pode ser feito usando apenas análises transversais. Se você tiver acesso à Bloomberg, poderá fazer o download dos dados do painel internacional e explorar relacionamentos mais complexos (eu começaria modelando as taxas da dívida soberana)

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Você pode considerar a possibilidade de analisar conjuntos de dados disponíveis no Kaggle para obter idéias. Por exemplo, os dados de empréstimo do Lending Club oferecem uma rica oportunidade para análise: Dados do empréstimo do clube para empréstimosTambém há uma competição atual patrocinada pela Two Sigma Investments que pode ser de interesse: tem um prêmio de US $ 100.000 … portanto, embora possa não ser exatamente o que você está procurando, certamente não há mal em tentar!

Quais são alguns bons livros para análise de dados usando R?

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A rede abrangente de arquivamento R (CRAN) contém muitas informações boas e material de apoio. Eu começaria com o CRAN antes de olhar para os livros. No site, eu checava a seção Manuais, prestando especial atenção ao manual “Uma introdução à R.”. Recomendaria fortemente este guia para qualquer iniciante. Depois de se familiarizar com os comandos básicos do R (e o layout do R-Studio, que é uma ótima interface de download obrigatório para o R), é uma boa ideia tentar trabalhar com os conjuntos de dados pré-carregados no R ou com outros conjuntos de dados que você possa Ter acesso à. O Kaggle é um bom lugar para trabalhar em competições de ciência de dados / ML, principalmente para aprender primeiro, e não em um sentido extremamente competitivo. Algumas pessoas recomendam o curso de programação Johns Hopkins R no Coursera, mas acho que não é um bom substituto para aprender com os manuais do CRAN. Definitivamente, não leva muito tempo, então vale a pena tentar se você estiver curioso.

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Achei isso realmente útil.

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Os livros de Hadley Wickham são ótimos para a Ciência de Dados. Vale a pena conferir uma excelente margem de análise de MOOC do MIT no Edx.

Para uma posição de ciência de dados ou análise de dados no setor, quais são as coisas que os recrutadores desejam ver no currículo do candidato?

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Para posições em ciência de dados … isso normalmente espera1.Certificações2.Exp. Trabalho anterior e responsabilidades relacionadas3.Parte de valor agregado, como a maneira como você os ajudou a adicionar mais receita … embora isso não possa ser incluído no currículo. 4. A formação acadêmica5.E – quais são os idiomas que você conhece e seus níveis como Básico, intermediário, Especialista … meio que coisas6.Internship Exp- o que você fez

As grandes empresas usam R para análise de dados? Ou é SAS ou Hadoop, etc.?

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Depende do tipo de setor em que eu trabalhei para a companhia de seguros. Eles costumam usar o SAS, embora seja caro, por duas razões. Como o SAS é proprietário, possui um suporte muito bom. O SA pode lidar com um conjunto de dados muito grande, Como o SAS salva o conjunto de dados em seu próprio formato e transmite os dados para leitura e gravação.Também podemos usar a programação R no SAS.SAS está se tornando compatível com hadoop, pois o hadoop será futuro. (mesmo agora o hadoop está sendo usado para salvar / leitura / atualização de grande variedade de dados em grande velocidade)

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Respondendo à pergunta diretamente: sim, grandes empresas usam R.R hoje em dia é tão relevante que o Revolution Analytics foi adquirido pela Microsoft.Usar R (ou qualquer outro idioma) não exclui automaticamente todos os outros idiomas. Em empresas de médio e grande porte, é o contrário. Não entendo como o Hadoop se relaciona com o restante da questão. Você não pode substituir R pelo Hadoop ou Hadoop por R.

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Eu sei que o Google tem cerca de 1000 pessoas que usam R, acho que ninguém lá usa SAS. Há uma imagem em algum lugar na internet (que não consigo encontrar agora) de um estatístico na Microsoft, e na tela há um gráfico ggplot2 (e código). Na minha empresa, que é de tamanho médio, acho, as pessoas use R, Stata, SAS, Hadoop, matlab, Excel, SPSS … Existem grandes empresas que usam apenas (ou principalmente) SAS e grandes empresas que usam o Hadoop, etc.

Conclusão

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

Talvez você esteja se sentindo CONFUSO…

Precisando de ajuda pra encontrar um caminho…

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Por isso eu escrevi um livro GRATUITO sobre Estatística, Ciência de Dados e Linguagem R.

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