יצירות אמנות הקוד מידע לחקר שיטתי מידע יצירתיים

יצירות אמנות הקוד: ניהול במלאכת חקר שיטתי המידע היצירתיים

עַל יְדֵי:

• קולין ווייט
• לואיס פדרו קואלו

מוֹצִיא לָאוֹר:

תאריך ניוזלטר אלקטרוני:

ISBN:

תֵאוּר:

• מדריך זה מלמד אותך כיצד ליישם בקוד כדי לחקור בדיקה צולבת מידע בצורה יצירתית ולפתור דאגות על הפלנטה האמיתי.
• תלמד כיצד ליישם על ה-Python, R ו-SQL כדי לחלץ תובנות מנתונים, לנשים מודלים וליצור הדמיות.
• תלמד יכול אפילו כיצד ליישם בטכניקות אלו כדי לפענח דאגות במגוון תחומים, מכיל מסחר, מדע ושירותי רווחה.

צופים:

• מדריך זה מיועד למדעני מידע, מנתחי מידע ולכל מי שחושק לגלות דרכים כיצד ליישם בקוד כדי לחקור בדיקה צולבת מידע באופן אמנותי.

דעות:

• "אמנות הקוד הוא ספר מצוין לכל מי שרוצה ללמוד כיצד להשתמש בקוד כדי לחקור נתונים בצורה יצירתית. המחברים מספקים הסברים ברורים ותמציתיים של המושגים והטכניקות, והם מציעים שפע של דוגמאות מעשיות. אני ממליץ בחום על הספר הזה לכל מי שמעוניין ללמוד עוד על מדעי הנתונים."
• "אמנות הקוד היא ספר חובה לכל מי שרוצה להיות מדען נתונים. המחברים מספקים סקירה מקיפה של הכלים והטכניקות שבהם משתמשים מדעני נתונים כדי לחקור נתונים, לבנות מודלים וליצור הדמיות. ספר זה עמוס בדוגמאות מעשיות ותובנות מהעולם האמיתי, והוא יעזור לך לפתח את המיומנויות הנחוצות בתחום הנתונים".

מדע מידע	חקירת מידע
מהו Data Science?	חקירת מידע כדי לגלות דפוסים ותובנות
מדוע שיטתי המידע חשובים?	פשוט לקבל בחירות מושכלות על סמך מידע
חבילות של שיטתי המידע	מחקר חיזוי, פילוח צרכנים, מציאת הונאה
ציוד וטכנולוגיות למדעי המידע	Python, R, Hadoop, Spark

למידת ידוע כ	תִכנוּת
מה זה למידת ידוע כ?	אלגוריתמים שלומדים מנתונים
מדוע למידת ידוע כ חשובה?	להגשים אוטומציה של חובות ולבצע תחזיות
חבילות של למידת ידוע כ	כלי רכב בנהיגה עצמית, תואר פנים, עיבוד שפה טבעית
ציוד וטכנולוגיות ללמידת ידוע כ	TensorFlow, PyTorch, scikit-learn

אוסףָטִיסטִיקָה	טכניקה של שיטתי המידע
מהי סטטיסטיקה?	חקר המידע ואי ההבנה
מדוע סטטיסטיקה חשובה?	פשוט לקבל בחירות מושכלות על סמך מידע
חבילות של סטטיסטיקה	בדיקת השערות, מחקר רגרסיה, דגימה
ציוד וטכנולוגיות לנתונים סטטיסטיים	SAS, R, Stata

II. מהו Data Science?

שיטתי המידע הוא אזור המחקר העוסק באיסוף, עיבוד, מחקר ופרשנות של מידע. שזה אולי אזור רב-תחומי השואב טקטיקות מסטטיסטיקה, אריתמטיקה, שיטתי המחשב האישי ותחומים נוספים.

מדעני מידע לקוחות בנתונים כדי לפענח הרבה דאגות, מקביל ל:

• חיזוי הטווח הארוך
• ייעול תהליכים עסקיים
• צמיחה סקירות הצרכן
• מתעמת עם בהונאה
• לימוד תובנות חדשות מבפנים

שיטתי המידע הוא אזור שצומח באימפולסיביות, ויש ביקוש פריים למדעני מידע במגוון תעשיות. אם יש לך עניין בקריירה במדעי המידע, ישנם נכסים מספר רב של ניתן למצוא שיעזרו לך לגלות דרכים את הכישרונות הדרושים לך.

