Techniki eksploracji danych: rodzaje danych, metody, zastosowania

W dzisiejszych czasach przedsiębiorstwa zbierają dane w bardzo uderzającym tempie. Źródła tego ogromnego strumienia danych są zróżnicowane. Mogą pochodzić z transakcji kartą kredytową, publicznie dostępnych danych klientów, danych z banków i instytucji finansowych, a także danych, które użytkownicy muszą podać tylko po to, aby używać i pobierać aplikację na swoich laptopach, telefonach komórkowych, tabletach i komputerach stacjonarnych.

Przechowywanie tak ogromnych ilości danych nie jest łatwe. Dlatego wiele relacyjnych serwerów baz danych jest stale tworzonych w tym celu. Opracowywany jest również internetowy protokół transakcyjny lub systemy OLTP, aby przechowywać to wszystko na różnych serwerach baz danych. Systemy OLTP odgrywają kluczową rolę w pomaganiu firmom w płynnym funkcjonowaniu.

To właśnie te systemy są odpowiedzialne za przechowywanie danych, które z najmniejszych transakcji trafiają do bazy danych. Tak więc dane związane ze sprzedażą, zakupem, zarządzaniem kapitałem ludzkim i innymi transakcjami są przechowywane na serwerach baz danych przez systemy OLTP.

Teraz menedżerowie najwyższego szczebla potrzebują dostępu do faktów opartych na danych, na których mogą opierać swoje decyzje. W tym miejscu do akcji wkracza przetwarzanie analityczne online lub systemy OLAP. Hurtownie danych i inne systemy OLAP są budowane coraz częściej właśnie z tej potrzeby lub kadry kierowniczej. Potrzebujemy nie tylko danych, ale także powiązanej z nimi analityki, aby podejmować lepsze i bardziej opłacalne decyzje. Systemy OLTP i OLAP działają w tandemie.

Systemy OLTP przechowują wszystkie ogromne ilości danych, które codziennie generujemy. Dane te są następnie przesyłane do systemów OLAP w celu budowania analiz opartych na danych. Jeśli jeszcze tego nie wiesz, powiedz nam, że dane odgrywają bardzo ważną rolę w rozwoju firmy. Może pomóc w podejmowaniu decyzji opartych na wiedzy, które mogą przenieść firmę na wyższy poziom rozwoju. Badanie danych nigdy nie powinno odbywać się powierzchownie.

To nie służy celowi. Musimy analizować dane, aby wzbogacić się o wiedzę, która pomoże nam w podejmowaniu właściwych wezwań do sukcesu naszej firmy. Wszystkie dane, którymi zostaliśmy zalani w dzisiejszych czasach, na nic się nie przydadzą, jeśli niczego się z nich nie uczymy. Dostępne nam dane są tak ogromne, że po ludzku nie możemy ich przetworzyć i nadać im sensu. Eksploracja danych lub odkrywanie wiedzy jest tym, czego potrzebujemy, aby rozwiązać ten problem. Dowiedz się o innych zastosowaniach eksploracji danych w świecie rzeczywistym.

Co to jest eksploracja danych?

Eksploracja danych to proces, który pomaga w wyodrębnieniu informacji z danego zestawu danych w celu zidentyfikowania trendów, wzorców i przydatnych danych. Celem korzystania z eksploracji danych jest podejmowanie decyzji opartych na danych na podstawie ogromnych zbiorów danych.

Eksploracja danych działa w połączeniu z analizą predykcyjną, gałęzią nauk statystycznych, która wykorzystuje złożone algorytmy zaprojektowane do pracy ze specjalną grupą problemów. Analiza predykcyjna najpierw identyfikuje wzorce w ogromnych ilościach danych, które eksploracja danych uogólnia na potrzeby przewidywań i prognoz. Eksploracja danych służy unikalnemu celowi, jakim jest rozpoznawanie wzorców w zestawach danych dla zestawu problemów należących do określonej domeny.

Czyni to za pomocą zaawansowanego algorytmu do trenowania modelu pod kątem konkretnego problemu. Znając dziedzinę problemu, z którym masz do czynienia, możesz nawet użyć uczenia maszynowego do modelowania systemu, który jest w stanie identyfikować wzorce w zestawie danych. Kiedy uruchomisz uczenie maszynowe, zautomatyzujesz system rozwiązywania problemów jako całość i nie będziesz musiał wymyślać specjalnego programowania, aby rozwiązać każdy napotkany problem.

