Kiedy mówimy o ekspertze data science, mamy na myśli bycie osobą, która potrafi przejść przez wiele danych, wzorców itp. Odkryj wartości, które kryją się między nimi. Odkrycie tych wzorców może zwiększyć wartość dodaną przedsiębiorstwa.
Są jednak kroki, które możesz podjąć, aby zostać specjalistą w dziedzinie eksploracji danych. Oczywiście kroki opisane w tym artykule nie są jedynym rozwiązaniem. Jednak ekspert ds. analityki danych powinien wykonać te osiem kroków.
W następnym artykule wyjaśnimy te osiem kroków. Zatem jedną z subdomen eksploracji danych jest eksploracja tekstu.
Przedstaw i wyjaśnij niektóre jego zastosowania w różnych obszarach.
Przykład zastosowania analityki danych
Załóżmy, że firma taka jak Amazon (lub podobne przykłady) jest sprzedawcą internetowym i interfejsem sprzedaży online. Wykorzystaj ich dane, aby przewidzieć, które produkty i ile sprzedają każdy z nich w ciągu trzech miesięcy. Oczywiście prognoza ta może w znacznym stopniu doprowadzić do rozwoju tego biznesu i zwiększyć jego zyski.
Ta sama prosta prognoza jak powyżej. Może pomóc w skonfigurowaniu magazynów sprzedaży w różnych obszarach. I znacznie obniż koszty magazynowania i logistyki. Amazon na przykład przewiduje, że na początku sezonu letniego sprzedaż laptopów na Bliskim Wschodzie wzrośnie. Firma może wysyłać tego typu laptopy różnymi statkami handlowymi, zanim osiągnie on szczyt zapotrzebowania. Przenieś się do swojego magazynu na Bliskim Wschodzie i dostarcz produkt do klienta natychmiast po złożeniu zamówienia. Zwiększy to szybkość dostawy i zadowolenie klientów oraz obniży koszty wysyłki.
W podanym przykładzie osoby tworzące ten system przewidywania są ekspertami w dziedzinie analityki danych. Osoby te, znane również jako specjaliści ds. uczenia maszynowego lub eksploratorzy danych, mogą tworzyć systemy predykcyjne i uczące się oraz pomagać różnym częściom firmy. Należy pamiętać, że terminy „eksploracja danych” i „uczenie maszynowe” mogą być zamienne.
1. Naucz się podstaw statystyki i prawdopodobieństwa
Statystyka i prawdopodobieństwo to nauki podstawowe wymagane w wielu dziedzinach inżynierii. Nauka o danych nie jest wyjątkiem i tak naprawdę nauka o danych zawdzięcza się statystyce i prawdopodobieństwu oraz naukowcom zajmującym się tą dziedziną. Wiele algorytmów proponowanych w eksploracji danych i uczeniu maszynowym opiera się na statystykach i prawdopodobieństwach. Może to być powód, aby powiedzieć, że statystyka i probabilistyka są matkami nauk związanych z danymi.
Oczywiście pytanie, które niektórzy studenci zadają, brzmi: ile statystyki i prawdopodobieństwa należy się nauczyć w dziedzinie nauki o danych? Odpowiedź na to pytanie zależy od zainteresowania uczniów potrzebną im dziedziną. Niektórzy uczniowie są bardziej skłonni do analizowania danych. Ci uczniowie naturalnie muszą dowiedzieć się więcej o statystyce i analizie statystycznej. Jeśli jednak student jest bardziej skupiony na zachowaniach związanych z wdrażaniem i inżynierią danych, potrzeba tematów statystycznych jest mniej odczuwalna. Oczekuje się jednak, że wszyscy studenci, niezależnie od dziedziny pracy, będą zaznajomieni z podstawowymi zagadnieniami statystyki i prawdopodobieństwa oraz jego podstawowymi teoriami dotyczącymi danych.
Istnieje wiele zasobów do nauki statystyk i prawdopodobieństw. Na przykład książka pt statystyki i prawdopodobieństwa inżynieryjne napisane przez dr Nemata Elahi Lub księga statystyki i jej zastosowanie w zarządzaniu, które zebrano w dwóch tomach, to jedne z dobrych książek akademickich w tej dziedzinie. Oczywiście są to książki głównie akademickie, ale ze względu na bardzo dobrą treść mogą być przydatne w nauce statystyki i rozsądnych prawdopodobieństw. Istnieją również różne bezpłatne kursy online, które można wykorzystać do nauki statystyk i prawdopodobieństw.