III. מדוע שיטתי המידע חשובים?

מדע המידע מכריע מכיוון שהוא מתיר לנו פשוט לקבל בחירות טובות יותר על סמך המידע שבידינו. דרך רכיבה במדעי המידע, אנו יכולים לבסס התפתחויות, דפוסים ויחסים שלא אולי היינו יכולים להציץ בצורה שונה. ולאחר מכן ניתן לנצל במידע זה כדי פשוט לקבל בחירות מושכלות לגבי איך לתמוך את החברות שלנו, את הסחורה שלנו ואת חיינו.

הנה יותר מאחד דוגמאות ספציפיות לאופן שם נעשה רכיבה במדעי המידע כדי לחולל טרנספורמציה על הפלנטה:

• נעשה רכיבה במדעי המידע לשיפור שירותי הבריאות דרך תואר טכניקות חדשות מבפנים לאבחון מחלות, בנייה תרפיות סטודנטים שנה א' והתאמה מיוצר בהתאמה אישית של תרופה בחולים.
• שיטתי המידע משמשים לשיפור התחבורה דרך בנייה טכניקות חדשות מבפנים לחזות עומסי מבקרי אתר, לייעל מסלולים ולשפר את האבטחה.
• נעשה רכיבה במדעי המידע לשיפור הסביבה שלנו דרך ניטור אחר מזהמים, תואר משאבים של בלאי סביבתי ופיתוח טכניקות חדשות מבפנים להפחתת ההשפעה שלנו על הפלנטה הזו.
• נעשה רכיבה במדעי המידע כדי לתמוך את החינוך דרך בנייה טכניקות חדשות מבפנים להתאמה אישית של לימוד, תואר תלמידים שנאבקים ומתן להם את התמיכה הדרושה להם.

אלו הן רק א יותר מאחד דוגמאות לאופן שם נעשה רכיבה במדעי המידע כדי לחולל טרנספורמציה על הפלנטה. ככל שהנתונים הולכים ונעשים שופעים יותר, היישומים הפוטנציאליים של שיטתי המידע רק א ימשיכו לעצום.

IV. חבילות של שיטתי המידע

שיטתי המידע משמשים במגוון גדול של חבילות, מכיל:

• מחקר חיזוי
• עיבוד שפה טבעית
• ראייה ממוחשבת
• למידת ידוע כ
• רובוטיקה
• שירותי רווחה
• לְמַמֵן
• פרסום ושיווק
• קִמעוֹנִי

שיטתי המידע הוא אזור שצומח באימפולסיביות, ויישומים סטודנטים שנה א' מפותחים בכל עת. ככל שהנתונים נעשים מספר גדל והולך של שופעים, שיטתי המידע הופכים חשובים יותר לעסקים וארגונים בכל הגדלים.

הנה יותר מאחד דוגמאות ספציפיות לאופן שם נעשה רכיבה במדעי המידע בתעשיות משתנה:

• בתחום הבריאות נעשה רכיבה במדעי המידע כדי להגדיל תרפיות סטודנטים שנה א' למחלות, לבסס סמנים ביולוגיים סטודנטים שנה א' ולשפר את הטיפול בחולים.
• בתחום הפיננסים נעשה רכיבה במדעי המידע כדי לחזות התפתחויות זמין בשוק, לשלוט סכנות ולפתח סחורה פיננסיים סטודנטים שנה א'.
• בשיווק, נעשה רכיבה במדעי המידע כדי למקד לפטרונו בצורה יעילה יותר, להשוות סקירות ולמדוד את האפקטיביות של מסעות ניוזלטר אלקטרוני.
• בקמעונאות, נעשה רכיבה במדעי המידע כדי לייעל את המלאי, להשוות מיוצר בהתאמה אישית הצעות ולשפר את שירות הצרכנים.

שיטתי המידע הוא מכשיר רב יעילות שניתן ליישם בו כדי לפענח כל הסוגים של דאגות. ככל שהנתונים הופכים ליותר ויותר בעלי מחיר, שיטתי המידע הופכים חשובים יותר לעסקים וארגונים בכל הגדלים.

