தரவு விஞ்ஞானியாக உங்கள் வாழ்க்கையைத் தொடங்க விரும்புகிறீர்களா, ஆனால் எங்கு தொடங்குவது என்று தெரியவில்லையா? நீங்கள் சரியான இடத்தில் இருக்கிறீர்கள்! ஹே கைஸ், இந்த அற்புதமான தரவு அறிவியல் டுடோரியல் வலைப்பதிவுக்கு வருக, இது தரவு அறிவியல் உலகில் உங்களுக்கு ஒரு தொடக்கத்தைத் தரும். தரவு அறிவியலில் ஆழமான அறிவைப் பெற, நீங்கள் நேரலைக்கு பதிவு செய்யலாம் 24/7 ஆதரவு மற்றும் வாழ்நாள் அணுகலுடன் எடுரேகாவால். இன்று நாம் என்ன கற்றுக் கொள்வோம் என்று பார்ப்போம்:
- தரவு அறிவியல் ஏன்?
- தரவு அறிவியல் என்றால் என்ன?
- தரவு விஞ்ஞானி யார்?
- வேலை போக்குகள்
- தரவு அறிவியலில் ஒரு சிக்கலை எவ்வாறு தீர்ப்பது?
- தரவு அறிவியல் கூறுகள்
- தரவு விஞ்ஞானி வேலை பாத்திரங்கள்
தரவு அறிவியல் ஏன்?
தரவு விஞ்ஞானி “21 ஆம் நூற்றாண்டின் கவர்ச்சியான வேலை” என்று கூறப்படுகிறது. ஏன்? ஏனெனில் கடந்த சில ஆண்டுகளாக, நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவை சேமித்து வருகின்றன. இது ஒவ்வொரு நிறுவனமும் செய்து வருவதால், அது திடீரென்று தரவு வெடிப்புக்கு வழிவகுத்தது. தரவு இன்று மிகுதியாக உள்ளது.
ஆனால், இந்தத் தரவை நீங்கள் என்ன செய்வீர்கள்? ஒரு உதாரணத்தைப் பயன்படுத்தி இதைப் புரிந்துகொள்வோம்:
மொபைல் போன்களை உருவாக்கும் நிறுவனம் உங்களிடம் உள்ளது என்று சொல்லுங்கள். உங்கள் முதல் தயாரிப்பை வெளியிட்டீர்கள், அது மிகப்பெரிய வெற்றியைப் பெற்றது. ஒவ்வொரு தொழில்நுட்பத்திற்கும் ஒரு வாழ்க்கை இருக்கிறது, இல்லையா? எனவே, இப்போது புதியதைக் கொண்டு வர வேண்டிய நேரம் இது. உங்கள் அடுத்த வெளியீட்டிற்காக ஆவலுடன் காத்திருக்கும் பயனர்களின் எதிர்பார்ப்புகளை பூர்த்தி செய்ய, புதுமைப்படுத்தப்பட வேண்டியவை உங்களுக்குத் தெரியாது? 
யாரோ, உங்கள் நிறுவனத்தில் பயனர் உருவாக்கிய கருத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கான யோசனையுடன் வந்து, அடுத்த வெளியீட்டில் பயனர்கள் எதிர்பார்க்கிறார்கள் என்று நாங்கள் கருதுகிறோம்.
தரவு அறிவியலில் வருகிறது, நீங்கள் சென்டிமென்ட் பகுப்பாய்வு போன்ற பல்வேறு தரவு சுரங்க நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறீர்கள் மற்றும் விரும்பிய முடிவுகளைப் பெறுவீர்கள்.
இது மட்டுமல்ல, நீங்கள் சிறந்த முடிவுகளை எடுக்க முடியும், திறமையான வழிகளைக் கொண்டு வருவதன் மூலம் உங்கள் உற்பத்தி செலவுகளைக் குறைக்கலாம், மேலும் உங்கள் வாடிக்கையாளர்களுக்கு அவர்கள் உண்மையில் விரும்புவதைக் கொடுக்கலாம்!