Możemy również zdefiniować data mining jako technikę badania wzorców danych należących do określonych perspektyw. Pomaga nam to kategoryzować te dane w przydatne informacje. Te przydatne informacje są następnie gromadzone i gromadzone, aby można je było przechowywać na serwerach baz danych, takich jak hurtownie danych, lub wykorzystywać w algorytmach i analizach eksploracji danych, aby pomóc w podejmowaniu decyzji. Ponadto można go wykorzystać między innymi do generowania przychodów i cięcia kosztów.

Eksploracja danych to proces wyszukiwania dużych zestawów danych w celu wyszukania wzorców i trendów, których nie można znaleźć za pomocą prostych technik analitycznych. Wykorzystuje złożone algorytmy matematyczne do badania danych, a następnie na podstawie wyników oceny możliwości wystąpienia zdarzeń w przyszłości. Nazywa się to również odkrywaniem wiedzy z danych lub KDD.

Eksploracja danych jest wykorzystywana przez firmy do wydobywania określonych informacji z dużych ilości danych w celu znalezienia rozwiązań ich problemów biznesowych. Ma zdolność przekształcania surowych danych w informacje, które mogą pomóc firmom rozwijać się poprzez podejmowanie lepszych decyzji. Eksploracja danych ma kilka rodzajów, w tym między innymi eksplorację danych obrazowych, eksplorację tekstu, eksplorację mediów społecznościowych, eksplorację sieci oraz eksplorację audio i wideo.

Przeczytaj: Eksploracja danych a uczenie maszynowe

Proces eksploracji danych

Zanim zacznie się eksploracja danych , we wdrażaniu eksploracji danych zaangażowanych jest kilka procesów . Oto jak:

Krok 1: Badania biznesowe — Zanim zaczniesz, musisz mieć pełne zrozumienie celów przedsiębiorstwa, dostępnych zasobów i aktualnych scenariuszy zgodnych z jego wymaganiami. Pomogłoby to stworzyć szczegółowy plan eksploracji danych, który skutecznie osiągnie cele organizacji.

Krok 2: Kontrole jakości danych — Ponieważ dane są zbierane z różnych źródeł, należy je sprawdzić i dopasować, aby zapewnić brak wąskich gardeł w procesie integracji danych. Zapewnianie jakości pomaga wykryć wszelkie podstawowe anomalie w danych, takie jak interpolacja brakujących danych, utrzymując dane w najlepszym stanie, zanim zostaną poddane eksploracji.

Krok 3: Czyszczenie danych – Uważa się, że 90% czasu zajmuje selekcja, czyszczenie, formatowanie i anonimizacja danych przed ich wydobyciem.

Krok 4: Transformacja danych — składa się z pięciu podetapów, w tym przypadku zaangażowane procesy przygotowują dane do ostatecznych zestawów danych. To wymaga:

• Wygładzanie danych: tutaj szum jest usuwany z danych.
• Podsumowanie danych: w tym procesie stosowana jest agregacja zestawów danych.
• Generalizacja danych: tutaj dane są uogólniane przez zastąpienie wszelkich danych niskiego poziomu konceptualizacjami wyższego poziomu.
• Normalizacja danych: Tutaj dane są definiowane w ustawionych zakresach.
• Konstrukcja atrybutów danych: Zestawy danych muszą znajdować się w zestawie atrybutów przed eksploracją danych .

Krok 5: Modelowanie danych: W celu lepszej identyfikacji wzorców danych w zestawie danych wprowadzono kilka modeli matematycznych opartych na kilku warunkach. Naucz się nauki o danych, aby zrozumieć i wykorzystać moc eksploracji danych.

Rodzaje danych, które można wydobywać

1. Dane przechowywane w bazie danych

Baza danych jest również nazywana systemem zarządzania bazą danych lub DBMS. Każdy DBMS przechowuje dane, które są ze sobą powiązane w taki czy inny sposób. Posiada również zestaw programów, które służą do zarządzania danymi i zapewniają do nich łatwy dostęp. Te programy służą wielu celom, w tym definiowaniu struktury bazy danych, zapewnianiu bezpieczeństwa i spójności przechowywanych informacji oraz zarządzaniu różnymi rodzajami dostępu do danych, takimi jak współdzielony, rozproszony i współbieżny.