V. ציוד וטכנולוגיות למדעי המידע

שיטתי המידע הוא אזור רב תחומי הדורש הרבה ציוד וטכנולוגיות. ניתן לנצל בכלים אותם כדי להתאסף, לשטוף, לחקור ולהמחיש מידע. יותר מאחד מהכלים והטכנולוגיות הנפוצים ביותר המשמשים במדעי המידע כוללים:

שפות תכנות: Python, R ו-Java הן שפות התכנות ההכרה ביותר למדעי המידע. שפות אלו משמשות לכתיבת קוד שניתן ליישם בו כדי להתאסף, לשטוף, לחקור ולהמחיש מידע.
טכניקות מוסך וניהול מידע: פלטפורמות מבוססות ענן כמו Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ו-Google Cloud Platform מציעות הרבה שירותי מוסך וניהול מידע. שירותים ומוצרים אלו יכולים לשימוש לאחסון מנות גדולות של מידע ולגישה למידע באימפולסיביות ובפשטות.
ציוד לניתוח מידע: ישנם הרבה ציוד לא מעט מ לניתוח מידע ניתן למצוא, מכיל SAS, SPSS ו-Tableau. ציוד אותם יכולים לשימוש לביצוע הרבה חובות מחקר מידע, מקביל ל ניקוי מידע, חקר מידע ומודלים של מידע.
ציוד להדמיית מידע: ניתן לנצל בכלים להדמיית מידע ליצירת ייצוגים חזותיים של מידע. ייצוגים אותם יכולים להושיט יד להפוך מידע מובנים יותר וקלים יותר לתקשורת. יותר מאחד מכלי הדמיית המידע הפופולריים ביותר כוללים את Tableau, D3.js ו-ggplot2.

אלו הם רק מעטים מהכלים והטכנולוגיות המגוונים המשמשים במדעי המידע. ככל שתחום שיטתי המידע ממשיך לצמוח, ציוד וטכנולוגיות חדשות מבפנים מפותחים ברציפות. זה עושה את זה יהיה משמעותי עבור מדעני מידע להישאר מעודכנים במגמות האחרונות בטכנולוגיית שיטתי המידע.

6. יצירות אמנות הקוד: ניהול במלאכת חקר שיטתי המידע היצירתיים

The Art of Code: Mastering the Craft of Creative Data Science Exploration הוא מדריך מאת אב מייסד של שותף לעבירה של DataCamp ומדען מידע ראשי, האדלי וויקהאם. הספר הוא מידע אינטנסיבי למדעי המידע, המכסה הכל של זה מהיסודות של חקר מידע והדמיה ועד לנושאים מתקדמים יותר כמו למידת ידוע כ ולמידה עמוקה.

ספרו של וויקהאם כתוב בסגנון בוודאות ומושך, והוא עמוס בדוגמאות מעשיות ותרגילים. הספר יכול אפילו מאויר היטב ולא באמצעות דיאגרמות וצילומי תצוגה, מה שהופך אותו ישיר לתרגל אחריו.

יצירות אמנות הקוד היא משאב שימושי רב מחיר לכל מי שחושק לגלות דרכים נוסף על שיטתי המידע. הספר הוא יכול אפילו נקודת פתיחה מצוינת לכל מי שמעוניין להמשיך בקריירה בתחום שיטתי המידע.

להלן יסוד מהנושאים הנכללים בספר:

• הכללים של שיטתי המידע, מכיל חקר מידע, הדמיה וניקוי
• למידת ידוע כ, מכיל לימוד מפוקחת, לימוד ללא פיקוח ולמידה עמוקה
• ציוד וטכנולוגיות למדעי המידע, מכיל R, Python ו-Spark
• טכניקה של שיטתי המידע, מהגדרת הסוגיה ועד פריסת המודל

יצירות אמנות הקוד היא מידע אינטנסיבי וכתוב היטב למדעי המידע. הספר הוא משאב שימושי רב מחיר לכל מי שחושק לגלות דרכים נוסף על אזור מלהיב זה.

VII. משרות וקריירה במדעי המידע

שיטתי המידע הוא אזור שצומח באימפולסיביות, ויש כל הסוגים של משרות זמינות עבור מדעני מידע. יותר מאחד מהמשרות הנפוצות ביותר במדעי המידע כוללות:

• בוחן מידע
• מהנדס למידת ידוע כ
• מדען מידע
• אוסףָטִיסטִיקָן
• מקצועי להדמיית מידע

למדעני מידע יש ברוב המקרים רקע עוצמתי במתמטיקה, סטטיסטיקה ותכנות. כמו אמין, הם צריכים לגדול להיות מסוגלים לעבוד באופן לא פניות משותפות וכחלק מצוות. מדעני מידע מבוקשים באופן קיצוני, והמשכורות עבור משרות במדעי המידע כישרונות לגדול להיות תחרותיות באופן קיצוני.