இதன் மூலம், தரவு அறிவியல் விளைவிக்கும் எண்ணற்ற நன்மைகள் உள்ளன, எனவே உங்கள் நிறுவனத்திற்கு ஒரு தரவு அறிவியல் குழு இருப்பது முற்றிலும் அவசியமாகிவிட்டது.இது போன்ற தேவைகள் இன்று “டேட்டா சயின்ஸ்” ஒரு பாடமாக வழிவகுத்தன, எனவே இந்த வலைப்பதிவை உங்களுக்காக தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் எழுதுகிறோம். :)
தரவு அறிவியல் பயிற்சி: தரவு அறிவியல் என்றால் என்ன?
கணித புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வின் பரிணாமத்துடன் தரவு அறிவியல் என்ற சொல் சமீபத்தில் வெளிவந்துள்ளது. பயணம் ஆச்சரியமாக இருக்கிறது, தரவு அறிவியல் துறையில் இன்று நாம் இவ்வளவு சாதித்துள்ளோம்.
அடுத்த சில ஆண்டுகளில், எம்ஐடியின் ஆராய்ச்சியாளர்கள் கூறியது போல் எதிர்காலத்தை நாம் கணிக்க முடியும். அவர்களின் அற்புதமான ஆராய்ச்சியுடன் எதிர்காலத்தை கணிப்பதில் அவர்கள் ஏற்கனவே ஒரு மைல்கல்லை எட்டியுள்ளனர். ஒரு திரைப்படத்தின் அடுத்த காட்சியில் என்ன நடக்கும் என்பதை அவர்கள் இப்போது தங்கள் இயந்திரத்தால் கணிக்க முடியும்! எப்படி? இப்போதைக்கு நீங்கள் புரிந்துகொள்வது கொஞ்சம் சிக்கலானதாக இருக்கலாம், ஆனால் இந்த வலைப்பதிவின் முடிவில் கவலைப்பட வேண்டாம், அதற்கான பதிலும் உங்களிடம் இருக்கும்.
திரும்பி வரும்போது, நாங்கள் தரவு அறிவியலைப் பற்றிப் பேசிக் கொண்டிருந்தோம், இது தரவு உந்துதல் அறிவியல் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது விஞ்ஞான முறைகள், செயல்முறைகள் மற்றும் அமைப்புகளைப் பயன்படுத்தி பல்வேறு வடிவங்களில் தரவுகளிலிருந்து அறிவு அல்லது நுண்ணறிவுகளைப் பெறுகிறது, அதாவது கட்டமைக்கப்பட்ட அல்லது கட்டமைக்கப்படாதது.
இந்த முறைகள் மற்றும் செயல்முறைகள் என்ன, இந்த தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் இன்று நாம் விவாதிக்கப் போகிறோம்.
முன்னோக்கி நகரும், இந்த மூளை யார் புயல் வீசுகிறது, அல்லது தரவு அறிவியலை யார் பயிற்சி செய்கிறார்கள்? அ தரவு விஞ்ஞானி .
தரவு விஞ்ஞானி யார்?
படத்தில் நீங்கள் காணக்கூடியது போல, ஒரு தரவு விஞ்ஞானி அனைத்து வர்த்தகங்களுக்கும் மாஸ்டர்! அவர் கணிதத்தில் தேர்ச்சி பெற்றவராக இருக்க வேண்டும், அவர் வணிகத் துறையில் தீவிரமாக இருக்க வேண்டும், மேலும் சிறந்த கணினி அறிவியல் திறன்களும் இருக்க வேண்டும். பயமாக இருக்கிறதா? இருக்க வேண்டாம். இந்த எல்லா துறைகளிலும் நீங்கள் நல்லவராக இருக்க வேண்டும் என்றாலும், நீங்கள் இல்லையென்றாலும், நீங்கள் தனியாக இல்லை! 'ஒரு முழுமையான தரவு விஞ்ஞானி' என்று எதுவும் இல்லை. கார்ப்பரேட் சூழலில் பணியாற்றுவது பற்றி நாம் பேசினால், பணிகள் அணிகள் மத்தியில் விநியோகிக்கப்படுகின்றன, அதில் ஒவ்வொரு அணிக்கும் அவற்றின் சொந்த நிபுணத்துவம் உள்ளது. ஆனால் விஷயம் என்னவென்றால், இந்த துறைகளில் குறைந்தபட்சம் நீங்கள் தேர்ச்சி பெற்றிருக்க வேண்டும். மேலும், இந்த திறன்கள் உங்களுக்கு புதியதாக இருந்தாலும், குளிர்ச்சியுங்கள்! இதற்கு நேரம் ஆகலாம், ஆனால் இந்த திறன்களை வளர்த்துக் கொள்ளலாம், மேலும் நீங்கள் முதலீடு செய்யும் நேரத்திற்கு இது மதிப்புள்ளது என்று நம்புங்கள். ஏன்? சரி, வேலை போக்குகளைப் பார்ப்போம்.