Relacyjna baza danych zawiera tabele, które mają różne nazwy, atrybuty i mogą przechowywać wiersze lub rekordy dużych zestawów danych. Każdy rekord przechowywany w tabeli ma unikalny klucz. Model relacji encji jest tworzony, aby zapewnić reprezentację relacyjnej bazy danych, która zawiera encje i istniejące między nimi relacje.

2. Hurtownia danych

Hurtownia danych to pojedyncza lokalizacja przechowywania danych, która gromadzi dane z wielu źródeł, a następnie przechowuje je w formie ujednoliconego planu. Gdy dane są przechowywane w hurtowni danych, przechodzą czyszczenie, integrację, ładowanie i odświeżanie. Dane przechowywane w hurtowni danych są podzielone na kilka części. Jeśli potrzebujesz informacji o danych, które były przechowywane 6 lub 12 miesięcy wstecz, otrzymasz je w formie podsumowania.

3. Dane transakcyjne

Transakcyjna baza danych przechowuje rekordy, które są przechwytywane jako transakcje. Transakcje te obejmują rezerwację lotu, zakup klienta, kliknięcie strony internetowej i inne. Każdy rekord transakcji ma unikalny identyfikator. Zawiera również listę wszystkich przedmiotów, które spowodowały transakcję.

4. Inne rodzaje danych

Mamy również wiele innych rodzajów danych, które są znane ze swojej struktury, znaczeń semantycznych i wszechstronności. Są używane w wielu aplikacjach. Oto kilka z tych typów danych: strumienie danych, dane projektowe inżynierskie, dane sekwencyjne, dane wykresów, dane przestrzenne, dane multimedialne i inne.

Techniki eksploracji danych

1. Stowarzyszenie

Jest to jedna z najczęściej używanych technik eksploracji danych spośród wszystkich innych. W tej technice transakcja i związek między jej pozycjami są wykorzystywane do identyfikacji wzorca. To jest powód, dla którego ta technika jest również określana jako technika relacji. Służy do przeprowadzania analizy koszyka rynkowego, która ma na celu wykrycie wszystkich produktów, które klienci regularnie kupują wspólnie.

Ta technika jest bardzo pomocna dla sprzedawców detalicznych, którzy mogą jej używać do badania nawyków zakupowych różnych klientów. Sprzedawcy detaliczni mogą analizować dane dotyczące sprzedaży z przeszłości, a następnie szukać produktów, które klienci kupują razem. Następnie mogą umieszczać te produkty blisko siebie w swoich sklepach detalicznych, aby pomóc klientom zaoszczędzić czas i zwiększyć sprzedaż.

2. Klastrowanie

Ta technika tworzy znaczące klastry obiektów, które mają te same cechy. Ludzie często mylą to z klasyfikacją, ale jeśli właściwie zrozumieją, jak działają obie te techniki, nie będą mieli żadnego problemu. W przeciwieństwie do klasyfikacji, która umieszcza obiekty w predefiniowanych klasach, klastrowanie umieszcza obiekty w klasach, które są przez nią zdefiniowane.

Weźmy przykład. Biblioteka jest pełna książek na różne tematy. Teraz wyzwaniem jest zorganizowanie tych książek w taki sposób, aby czytelnicy nie mieli problemu ze znalezieniem książek na określony temat. Możemy użyć grupowania, aby trzymać książki z podobieństwami na jednej półce, a następnie nadać tym półkom znaczącą nazwę. Czytelnicy szukający książek na określony temat mogą od razu przejść do tej półki. Nie będą musieli wędrować po całej bibliotece, aby znaleźć swoją książkę.

3. Klasyfikacja

Ta technika wywodzi się z uczenia maszynowego. Klasyfikuje elementy lub zmienne w zbiorze danych na predefiniowane grupy lub klasy. Wykorzystuje między innymi programowanie liniowe, statystyki, drzewa decyzyjne i sztuczne sieci neuronowe w eksploracji danych. Klasyfikacja służy do opracowywania oprogramowania, które można modelować w taki sposób, aby umożliwiało klasyfikowanie elementów w zbiorze danych do różnych klas.