הנה יותר מאחד נכסים לנתונים תוספת על משרות וקריירה במדעי המידע:

מצבים תובעניים במדעי המידע

שיטתי המידע הוא אזור חדש לגמרי יחסית, ועדיין יש מבחר מצבים תובעניים שצריך לנצח עליהם. מצבים תובעניים אלו כוללים:

היעדר מדעני מידע. הווה חוסר במדעני מידע בעלי הכישרונות והניסיון לעבוד בתחום זה. שזה אולי מחסום חשוב ביותר לאימוץ של מדע מידע בעסקים וארגונים.
מורכבות המידע. המידע יכולים לגדול להיות מבולגנים, לא יעשה שלמים ולעולם לא מדויקים. זה מקשה על מחקר והפקת תובנות ממנו.
הרצון בכלים וטכנולוגיות מיוחדות. שיטתי המידע דורשים רכיבה בכלים וטכנולוגיות מיוחדות, מקביל ל אלגוריתמי למידת ידוע כ ופלטפורמות ביג דאטה. ציוד אותם יכולים לגדול להיות יקרים וקשים לשמש.
הרצון מתרגל מוסרי ואחראי בנתונים. ניתן לנצל במדעי המידע לטוב או לרע. מכריע לאמת שמשתמשים בנתונים בצורה אחראית ואתית.
הרצון בתרבות של אוריינות מידע. אוריינות מידע היא הכוח לקבוע ולהשתמש בנתונים. חשוב מאוד לעסקים ולארגונים לגדול להיות בעלי מסורת של אוריינות מידע כדי להרוויח מ ממדעי המידע.

אלו הם רק מעטים מהאתגרים שעמם מתמודד שיטתי המידע. ככל שהתחום ממשיך לצמוח, יכול להיות הכרח לטפל ב מצבים תובעניים אלו על מנת להשיג את מלוא היכולת של שיטתי המידע.
הטווח הארוך של שיטתי המידע

הטווח הארוך של שיטתי המידע הוא מזהיר. ככל שייווצרו מספר גדל והולך של מידע, הרצון באנשים שיוכלו לקבוע ולנתח אלה רק א יגדל. מדעני מידע יהיו מבוקשים במגוון תעשיות, מכיל שירותי רווחה, קרנות וייצור.

הנה יותר מאחד מהמגמות המרכזיות שמעצבות את הדרך קדימה עבור שיטתי המידע:

• כמות המידע הגובר: סכום המידע שנוצרת יוצרת באופן אקספוננציאלי, והמגמה הזו רק א תמשיך. מדעני מידע יצטרכו לגדול להיות מסוגלים לטפל ב מערכי מידע גדולים ולמצוא טכניקות להפיק מהם תובנות.
• עליית הבינה המלאכותית: הבינה המלאכותית (AI) הופכת לעוצמתית מספר גדל והולך של, והיא נמצאת מתרגל במגוון יישומי שיטתי מידע. מדעני מידע יצטרכו להעריץ טקטיקות AI וכיצד ליישם בהן כדי לתמוך את עבודתם.
• הרצון בנוסף מדעני מידע: הביקוש למדעני מידע מתרחב מוקדם יותר מההיצע. זה סופר חוסר במדענים מוסמכים, ותאגידים מתחרות לגרור ולשמר את המיומנויות הטובים ביותר.
• החשיבות ההולכת וגוברת של מוסר מידע: ככל שהנתונים הופכים ליותר מחיר, החשיבות של מוסר מידע גוברת יכול אפילו היא. מדעני מידע יצטרכו לגדול להיות מודעים להשלכות האתיות של עבודתם וכיצד להציע הגנה ל פרטיותם של אנשים אחרים.

הטווח הארוך של שיטתי המידע שלם בהזדמנויות. למדעני מידע יש אפשרי לכוון על הזירה דרך רכיבה בנתונים כדי לפענח דאגות ולשפר סגנון חיים.

ש: מהו מדע מידע?
ת: שיטתי המידע הוא אזור המחקר העוסק באיסוף, עיבוד, מחקר ופרשנות של מידע.

ש: מדוע שיטתי המידע חשובים?
ת: שיטתי המידע חשובים כי הם מאפשרים לנו פשוט לקבל בחירות טובות יותר על סמך הטיפים שיש לנו.

ש: מהם היישומים של מדע המידע?
ת: שיטתי המידע משמשים במגוון גדול של חבילות, מכיל:

*פרסום ושיווק
* קרנות
* שירותי רווחה
* שירות צרכנים
* ייצור
*רשות מרכזית

לנתונים תוספת על שיטתי המידע, חיות משק במשאבים הבאים:

* [Data Science for Beginners](https://www.coursera.org/specializations/data-science)
* [The Data Science Handbook](https://www.oreilly.com/library/view/the-data-science/9781491901492/)
* [Data Science for Dummies](https://www.dummies.com/business/data-analytics/data-science-for-dummies/)