CSS இல் ஹோவர் பயன்படுத்துவது எப்படி
தரவு விஞ்ஞானி வேலை போக்குகள்
சரி, வரைபடம் அதையெல்லாம் சொல்கிறது, ஒரு தரவு விஞ்ஞானிக்கு நிறைய வேலை வாய்ப்புகள் உள்ளன என்பது மட்டுமல்லாமல், வேலைகளும் நல்ல ஊதியம் பெறுகின்றன! இல்லை, எங்கள் வலைப்பதிவு சம்பள புள்ளிவிவரங்களை மறைக்காது, google க்குச் செல்லுங்கள்!
சரி, எங்களுக்கு இப்போது தெரியும், தரவு அறிவியலைக் கற்றுக்கொள்வது உண்மையில் அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கிறது, ஏனெனில் இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது என்பது மட்டுமல்லாமல், எதிர்காலத்தில் நீங்கள் அதில் ஒரு சிறந்த வாழ்க்கையையும் கொண்டிருக்கிறீர்கள்.
தரவு அறிவியலைக் கற்றுக்கொள்வதில் இப்போது எங்கள் பயணத்தைத் தொடங்குவோம்,
தரவு அறிவியலில் ஒரு சிக்கலை எவ்வாறு தீர்ப்பது?
எனவே இப்போது, ஒரு சிக்கலை எவ்வாறு அணுகி தரவு அறிவியலுடன் தீர்க்க வேண்டும் என்பதை விவாதிக்கலாம். தரவு அறிவியலில் உள்ள சிக்கல்கள் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி தீர்க்கப்படுகின்றன. ஆனால், தீர்ப்பதற்கான மிகப்பெரிய விஷயம், எந்த வழிமுறையைப் பயன்படுத்த வேண்டும், எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும்?
தரவு அறிவியலில் நீங்கள் எதிர்கொள்ளக்கூடிய 5 வகையான பிரச்சினைகள் உள்ளன.
இந்த கேள்விகள் மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய வழிமுறைகளை ஒவ்வொன்றாக உரையாற்றுவோம்:
இது ஏ அல்லது பி?
இந்த கேள்வியுடன், ஒரு நிலையான தீர்வைக் கொண்ட சிக்கல்களைப் போலவே, ஒரு திட்டவட்டமான பதிலைக் கொண்ட சிக்கல்களை நாங்கள் குறிப்பிடுகிறோம், பதில் ஆம் அல்லது இல்லை, 1 அல்லது 0, ஆர்வம், ஒருவேளை அல்லது ஆர்வம் இல்லாததாக இருக்கலாம்.
உதாரணத்திற்கு:
கே. தேநீர் அல்லது காபி உங்களுக்கு என்ன இருக்கும்?
இங்கே, நீங்கள் ஒரு கோக் வேண்டும் என்று சொல்ல முடியாது! கேள்வி தேநீர் அல்லது காபியை மட்டுமே வழங்குகிறது என்பதால், இவற்றில் ஒன்றை மட்டுமே நீங்கள் பதிலளிக்கலாம்.
எங்களிடம் இரண்டு வகையான பதில்கள் மட்டுமே இருக்கும்போது, ஆம் அல்லது இல்லை, 1 அல்லது 0, இது 2 - வகுப்பு வகைப்பாடு என்று அழைக்கப்படுகிறது. இரண்டுக்கும் மேற்பட்ட விருப்பங்களுடன், இது மல்டி கிளாஸ் வகைப்பாடு என்று அழைக்கப்படுகிறது.
முடிவில், நீங்கள் கேள்விகளைக் காணும்போதெல்லாம், அதற்கான பதில் திட்டவட்டமானது, தரவு அறிவியலில் நீங்கள் வகைப்படுத்தல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி இந்த சிக்கல்களைத் தீர்ப்பீர்கள்.
இந்த தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் அடுத்த சிக்கல், நீங்கள் வரக்கூடும், இது போன்ற ஏதாவது இருக்கலாம்,
இது விந்தையானதா?