۲. Naucz się języka programowania
Dużo mówi się o korzyściach płynących z nauki języka programowania. Dziś nauka języka programowania jest warunkiem postępu technologicznego w tej dyscyplinie w wielu dyscyplinach inżynierskich. Nauka o danych nie jest odrębna od tych dyscyplin. Każdy ekspert w dziedzinie analityki danych powinien znać języki programowania takie jak Pyton, R lub Java, które mogą implementować algorytmy i procesy uczenia maszynowego na platformie wykonywalnej. Istnieją również gotowe biblioteki w tych językach programowania, które przyspieszają realizację procesów eksploracji danych.
3. Naucz się podstaw macierzy i algebry liniowej
Wiele algorytmów eksploracji danych opiera się na algebrze liniowej. W swoich procesach szeroko wykorzystują macierze i operacje macierzowe. W związku z tym nauka podstaw macierzy i algebry liniowej pomaga zrozumieć funkcjonalność algorytmów danych. W niektórych podręcznikach do nauczania górnictwa i uczenia maszynowego zwykle poświęca się temu zagadnieniu rozdział lub omawiają macierze i algebrę liniową podczas nauczania tematów. Jeśli jednak chcemy przedstawić jakąś książkę z tej dziedziny, możemy się do niej odnieść Książka pana Avara Neringa na temat algebry liniowej.
4. Poznaj podstawy eksploracji danych i uczenia maszynowego
Podstawowe algorytmy eksploracji danych i uczenia maszynowego mogą być rozwiązaniem podstawowych i klasycznych problemów tej dziedziny. Algorytmy te mogą nauczyć uczniów dobrego spojrzenia na problemy i sposobów ich rozwiązywania. Algorytmy i ich różnorodność mogą przyczynić się do poszerzenia wiedzy uczniów i poznania podstaw za pomocą tych algorytmów. Ucząc się eksploracji danych, student powinien znać różne metody i algorytmy klasyfikacji i grupowania oraz umieć za ich pomocą rozwiązywać różnorodne problemy z tego zakresu. Powinien także mieć możliwość przygotowania i oczyszczenia danych dla tych algorytmów zgodnie ze swoimi potrzebami. W tej części uczestnicy kursu powinni także umieć ocenić swoje modele i porównać różne modele i algorytmy, aby znaleźć najlepszy algorytm i model dla swojego problemu.
Czytaj więcej:
5. Poznaj różnorodne praktyczne przykłady z zakresu eksploracji danych
Uczenie się nie pozostaje w umyśle inaczej niż poprzez praktykę i powtarzanie. Jeśli chcesz zostać ekspertem w tej dziedzinie, musisz przetestować różne algorytmy na różnych zbiorach danych i zobaczyć wyniki. Obserwacja różnych przykładów i sposobów ich rozwiązania może pogłębić w umyśle ucznia wzorzec rozwiązywania problemów z eksploracją danych. Aby zostać ekspertem w tej dziedzinie, istnieją różne firmy i instytucje, w których można odbyć staże lub rozwiązać ich problemy. Możemy na przykład wspomnieć o Kaggle witrynę, która dzięki licznym konkursom stała się dobrym punktem odniesienia dla rzeczywistych przykładów eksploracji danych. Odnosząc się do rzeczywistych danych znajdujących się na tej stronie i czytając je, umysł ucznia może szybko myśleć w oparciu o dane i rozwiązywać problem zgodnie z istniejącą strukturą.
6. Sieci neuronowe i głębokie uczenie się
Sieci neuronowe i głębokie uczenie poprawiły jakość wyników eksploracji danych i przyciągnęły uwagę wielu osób i naukowców w tej dziedzinie. Eksplorując dane, uczniowie mogą rozwiązywać znacznie bardziej złożone problemy i poprawiać jakość różnych problemów, korzystając z głębokich sieci neuronowych i różnych metod głębokiego uczenia się. Algorytmy te mogą uczyć się bardziej złożonych wzorców danych i stopniowo stały się jednym z filarów rozwiązywania problemów eksploracji danych.
7. Poznanie wyspecjalizowanych dziedzin nauki o danych
Istnieje kilka obszarów, takich jak eksploracja tekstu, eksploracja obrazów, eksploracja wideo, eksploracja głosu, praca na danych ekonomicznych i dwa inne poddziedziny eksploracji danych. Po zapoznaniu się z algorytmami uczniowie mogą wybrać jedną lub więcej subdomen jako wyspecjalizowane subdomeny i skupić się na zagadnieniach związanych z tą subdomeną. Ponadto specjalista ds. nauki o danych zwykle znajduje niezbędną wiedzę specjalistyczną w jednej z tych dziedzin oraz dobrze identyfikuje i rozwiązuje bardziej złożone problemy w każdej poddziedzinie.
