سایت جدید دیتاموز

با سلام خدمت دوستان عزیز

 

از این به بعد می توانید از طریق کلیک در اینجا  وارد سایت دیتاموز شوید.

 

ابزارهای برتر علم داده(بخش چهارم Jupyter )

Jupyter ، به عنوان یک نوت بوک محاسباتی شناخته می شود، یکی از ابزارهای متن باز(open-source) علوم داده است که در سال 2014 از پروژه پایتون متولد شد و از آن زمان به دلیل امکان ترکیب کد نرم افزار، پشتیبانی از محاسبات علمی در همه برنامه ها به شهرت رسید. زبان هایی مانند Python ، Julia ، R و Fortran ، در میان ده ها زبان دیگر (به طور دقیق بیش از 40 زبان).

ابزارهای برتر علم داده(بخش سوم BI Tools And Applications )

هوش تجاری به یکی از قدرتمندترین و مهمترین راه حل ها برای شرکت هایی تبدیل شده است که به دنبال تجزیه و تحلیل هوشمند داده ها، پیش بینی آینده و استفاده از ابزارهای BI برای تولید بینش های عملی هستند.

ابزارهای برتر علم داده(بخش دوم Python )

در ادامه معرفی ابزارهای مورد استفاده در حوزه علوم داده، یکی از بهترین ابزارها و زبان های برنامه نویسی مطرح در این حوزه را معرفی می کنیم:

ابزارهای برتر علم داده(بخش اول: R)

دانش داده برای افرادی که به استخراج، دستکاری و تولید دیدگاه و فهم از داده های بزرگ(Big Data) علاقه مند هستند، به شغلی بسیار پر سود تبدیل شده است. برای استفاده کامل از توان و قدرت علم داده، دانشمندان اغلب نیاز به کسب مهارت در پایگاه داده، ابزارهای برنامه نویسی آماری و مجسم سازی آنلاین داده ها دارند.

شرکت ها برای تقویت فرایندهای تجزیه و تحلیل خود، ساخت یک استراتژی مبتنی بر محاسبات که ارزیابی های آنها را تقویت کند و جهت به دست آوردن فهم و بینش دقیق از داده های خود به دانشمندان داده احتیاج دارند و این موجب می شود که ابزارهای علوم داده طراحی و مورد استفاده قرار گیرند. البته ابزارهای زیادی در این زمینه وجود دارند و انتخاب ابزارهای خوب کار ساده ای نیست و می تواند وقت گیر و اغلب گیج کننده باشد. همچنین دانشمندان داده در حوزه های مختلفی از قبیل دانشگاه ها گرفته تا شرکت های فناوری اطلاعات، به کار گرفته می شوند.

5 کتابخانه برتر Python برای علوم داده

پایتون امروزه پرکاربردترین زبان برنامه نویسی است. وقتی نوبت به حل مسائل و چالش های علم داده می رسد، پایتون هرگز از تعجب کاربران خود دست نمی کشد. بیشتر متخصصین داده هر روز از قدرت برنامه نویسی پایتون استفاده می کنند. پایتون یک زبان آسان برای یادگیری ، اشکال زدایی آسان ، پرکاربرد ، شی گرا ، متن باز و با کارایی بالا و مزایای بسیاری برای برنامه نویسی است. پایتون با کتابخانه های خارق العاده ای ساخته شده که هر روز توسط برنامه نویسان برای حل مسائل مختلف استفاده می شود.

10‌کتابخانه برتر علم داده به زبان پایتون

مروری بر کتابخانه‌­های محبوب علم داده در پایتون:

وقتی که صحبت از یادگیری ماشین‌،‌ هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و علوم داده به میان میاید، زبان برنامه نویسی پایتون همچنان پیشرو است.براساس سایت Buildwith.com چهل‌و‌پنج درصد از شرکت‌‌های فناوری استفاده از Python برای پیاده سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ترجیح می دهند. پیتر نورویگ‌، مدیر کیفیت جستجو در Google بیان می‌کند که پایتون از ابتدا بخش مهمی از گوگل بوده و با رشد و تکامل سیستم همچنان پابرجاست. امروز مهندس‌های Google از پایتون استفاده می‌کنند و ما به دنبال افراد بیشتری هستیم که مهارت این زبان را داشته باشند.

کشف و تجزیه و تحلیل داده ها(قسمت اول)

به عنوان یک تحلیلگر داده، به تمام داده هایی که هر روز تولید می شوند و در سازمان وجود دارند، ، از داده های معاملاتی در یک پایگاه داده سنتی ، داده های دورسنجی از سرویس هایی که استفاده می کنید ، تا سیگنال هایی که از مناطق مختلف مانند شبکه های اجتماعی دریافت می کنید، فکر کنید.

یادگیری ماشین یا Machine learning چیست و چه مفاهیمی دارد؟

یادگیری ماشین شاخه ای از علوم کامپیوتر است که بدون انجام برنامه نویسی صریح، به کامپیوتر توانایی یادگیری می بخشد.

یادگیری ماشین

آرتور ساموئل (Arthur Samuel) امریکایی، یکی از پیشروهای حوزه بازی های کامپیوتری و هوش مصنوعی، عبارت “یادگیری ماشین” را در سال 1959 که در IBM کار می کرد، به ثبت رساند. یادگیری ماشین، که از اُلگوشناسی و نظریه یادگیری محاسباتی الهام گرفته شده است،  مطالعه و ساخت الگوریتم هایی را که می توانند بر اساس داده ها یادگیری و پیش بینی انجام دهند بررسی می کند – چنین الگوریتم هایی از دستورات برنامه پیروی صرف نمی کنند و از طریق مدلسازی از داده های ورودی نمونه، پیش بینی یا تصمیم گیری می کنند.  یادگیری ماشین در کارهای محاسباتی که طراحی

علم داده چیست؟

سال‌های مدیدی است که جهان مملو از داده شده، حجم این داده‌ها و سرعت تولید آن‌ها با ظهور وب و البته شبکه‌های اجتماعی رشد فزاینده‌ای داشته. در واقع، حجم داده‌های دیجیتال با سرعت زیادی در حال رشد است.