இது போன்ற கேள்விகள் வடிவங்களைக் கையாளுகின்றன மற்றும் ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி தீர்க்கப்படலாம்.
உதாரணத்திற்கு:
சிக்கலை இணைக்க முயற்சிக்கவும் “இது விந்தையானதா?” இந்த வரைபடத்திற்கு,
மேற்கண்ட வடிவத்தில் வித்தியாசமானது என்ன? சிவப்பு பையன், இல்லையா?
வடிவத்தில் இடைவெளி ஏற்படும் போதெல்லாம், அந்த குறிப்பிட்ட நிகழ்வை மதிப்பாய்வு செய்ய வழிமுறை கொடியிடுகிறது. இந்த வழிமுறையின் உண்மையான உலக பயன்பாடு கிரெடிட் கார்டு நிறுவனங்களால் செயல்படுத்தப்பட்டுள்ளது, அங்கு ஒரு பயனரின் எந்தவொரு அசாதாரண பரிவர்த்தனையும் மதிப்பாய்வு செய்யக் கொடியிடப்படும். எனவே பாதுகாப்பை செயல்படுத்துதல் மற்றும் கண்காணிப்பில் மனிதர்களின் முயற்சியைக் குறைத்தல்.
இந்த தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் அடுத்த சிக்கலைப் பார்ப்போம், பயப்பட வேண்டாம், கணிதத்துடன் கையாளுங்கள்!
எத்தனை அல்லது எத்தனை?
கணிதத்தை விரும்பாத உங்களில் உள்ளவர்கள் நிம்மதியாக இருங்கள்! பின்னடைவு வழிமுறைகள் இங்கே உள்ளன!
எனவே, புள்ளிவிவரங்கள் அல்லது எண் மதிப்புகளைக் கேட்கக்கூடிய சிக்கல் ஏற்பட்டால், பின்னடைவு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி அதைத் தீர்க்கிறோம்.
உதாரணத்திற்கு:
நாளைக்கான வெப்பநிலை என்னவாக இருக்கும்?
இந்த சிக்கலுக்கான பதிலில் ஒரு எண் மதிப்பை நாங்கள் எதிர்பார்க்கிறோம் என்பதால், பின்னடைவு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி அதை தீர்ப்போம்.
இந்த தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் நகர்ந்து, அடுத்த வழிமுறையைப் பற்றி விவாதிக்கலாம்,
இது எவ்வாறு ஒழுங்கமைக்கப்பட்டுள்ளது?
உங்களிடம் சில தரவு இருப்பதாகச் சொல்லுங்கள், இப்போது உங்களுக்குத் தெரியாது, இந்தத் தரவை எவ்வாறு புரிந்துகொள்வது என்று. எனவே கேள்வி, இது எவ்வாறு ஒழுங்கமைக்கப்பட்டுள்ளது?
சரி, கிளஸ்டரிங் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி நீங்கள் அதைத் தீர்க்கலாம். இந்த சிக்கல்களை அவர்கள் எவ்வாறு தீர்ப்பார்கள்? பார்ப்போம்:
க்ளஸ்டரிங் வழிமுறைகள் பொதுவான குணாதிசயங்களின் அடிப்படையில் தரவைக் குழுவாகக் கொண்டுள்ளன. மேலே உள்ள வரைபடத்தில், புள்ளிகள் வண்ணங்களின் அடிப்படையில் ஒழுங்கமைக்கப்பட்டுள்ளன. இதேபோல், எந்தவொரு தரவாக இருந்தாலும், கிளஸ்டரிங் வழிமுறைகள் அவற்றுக்கிடையே பொதுவானவற்றைக் கண்டுபிடிக்க முயற்சிக்கின்றன, எனவே அவற்றை ஒன்றாக “கொத்துகள்” செய்கின்றன.
இந்த தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் அடுத்த மற்றும் இறுதி வகையான சிக்கல், நீங்கள் எதிர்கொள்ளக்கூடும்,
அடுத்து நான் என்ன செய்ய வேண்டும்?
நீங்கள் ஒரு சிக்கலை எதிர்கொள்ளும்போதெல்லாம், நீங்கள் அளித்த பயிற்சியின் அடிப்படையில் உங்கள் கணினி ஒரு முடிவை எடுக்க வேண்டும், அதில் வலுவூட்டல் வழிமுறைகள் அடங்கும்.
