«Возвращение к основам Неделя 2 Базы данных, SQL, управление данными и статистические концепции»

«Возврат к основам неделя 2 - базы данных, SQL, управление данными и статистические концепции»

 

Присоединяйтесь к VoAGI с нашими “Back to Basics” (“Вернуться к основам”) путь, чтобы получить новую профессию или освежить навыки в области науки о данных. Путь “Вернуться к основам” разделен на 4 недели и бонусную неделю. Мы надеемся, что вы сможете использовать эти блоги в качестве руководства курса. 

Если вы еще не сделали этого, посмотрите неделю 1: Вернуться к основам. Неделя 1: Программирование на Python и основы науки о данных

Перейдем ко второй неделе, мы узнаем о базах данных, SQL, управлении данными и статистических понятиях.

• Ключевой доклад на ODSC West 2023 Этика цифровых умов загадочные новые границы
• «Эта статья AI от Google DeepMind изучает разрыв между составом данных предварительного обучения и контекстным обучением в предварительно обученных трансформерах».
• Основная доклад на конференции ODSC West 2023 Построение и ответственное использование генеративного искусственного интеллекта путешествие Microsoft.

• День 1: Введение в базы данных в науке о данных
• День 2: Начало работы с SQL за 5 шагов
• День 3: Принципы управления данными для науки о данных
• День 4: Работа с большими данными: инструменты и техники
• День 5: Статистика в науке о данных: теория и обзор
• День 6: Применение описательной и инференциальной статистики в Python
• День 7: Проверка гипотез и тестирование A/B

 

Введение в базы данных в науке о данных

 

Неделя 2 – Часть 1: Введение в базы данных в науке о данных

Понимание роли баз данных в науке о данных. Также изучение основ реляционных баз данных, категорий баз данных NoSQL и многого другого.

Наука о данных включает извлечение ценности и информации из больших объемов данных для принятия бизнес-решений. Она также включает построение предиктивных моделей с использованием исторических данных. Базы данных обеспечивают эффективное хранение, управление, извлечение и анализ таких больших объемов данных.

Таким образом, как ученый в области данных, вам следует понять основы баз данных. Потому что они позволяют хранить и управлять большими и сложными наборами данных, позволяя эффективно исследовать данные, строить модели и получать информацию.

 

Начало работы с SQL за 5 шагов

 

Неделя 2 – Часть 2: Начало работы с SQL за 5 шагов

Когда речь идет о управлении и манипулировании данными в реляционных базах данных, Structured Query Language (SQL) является главным инструментом. SQL – это основной язык специализированной области, который служит основой для управления базами данных и обеспечивает стандартизированный способ взаимодействия с ними. 

С учетом того, что данные являются движущей силой принятия решений и инноваций, SQL остается неотъемлемой технологией, которая требует внимания от аналитиков данных, разработчиков и ученых в области данных.

Этот подробный учебник по SQL охватывает все, начиная от настройки окружения SQL до освоения продвинутых концепций, таких как объединения, подзапросы и оптимизация производительности запросов. С пошаговыми примерами этот руководство идеально подходит для начинающих, желающих улучшить свои навыки управления данными.

 

Принципы управления данными для науки о данных

 

Неделя 2 – Часть 3: Принципы управления данными для науки о данных

Понимание основных принципов управления данными, которые должны знать ученые в области данных.

В ходе вашего пути в качестве ученого в области данных вы столкнетесь с трудностями и преодолеете их. Вы узнаете, какой процесс лучше другого и как использовать разные процессы в зависимости от поставленной задачи. 

Эти процессы будут работать вместе, чтобы обеспечить эффективность вашего проекта в области науки о данных и сыграют ключевую роль в процессе принятия решений. 

 

Работа с большими данными: инструменты и техники

 

Неделя 2 – Часть 4: Работа с большими данными: инструменты и техники

С чего начать в такой обширной области, как большие данные? Какие инструменты и техники использовать? Мы рассмотрим это и поговорим о наиболее распространенных инструментах в области больших данных.

Уже давно прошли те времена, когда в бизнесе все данные, которые вам нужны, были в вашей “маленькой черной книжке”. В эту эпоху цифровой революции даже классических баз данных недостаточно.

Обработка больших данных стала ключевым навыком для бизнеса и с ними для ученых-аналитиков данных. Большие данные характеризуются своим объемом, скоростью и разнообразием, предлагая беспрецедентные прогнозы и тенденции.

Для эффективной обработки таких данных требуется использование специализированных инструментов и техник.

Статистика в науке о данных: теория и обзор

Неделя 2 – Часть 5: Статистика в науке о данных: теория и обзор

Высокоуровневое изучение роли статистики в науке о данных.

Вы хотите овладеть статистикой, чтобы выделиться на собеседовании по науке о данных? Если да, то не делайте это только ради интервью. Понимание статистики может помочь вам получить более глубокие и уточненные представления из ваших данных.

В этой статье я покажу наиболее важные концепции статистики, которые необходимо знать, чтобы лучше решать проблемы науки о данных.

Применение описательной и инференционной статистики в Python

Неделя 2 – Часть 6: Применение описательной и инференционной статистики в Python

С развитием вашего пути в области науки о данных, вам следует знать основные статистические понятия.

Статистика – это область, включающая в себя сбор данных, анализ данных и их интерпретацию. Это научная область, которая помогает заинтересованной стороне принимать решения в условиях неопределенности.

В статистике выделяются две основные области: описательная и инференционная. Описательная статистика связана с суммированием данных с помощью различных методов, таких как сводные статистики, визуализация и таблицы. Инференционная статистика связана с обобщением результатов на всю популяцию на основе выборки данных.

Проверка гипотез и A/B-тестирование

Неделя 2 – Часть 7: Проверка гипотез и A/B-тестирование

Основы принятия решений на основе данных.

В эпоху, когда данные царят во всей красе, предприятия и организации постоянно ищут способы использовать их силу.

От товаров, которые вам рекомендуют на Amazon, до контента, который вы видите в социальных сетях, за этим стоит систематический метод.

В основе этих решений? A/B-тестирование и проверка гипотез.

Но что это такое и почему они так важны в нашем данных-ориентированном мире? Давайте откроем это вместе!

Подводя итоги

Поздравляем с завершением второй недели!!

Команда VoAGI надеется, что Путь к Основам предоставил читателям всесторонний и структурированный подход к освоению основ науки о данных.

Третья неделя будет опубликована на следующей неделе, в понедельник – оставайтесь на связи!

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** является ученым-аналитиком данных и фрилансером-техническим писателем. Она особенно заинтересована в оказании карьерных советов или проведении обучающих курсов по науке о данных и изучении теоретических знаний в области науки о данных. Она также желает изучать различные способы, которыми искусственный интеллект может помочь в продлении человеческой жизни. Она является усердным учащимся и стремится расширить свои знания в области технологий и навыки письма, помогая при этом другим людям.