Na przykład możemy go użyć do sklasyfikowania wszystkich kandydatów, którzy wzięli udział w rozmowie kwalifikacyjnej na dwie grupy – pierwsza grupa to lista kandydatów, którzy zostali wybrani, a druga to lista zawierająca kandydatów, którzy zostali odrzuceni. Do wykonania tego zadania klasyfikacji można użyć oprogramowania do eksploracji danych.

4. Przewidywanie

Ta technika przewiduje związek, który istnieje między zmiennymi niezależnymi i zależnymi, a także samymi zmiennymi niezależnymi. Może służyć do przewidywania przyszłych zysków w zależności od sprzedaży. Załóżmy, że zysk i sprzedaż są odpowiednio zmiennymi zależnymi i niezależnymi. Teraz, w oparciu o to, co mówią dane z przeszłości, możemy przewidzieć zysk w przyszłości za pomocą krzywej regresji.

5. Wzorce sekwencyjne

Ta technika ma na celu wykorzystanie danych transakcyjnych, a następnie zidentyfikowanie w nich podobnych trendów, wzorców i zdarzeń na przestrzeni czasu. Historyczne dane sprzedaży mogą służyć do wyszukiwania przedmiotów, które kupujący kupowali razem o różnych porach roku. Firmy mogą zrozumieć te informacje, polecając klientom kupowanie tych produktów w czasie, gdy dane historyczne tego nie sugerują. Firmy mogą korzystać z lukratywnych ofert i rabatów, aby przeforsować to zalecenie.

Aplikacje do eksploracji danych

Poniżej znajduje się kilka najbardziej przydatnych aplikacji do eksploracji danych, aby dowiedzieć się o nich więcej.

1. Opieka zdrowotna

Eksploracja danych może całkowicie zmienić system opieki zdrowotnej. Może służyć do identyfikowania najlepszych praktyk w oparciu o dane i analizy, co może pomóc placówkom opieki zdrowotnej w obniżeniu kosztów i poprawie wyników leczenia pacjentów. Eksploracja danych wraz z uczeniem maszynowym, statystykami, wizualizacją danych i innymi technikami może pomóc w dokonaniu zmian. Może się przydać przy prognozowaniu pacjentów z różnych kategorii. Pomoże to pacjentom otrzymać intensywną opiekę, kiedy i gdzie tego chcą. Eksploracja danych może również pomóc ubezpieczycielom zdrowotnym w identyfikowaniu nieuczciwych działań.

2. Edukacja

Wykorzystanie eksploracji danych w edukacji jest wciąż w początkowej fazie. Jego celem jest opracowanie technik, które mogą wykorzystywać dane pochodzące ze środowisk edukacyjnych do eksploracji wiedzy. Cele, którym mają służyć te techniki, obejmują między innymi badanie wpływu wsparcia edukacyjnego na uczniów, wspieranie przyszłych potrzeb uczniów oraz promowanie nauki o uczeniu się. Instytucje edukacyjne mogą wykorzystywać te techniki nie tylko do przewidywania wyników uczniów na egzaminach, ale także do podejmowania trafnych decyzji. Dzięki tej wiedzy instytucje te mogą bardziej skoncentrować się na swojej pedagogice nauczania.

3. Analiza koszyka rynkowego

Jest to technika modelowania, która wykorzystuje hipotezę jako podstawę. Hipoteza mówi, że jeśli kupujesz określone produkty, jest bardzo prawdopodobne, że kupisz również produkty, które nie należą do tej grupy, od której zwykle kupujesz. Sprzedawcy detaliczni mogą wykorzystać tę technikę, aby zrozumieć zwyczaje zakupowe swoich klientów. Sprzedawcy mogą wykorzystywać te informacje do wprowadzania zmian w układzie swojego sklepu oraz do ułatwiania zakupów i zmniejszania ich czasochłonności dla klientów.

4. Zarządzanie relacjami z klientami (CRM)

CRM obejmuje pozyskiwanie i utrzymywanie klientów, zwiększanie lojalności oraz stosowanie strategii zorientowanych na klienta. Każda firma potrzebuje danych o klientach, aby je przeanalizować i wykorzystać wyniki w taki sposób, aby zbudować długotrwałe relacje z klientami. Eksploracja danych może im w tym pomóc.