உதாரணத்திற்கு:
உங்கள் வெப்பநிலை கட்டுப்பாட்டு அமைப்பு, அது அறையின் வெப்பநிலையைக் குறைக்க வேண்டுமா அல்லது அதிகரிக்க வேண்டுமா என்று தீர்மானிக்க வேண்டியிருக்கும் போது.
இந்த வழிமுறைகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன?
இந்த வழிமுறைகள் மனித உளவியலை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. சரியாகப் பாராட்டப்படுவதை நாங்கள் விரும்புகிறோமா? கணினிகள் இந்த வழிமுறைகளை செயல்படுத்துகின்றன, மேலும் பயிற்சி பெறும்போது பாராட்டப்படுவதை எதிர்பார்க்கின்றன. எப்படி? பார்ப்போம்.
கணினியை என்ன செய்ய வேண்டும் என்று கற்பிப்பதற்கு பதிலாக, என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதை நீங்கள் தீர்மானிக்க அனுமதிக்கிறீர்கள், அந்த செயலின் முடிவில், நீங்கள் ஒரு நேர்மறையான அல்லது எதிர்மறையான கருத்தை அளிக்கிறீர்கள். எனவே, உங்கள் கணினியில் எது சரி எது தவறு என்பதை வரையறுப்பதை விட, உங்கள் கணினியை என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதை 'தீர்மானிக்க' அனுமதிக்கிறீர்கள், இறுதியில் ஒரு கருத்தைத் தெரிவிக்கவும்.
இது உங்கள் நாய்க்கு பயிற்சி அளிப்பது போன்றது. உங்கள் நாய் செய்வதை உங்களால் கட்டுப்படுத்த முடியாது, இல்லையா? ஆனால் அவர் தவறு செய்யும் போது நீங்கள் அவரை திட்டலாம். இதேபோல், அவர் எதிர்பார்த்ததைச் செய்யும்போது அவரை முதுகில் தட்டலாம்.
மேலேயுள்ள எடுத்துக்காட்டில் இந்த புரிதலைப் பயன்படுத்துவோம், நீங்கள் வெப்பநிலை கட்டுப்பாட்டு முறைக்கு பயிற்சி அளிக்கிறீர்கள் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். அறையில் உள்ளவர்களின் அதிகரிப்பு, அமைப்பால் எடுக்கப்பட்ட நடவடிக்கை இருக்க வேண்டும். ஒன்று வெப்பநிலையை குறைக்கவும் அல்லது அதிகரிக்கவும். எங்கள் கணினி எதையும் புரிந்து கொள்ளாததால், இது ஒரு சீரற்ற முடிவை எடுக்கும், இது வெப்பநிலையை அதிகரிக்கிறது என்று வைத்துக்கொள்வோம். எனவே, நீங்கள் எதிர்மறையான கருத்தை அளிக்கிறீர்கள். இதன் மூலம், அறையில் நபர்களின் எண்ணிக்கை அதிகரிக்கும் போதெல்லாம், வெப்பநிலையை ஒருபோதும் அதிகரிக்காது என்பதை கணினி புரிந்துகொள்கிறது.
இதேபோல் மற்ற செயல்களுக்கும், நீங்கள் கருத்து தெரிவிக்க வேண்டும்.ஒவ்வொரு பின்னூட்டத்திலும் உங்கள் கணினி கற்கிறது, எனவே அதன் அடுத்த முடிவில் மிகவும் துல்லியமாகிறது, இந்த வகை கற்றல் வலுவூட்டல் கற்றல் என்று அழைக்கப்படுகிறது.
இப்போது, இந்த தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் நாம் மேலே கற்றுக்கொண்ட வழிமுறைகள் ஒரு பொதுவான “கற்றல் பயிற்சி” யை உள்ளடக்கியது. இயந்திரத்தை சரியாகக் கற்றுக்கொள்கிறோம்?
c இல் இணைக்கப்பட்ட பட்டியலை செயல்படுத்துகிறது
இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன?
இது ஒரு வகை செயற்கை நுண்ணறிவு, இது கணினிகள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் தங்கள் சொந்தமாகக் கற்றுக் கொள்ளும் திறன் கொண்டது. இயந்திர கற்றல் மூலம், இயந்திரங்கள் ஒரு புதிய சூழ்நிலையை எதிர்கொள்ளும்போதெல்லாம் தங்கள் குறியீட்டை புதுப்பிக்க முடியும்.