8. Poznanie zaawansowanych algorytmów i metod, takich jak uczenie się przez wzmacnianie i stosowane metody optymalizacji
Uczenie się przez wzmacnianie w połączeniu z technikami głębokiego uczenia się może rozwiązać bardziej zaawansowane problemy. Nauka tych technik pozwala uczniowi rozwiązywać bardziej zaawansowane problemy w dynamicznym środowisku.
Eksploracja tekstu
Poniżej, aby utrwalić naukę i stworzyć wizję przyszłości zawodowej w tej dziedzinie, zajmiemy się jedną z subdziedzin eksploracji danych: tekst górnictwo. Eksploracja tekstu lub przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to jedna z dziedzin nauki o danych i eksploracji danych. Wiele firm zajmujących się eksploracją danych skupiło się na eksploracji tekstu i wydobywaniu z niego wzorców. Eksploracja wewnątrztekstowa koncentruje się na danych tekstowych: tekstach codziennego użytku składających się z różnych słów (takich jak słowa w języku perskim lub angielskim).
Duża ilość danych wytworzonych przez współczesnego człowieka została zebrana w formie tekstu, co samo w sobie stworzyło wartościową i bogatą treść, a w konsekwencji złożone wzorce pomiędzy danymi tekstowymi. Ale w jaki sposób można wydobyć te cenne wzorce z danych przy użyciu nowych narzędzi, takich jak komputery i superkomputery? Odpowiedź na to pytanie dała początek dziedzinie eksploracja tekstua wielu naukowców zaczęło pracować nad danymi tekstowymi.
W polu tekstu przedstawiono różne metody, z których każda jest wykorzystywana do jednego lub większej liczby zagadnień z tego zakresu. Algorytmy te są powszechnie implementowane przez popularne języki programowania, takie jak Python czy Java, a część z nich znalazła zastosowanie w dużych przedsiębiorstwach.
Analizuj uczucia użytkowników poprzez eksplorację tekstu
Załóżmy na przykład, że firma taka jak Google Play (lub jej wewnętrzne odpowiedniki) może używać algorytmów eksploracji tekstu do oceny danych wprowadzanych przez użytkownika w każdej aplikacji oraz jakości lub niskiej jakości każdego oprogramowania (w zależności od dynamicznej analizy każdego komentarza „Which”), który ma zostać powiadomiony. Ten Analiza sentymentów może być również znacznie dokładniejszy i bardziej zaawansowany. Załóżmy, że każdy z tekstów zawiera komentarze na temat oprogramowania. Na przykład ktoś powiedział, że „ta aplikacja wygląda dobrze, ale jej prędkość jest niska”. Zaawansowane algorytmy i hybrydowe metody analizy emocji mogą wykryć tę separację w konkretnym oprogramowaniu. Algorytmy i metody oparte na tekście mogą analizować teksty jak ludzie.
Przeszukuj wiele tekstów za pomocą eksploracji tekstu
Innym problemem, który eksploracja tekstu stara się rozwiązać, jest przeszukiwanie wielu tekstów. Jednym z tych problemów jest budowanie wyszukiwarek takich jak Google czy Yandex. Grupowanie różnych tekstów i stron oraz pobieranie odpowiednich treści z wielu tekstów może pomóc w bardzo szybkim przeszukiwaniu wielu treści i podnieść jakość wyszukiwania. Algorytmy te mogą analizować i rozumieć teksty na stronie. Na przykład, jeśli strona dotyczy „gier mobilnych”, wyszukiwarki te wiedzą, że na tej stronie można znaleźć treści takie jak „gry”, „mobilne”, „oprogramowanie”, „iTee” itd., więc wyszukaj wyszukiwarki umieszczają stronę obok. Umieszczają strony, które działają w tych samych polach i wyświetlają je użytkownikowi podczas wyszukiwania.