5. Inżynieria produkcji

Firma produkcyjna w dużej mierze polega na dostępnych danych lub informacjach. Eksploracja danych może pomóc tym firmom w identyfikacji wzorców w procesach, które są zbyt złożone, aby ludzki umysł mógł je zrozumieć. Mogą identyfikować relacje istniejące między różnymi elementami projektowania na poziomie systemu, w tym potrzebami danych klientów, architekturą i portfolio produktów.

Eksploracja danych może również okazać się przydatna w prognozowaniu całkowitego czasu potrzebnego na opracowanie produktu, kosztów związanych z procesem i oczekiwań, jakie firmy mogą mieć wobec produktu końcowego.

6. Finanse i bankowość

System bankowy był świadkiem generowania ogromnych ilości danych od czasu, gdy przeszedł cyfryzację. Bankowcy mogą wykorzystywać techniki eksploracji danych, aby rozwiązywać problemy związane z pieczeniem i finansami, z jakimi borykają się firmy, znajdując korelacje i trendy w kosztach rynkowych i informacjach biznesowych. Ta praca jest zbyt trudna bez eksploracji danych, ponieważ ilość danych, z którymi mają do czynienia, jest zbyt duża. Menedżerowie w sektorach bankowym i finansowym mogą wykorzystać te informacje do pozyskania, utrzymania i utrzymania klienta.

Dowiedz się więcej: Wydobywanie reguł stowarzyszenia

7. Wykrywanie oszustw

Nieuczciwe działania kosztują firmy co roku miliardy dolarów. Metody stosowane zwykle do wykrywania oszustw są zbyt skomplikowane i czasochłonne. Eksploracja danych stanowi prostą alternatywę. Każdy idealny system wykrywania oszustw musi chronić dane użytkownika w każdych okolicznościach. Nadzorowana jest metoda zbierania danych, a następnie dane te są klasyfikowane jako fałszywe lub niefałszywe. Te dane są wykorzystywane do uczenia modelu, który identyfikuje każdy dokument jako fałszywy lub niebędący oszustwem.

8. Wzorce monitorowania

Znana jako jedna z podstawowych technik eksploracji danych , zazwyczaj obejmuje śledzenie wzorców danych w celu wyciągnięcia wniosków biznesowych. Dla organizacji może to oznaczać wszystko, od identyfikacji wzrostu sprzedaży po wykorzystanie nowszych danych demograficznych.

9. Klasyfikacja

Aby uzyskać odpowiednie metadane, technika klasyfikacji w eksploracji danych pomaga w rozróżnianiu danych na oddzielne klasy:

• Na podstawie rodzaju wydobytych źródeł danych

W zależności od rodzaju obsługiwanych danych, takich jak dane tekstowe, dane multimedialne, dane przestrzenne, dane szeregów czasowych itp.

• W oparciu o zaangażowane ramy danych

Dowolny zestaw danych oparty na obiektowej bazie danych, relacyjnej bazie danych itp.

• Na podstawie funkcjonalności data mining

Tutaj zestawy danych są zróżnicowane w oparciu o podejście przyjęte, takie jak uczenie maszynowe, algorytmy, statystyki, baza danych lub hurtownia danych itp.

• Na podstawie interakcji użytkownika w eksploracji danych

Zbiory danych służą do różnicowania w oparciu o systemy oparte na zapytaniach, systemy autonomiczne.

10. Stowarzyszenie

Inaczej znana jako technika relacji, dane są identyfikowane na podstawie relacji między wartościami w tej samej transakcji. Jest to szczególnie przydatne dla organizacji próbujących dostrzec trendy w zakupach lub preferencjach produktowych. Ponieważ jest to związane z zachowaniami zakupowymi klientów, organizacja może rozbić wzorce danych na podstawie historii zakupów kupujących.

11. Wykrywanie anomalii

Jeśli zostanie zidentyfikowany element danych, który nie pasuje do zachowania precedensu, jest to wartość odstająca lub wyjątek. Ta metoda zagłębia się w proces tworzenia takich wyjątków i wspiera go krytycznymi informacjami.

Ogólnie rzecz biorąc, anomalie mogą być z dala od swojego pochodzenia, ale wiąże się również z możliwością znalezienia obszaru, na którym można się skupić. Dlatego firmy często używają tej metody do śledzenia włamań do systemu, wykrywania błędów i kontrolowania ogólnego stanu systemu. Eksperci wolą emisję anomalii ze zbiorów danych, aby zwiększyć szanse na poprawność.