இந்த தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் முடிவடைந்து, தரவு அறிவியல் இயந்திர கற்றல் மற்றும் அதன் பகுப்பாய்விற்கான அதன் வழிமுறைகளால் ஆதரிக்கப்படுகிறது என்பதை இப்போது அறிவோம். நாம் எவ்வாறு பகுப்பாய்வு செய்கிறோம், அதை எங்கே செய்வது. இந்த கேள்விகளுக்கு தீர்வு காண எங்களுக்கு உதவும் சில கூறுகளை தரவு அறிவியல் மேலும் கொண்டுள்ளது.
அதற்கு முன் எம்ஐடி எதிர்காலத்தை எவ்வாறு கணிக்க முடியும் என்று பதிலளிப்பேன், ஏனென்றால் நீங்கள் இப்போது அதை தொடர்புபடுத்த முடியும் என்று நான் நினைக்கிறேன். எனவே, எம்ஐடியில் உள்ள ஆராய்ச்சியாளர்கள் தங்கள் மாதிரியை திரைப்படங்களுடன் பயிற்றுவித்தனர், மேலும் கணினிகள் மனிதர்கள் எவ்வாறு பதிலளிக்கின்றன, அல்லது ஒரு செயலைச் செய்வதற்கு முன்பு அவர்கள் எவ்வாறு செயல்படுகிறார்கள் என்பதைக் கற்றுக்கொண்டனர்.
உதாரணமாக, நீங்கள் ஒருவரிடம் கைகுலுக்கும்போது, உங்கள் கையை உங்கள் பாக்கெட்டிலிருந்து வெளியே எடுக்கலாம் அல்லது அந்த நபரிடம் சாய்ந்து கொள்ளலாம். அடிப்படையில் நாம் செய்யும் ஒவ்வொரு காரியத்திற்கும் ஒரு “முன் நடவடிக்கை” இணைக்கப்பட்டுள்ளது. திரைப்படங்களின் உதவியுடன் கணினி இந்த “முன் செயல்கள்” குறித்து பயிற்சி பெற்றது. மேலும் மேலும் பல திரைப்படங்களைப் பார்ப்பதன் மூலம், அவர்களின் கணினிகள் அந்தக் கதாபாத்திரத்தின் அடுத்த செயல் என்னவாக இருக்கும் என்பதைக் கணிக்க முடிந்தது.
எளிதானதல்லவா? இந்த தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் மேலும் ஒரு கேள்வியை உங்களிடம் வீசுகிறேன்! எந்திரக் கற்றலின் எந்த வழிமுறையை அவர்கள் இதில் செயல்படுத்தியிருக்க வேண்டும்?
தரவு அறிவியல் கூறுகள்
1. தரவுத்தொகுப்புகள்
நீங்கள் எதைப் பகுப்பாய்வு செய்வீர்கள்? தரவு, இல்லையா? பகுப்பாய்வு செய்யக்கூடிய நிறைய தரவு உங்களுக்குத் தேவை, இந்தத் தரவு உங்கள் வழிமுறைகள் அல்லது பகுப்பாய்வுக் கருவிகளுக்கு வழங்கப்படுகிறது. கடந்த காலத்தில் நடத்தப்பட்ட பல்வேறு ஆராய்ச்சிகளிலிருந்து இந்தத் தரவைப் பெறுவீர்கள்.
2. ஆர் ஸ்டுடியோ
ஆர் என்பது அடித்தளத்தால் ஆதரிக்கப்படும் புள்ளிவிவர கணினி மற்றும் கிராபிக்ஸ் ஆகியவற்றிற்கான திறந்த மூல நிரலாக்க மொழி மற்றும் மென்பொருள் சூழலாகும். ஆர் மொழி ஆர் ஸ்டுடியோ எனப்படும் ஐடிஇயில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
இது ஏன் பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- நிரலாக்க மற்றும் புள்ளிவிவர மொழி
- புள்ளிவிவர மொழியாகப் பயன்படுத்தப்படுவதைத் தவிர, பகுப்பாய்வு நோக்கங்களுக்காக இது ஒரு நிரலாக்க மொழியையும் பயன்படுத்தலாம்.
- தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல்
- மிகவும் ஆதிக்கம் செலுத்தும் பகுப்பாய்வுக் கருவிகளில் ஒன்றாக இருப்பதைத் தவிர, தரவு காட்சிப்படுத்தலுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் மிகவும் பிரபலமான கருவிகளில் ஆர்.
- எளிமையான மற்றும் கற்றுக்கொள்ள எளிதானது
- ஆர் ஒரு எளிய மற்றும் கற்றுக்கொள்ள, படிக்க & எழுத எளிதானது
- இலவச மற்றும் திறந்த மூல
- ஆர் என்பது ஒரு ஃப்ளோஸ் (இலவச / லிப்ரே மற்றும் திறந்த மூல மென்பொருள்) க்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு, அதாவது இந்த மென்பொருளின் நகல்களை ஒருவர் இலவசமாக விநியோகிக்கலாம், அதன் மூலக் குறியீட்டைப் படிக்கலாம், அதை மாற்றலாம்.
ஆர் ஸ்டுடியோ பகுப்பாய்விற்கு போதுமானதாக இருந்தது, எங்கள் தரவுத்தொகுப்புகள் மிகப்பெரியதாக மாறும் வரை, அதே நேரத்தில் கட்டமைக்கப்படவில்லை. இந்த வகை தரவு பெரிய தரவு என்று அழைக்கப்பட்டது.
3. பெரிய தரவு
பெரிய தரவு என்பது தரவுத் தொகுப்புகளின் தொகுப்பிற்கான மிகப் பெரிய மற்றும் சிக்கலானது, இது தரவுத்தள மேலாண்மை கருவிகள் அல்லது பாரம்பரிய தரவு செயலாக்க பயன்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி செயலாக்குவது கடினம்.
இப்போது இந்தத் தரவைக் கட்டுப்படுத்த, நாங்கள் ஒரு கருவியைக் கொண்டு வர வேண்டியிருந்தது, ஏனென்றால் எந்தவொரு பாரம்பரிய மென்பொருளும் இந்த வகையான தரவைக் கையாள முடியாது, எனவே நாங்கள் ஹடூப்பைக் கொண்டு வந்தோம்.
4. ஹடூப்
ஹடூப் என்பது நமக்கு உதவும் ஒரு கட்டமைப்பாகும் கடை மற்றும் செயல்முறை பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் இணையாகவும் விநியோக பாணியிலும்.
ஹடூப்பின் கடை மற்றும் செயல்முறை பகுதியில் கவனம் செலுத்துவோம்.
கடை
ஹடூப்பில் சேமிப்பக பகுதி HDFS ஆல் கையாளப்படுகிறது, அதாவது ஹடூப் விநியோகிக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமை. இது விநியோகிக்கப்பட்ட சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு முழுவதும் அதிக கிடைக்கும் தன்மையை வழங்குகிறது. இது செயல்படும் விதம் இது போன்றது, இது உள்வரும் தகவல்களை துகள்களாக உடைத்து, அவற்றை ஒரு கிளஸ்டரில் வெவ்வேறு முனைகளுக்கு விநியோகிக்கிறது, விநியோகிக்கப்பட்ட சேமிப்பை அனுமதிக்கிறது.
செயல்முறை
MapReduce என்பது ஹடூப் செயலாக்கத்தின் இதயம். வழிமுறைகள் இரண்டு முக்கியமான பணிகளைச் செய்கின்றன, வரைபடம் மற்றும் குறைத்தல். மேப்பர்கள் பணியை சிறிய பணிகளாக உடைக்கின்றன, அவை இணையாக செயலாக்கப்படுகின்றன. ஒருமுறை, அனைத்து மேப்பர்களும் தங்கள் வேலையைச் செய்கிறார்கள், அவர்கள் முடிவுகளை ஒருங்கிணைக்கிறார்கள், பின்னர் இந்த முடிவுகள் குறைக்கும் செயல்முறையால் எளிமையான மதிப்பாகக் குறைக்கப்படுகின்றன. ஹடூப்பைப் பற்றி மேலும் அறிய நீங்கள் எங்கள் வழியாக செல்லலாம் .