Skonfiguruj zautomatyzowany system reagowania na zgłoszenia wspierany przez eksplorację tekstu
Lub załóżmy na przykład, że masz system, w którym różne osoby korzystające z systemu wsparcia wysyłają różne zgłoszenia i żądania do różnych jednostek firmy. Bilety te należy przesłać do odpowiedniej jednostki. Inteligentny system wykorzystujący algorytmy eksploracji tekstu może automatycznie wysłać zgłoszenie do odpowiedniej jednostki. Ponadto w bardziej zaawansowanym trybie wygeneruj automatyczną odpowiedź i wyślij ją do użytkownika. Wiele firm przedstawiło cenne dane w swoich pytaniach i odpowiedziach. Biorąc pod uwagę relacje, jakie utrzymywali ze swoimi klientami przez lata. Na przykład wielu klientów codziennie rozmawia z operatorem SMS-em. Te czaty mogą stanowić cenne dane, których algorytm uczy się na podstawie tych pytań i odpowiedzi. Od teraz algorytm może automatycznie udzielać przydatnych i pouczających odpowiedzi na pytania użytkowników.
Zarządzanie ryzykiem inwestycyjnym poprzez eksplorację tekstu
Innym zastosowaniem eksploracji tekstu można uznać za zarządzanie ryzykiem inwestycyjnym. Duże firmy inwestycyjne mogą analizować wiadomości i artykuły w oficjalnych gazetach firm, aby zdobyć ważne i cenne punkty do inwestowania. Przykładowo algorytm może opierać się na wiadomościach, których nauczył się w przeszłości z wiadomości, że ilekroć zobaczy wiadomość o imporcie danego produktu, po tygodniu akcje danej spółki rosną. Według tych wzorców i trendów, które rozpoznaje, algorytm daje możliwość zaoferowania inwestycji w konkretną spółkę, dzięki czemu ta konkretna spółka osiągnie duży zysk dla właścicieli kapitału.
Wykrywanie przestępstw w Internecie metodą eksploracji tekstu
Eksploracja tekstu może również odegrać ważną rolę w wykrywaniu przestępstw w Internecie. Na przykład złodzieje polujący na swoją ofiarę w cyberprzestrzeni mogą mieć specjalne wzorce na czatach lub komentarzach w sieciach społecznościowych. Polityka cyberbezpieczeństwa w każdym kraju może zidentyfikować te wzorce i uporać się z nimi zgodnie z prawem, inteligentnie monitorując sieci wirtualne.
Inteligentna reklama online poprzez eksplorację tekstu
Kolejnym obszarem, w którym analiza tekstu może odegrać skuteczną rolę, jest inteligentna reklama internetowa. Analizując strony, na których znajdują się ich reklamy, firmy reklamowe mogą zrozumieć treść strony internetowej i wyświetlić reklamę związaną z tematem tej strony. Na przykład jedna strona może zawierać informację o „zestawie elektronicznym”. Inteligentne silniki reklamowe umieszczone przez administratora witryny i mające dostęp do tej strony starają się wyświetlić użytkownikowi najbardziej odpowiednią reklamę.
Wniosek:
Aby zostać ekspertem w dziedzinie analityki danych w zakresie eksploracji danych, należy podjąć pewne kroki. W tym artykule wyjaśniono osiem kroków do zostania ekspertem w dziedzinie analityki danych, ale ścieżka wspomniana powyżej nie jest jedyną dostępną ścieżką. Każdy uczeń może podążać różnymi ścieżkami w zależności od swoich zainteresowań i umiejętności, ale ścieżka i plan działania są określone. Powyższe jest jednym ze sposobów, który zdaje się przykuć uwagę wielu naukowców zajmujących się nauką.
W kontynuacji artykułu przedstawiliśmy jedną z subdziedzin eksploracji danych, jaką jest eksploracja tekstu, oraz wyjaśniliśmy niektóre zastosowania eksploracji tekstu. Oczywiście eksploracja tekstu i przetwarzanie języka naturalnego nie ograniczają się do wspomnianych przypadków. Tworzyliśmy i poprawialiśmy teksty, tworzyliśmy teksty analityczne, tworzyliśmy napisy, komponowaliśmy teksty do tworzenia nowych tekstów, automatycznie sortowaliśmy dokumenty.
Odkrywanie ukrytych powiązań między artykułami, tworzenie chatbotów (chatbotów) i wiele innych rzeczy może być innymi aplikacjami do eksploracji tekstu. Jeśli masz jakieś pytania lub uwagi dotyczące tego artykułu, podziel się nimi z użytkownikami SunLearn w sekcji komentarzy i z nami.
Pobierz najlepsze motywy WordPress do pobrania za darmoPobierz zerowe motywy WordPressBezpłatne pobieranie motywów WordPressPobierz motywy WordPressZG93bmxvYWQgbHluZGEgY291cnNlIGZyZWU=pobierz oprogramowanie mobilnePobierz najlepsze motywy WordPress do pobrania za darmodarmowy kurs Udemy do pobrania