12. Klastrowanie

Tak jak się wydaje, ta technika polega na zestawieniu identycznych obiektów danych w tych samych klastrach. W oparciu o różnice, grupy często wykorzystują metryki w celu ułatwienia maksymalnego powiązania danych. Takie procesy mogą być pomocne w profilowaniu klientów na podstawie ich dochodów, częstotliwości zakupów itp.

Sprawdź: Różnica między Data Science a Data Mining

13. Regresja

Proces eksploracji danych, który pomaga w przewidywaniu zachowań i zysków klientów, jest wykorzystywany przez przedsiębiorstwa do zrozumienia korelacji i niezależności zmiennych w środowisku. W przypadku rozwoju produktu taka analiza może pomóc w zrozumieniu wpływu takich czynników, jak wymagania rynku, konkurencja itp.

14. Przewidywanie

Jak sugeruje nazwa, ta przekonująca technika eksploracji danych pomaga przedsiębiorstwom dopasowywać wzorce na podstawie bieżących i historycznych rekordów danych w celu predykcyjnej analizy przyszłości. Podczas gdy niektóre podejścia obejmują aspekty sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, niektóre można przeprowadzić za pomocą prostych algorytmów.

Organizacje mogą często przewidywać zyski, wyznaczać wartości regresji i nie tylko dzięki takim technikom eksploracji danych .

15. Wzorce sekwencyjne

Służy do identyfikacji uderzających wzorców, trendów w danych transakcyjnych dostępnych w danym czasie. Aby odkryć przedmioty, które klienci wolą kupować o różnych porach roku, firmy oferują oferty na takie produkty.

Przeczytaj : Pomysły na projekty eksploracji danych

16. Drzewa decyzyjne

Jedna z najczęściej stosowanych technik eksploracji danych ; tutaj prosty warunek jest sednem metody. Ponieważ takie terminy mają wiele odpowiedzi, każde z rozwiązań dalej rozgałęzia się na więcej stanów, dopóki nie zostanie wyciągnięty wniosek. Dowiedz się więcej o drzewach decyzyjnych.

17. Wizualizacja

Żadne dane nie są przydatne bez odpowiedniej wizualizacji, ponieważ ciągle się zmieniają. Różne kolory i obiekty mogą ujawnić cenne trendy, wzory i wgląd w ogromne zbiory danych. Dlatego firmy często sięgają po kokpity wizualizacyjne danych, które automatyzują proces generowania modeli numerycznych.

18. Sieci neuronowe

Reprezentuje połączenie konkretnego modelu uczenia maszynowego z techniką uczenia opartą na sztucznej inteligencji. Ponieważ jest inspirowany wielowarstwowym systemem neuronowym występującym w ludzkiej anatomii, precyzyjnie reprezentuje działanie modeli uczenia maszynowego. Może być coraz bardziej złożony i dlatego wymaga szczególnej ostrożności.

19. Magazynowanie danych

Choć oznacza przechowywanie danych, symbolizuje przechowywanie danych w postaci hurtowni w chmurze. Firmy często stosują tak precyzyjną metodę eksploracji danych, aby mieć bardziej dogłębną analizę danych w czasie rzeczywistym. Przeczytaj więcej o hurtowni danych.

Narzędzia do eksploracji danych

Całe to wnioskowanie o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym musiało skłonić Cię do zastanowienia się, że do implementacji eksploracji danych nie potrzebujesz niczego mniej. Może to nie do końca prawda, ponieważ przy pomocy najprostszych baz danych możesz wykonać zadanie z równą dokładnością.

Przeczytaj także o najbardziej przydatnych aplikacjach do eksploracji danych.

Wniosek

Eksploracja danych łączy różne metody z różnych dyscyplin, w tym wizualizację danych, uczenie maszynowe, zarządzanie bazami danych, statystyki i inne. Techniki te mogą współpracować w celu rozwiązania złożonych problemów. Ogólnie rzecz biorąc, oprogramowanie lub systemy do eksploracji danych wykorzystują jedną lub więcej z tych metod do radzenia sobie z różnymi wymaganiami dotyczącymi danych, typami danych, obszarami aplikacji i zadaniami eksploracji.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.