தரவு அறிவியலில் எங்கள் சேமிப்பகமாக ஹடூப்பைப் பயன்படுத்தினால், ஆர் ஸ்டுடியோவுடன் உள்ளீட்டைச் செயலாக்குவது கடினம், ஏனெனில் விநியோகிக்கப்பட்ட சூழலில் சிறப்பாக செயல்பட இயலாது, எனவே எங்களிடம் ஸ்பார்க் ஆர் உள்ளது.
5. தீப்பொறி ஆர்
இது ஆர் தொகுப்பாகும், இது ஆர் உடன் அப்பாச்சி ஸ்பார்க்கைப் பயன்படுத்துவதற்கான இலகுரக வழியை வழங்குகிறது. பாரம்பரிய ஆர் பயன்பாடுகளுக்கு மேல் ஏன் அதைப் பயன்படுத்துவீர்கள்? ஏனெனில், தேர்வு, வடிகட்டுதல், திரட்டுதல் போன்ற செயல்பாடுகளை ஆதரிக்கும் விநியோகிக்கப்பட்ட தரவு சட்ட அமலாக்கத்தை இது வழங்குகிறது, ஆனால் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில்.
இப்போது ஒரு மூச்சு விடுங்கள்! இந்த தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் தொழில்நுட்ப பகுதியுடன் நாங்கள் முடித்துவிட்டோம், இப்போது அதை உங்கள் வேலை கண்ணோட்டத்தில் பார்ப்போம். ஒரு தரவு விஞ்ஞானிக்கு நீங்கள் இப்போது சம்பளத்தை வழங்கியிருப்பீர்கள் என்று நினைக்கிறேன், ஆனால் இன்னும், ஒரு தரவு விஞ்ஞானியாக உங்களுக்கு கிடைக்கக்கூடிய வேலை பாத்திரங்களைப் பற்றி விவாதிக்கலாம்.
தரவு விஞ்ஞானி வேலை பாத்திரங்கள்
சில முக்கிய தரவு விஞ்ஞானி வேலை தலைப்புகள்:
- தரவு விஞ்ஞானி
- தரவு பொறியாளர்
- தரவு கட்டிடக் கலைஞர்
- தரவு நிர்வாகி
- தரவு ஆய்வாளர்
- வியாபார ஆய்வாளர்
- தரவு / பகுப்பாய்வு மேலாளர்
- வணிக நுண்ணறிவு மேலாளர்
கீழேயுள்ள இந்த தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் உள்ள பேஸ்கேல்.காம் விளக்கப்படம் அமெரிக்காவிலும் இந்தியாவிலும் உள்ள திறன்களால் சராசரி தரவு விஞ்ஞானி சம்பளத்தைக் காட்டுகிறது.
உங்கள் வழியில் வரும் தரவு அறிவியல் தொழில் வாய்ப்புகளைப் பயன்படுத்த தரவு அறிவியல் மற்றும் பிக் டேட்டா அனலிட்டிக்ஸ் ஆகியவற்றில் திறமை பெற நேரம் கனிந்துள்ளது. இது தரவு அறிவியல் டுடோரியல் வலைப்பதிவின் முடிவிற்கு நம்மைக் கொண்டுவருகிறது. இந்த வலைப்பதிவு தகவலறிந்ததாகவும் உங்களுக்கு கூடுதல் மதிப்பு அளித்ததாகவும் நம்புகிறேன். தரவு அறிவியல் உலகில் நுழைந்து வெற்றிகரமான தரவு விஞ்ஞானியாக மாற வேண்டிய நேரம் இது.
எடுரேகா சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது இது கே-மீன்ஸ் க்ளஸ்டரிங், முடிவு மரங்கள், ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட், நேவ் பேய்ஸ் போன்ற இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளில் நிபுணத்துவம் பெற உதவுகிறது. புள்ளிவிவரம், நேரத் தொடர், உரைச் சுரங்க மற்றும் ஆழமான கற்றலுக்கான அறிமுகத்தையும் நீங்கள் கற்றுக்கொள்வீர்கள். இந்த பாடநெறிக்கான புதிய தொகுதிகள் விரைவில் தொடங்குகின்றன !!
தரவு அறிவியல் டுடோரியலில் எங்களுக்கு ஒரு கேள்வி கிடைத்ததா? கருத்துகள் பிரிவில் இதைக் குறிப்பிடவும், நாங்கள் உங்களைத் தொடர்புகொள்வோம்.