Bugungi kunda Ma'lumotlar ( Data ) dunyoni boshqaradi.
Bu Ma'lumotlar bo'yicha mutaxasislarga ( Data Scientists ) bo'lgan katta talabni keltirib chiqardi.
Ma'lumotlar bo'yicha mutaxasislar ( Data Scientists ) kompaniyalarga o'z bizneslarini yaxshilashda ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilishda yordam beradi.
https://www.w3schools.com/datascience/default.asp
Bu Ma'lumotlar bo'yicha mutaxasislarga ( Data Scientists ) bo'lgan katta talabni keltirib chiqardi.
Ma'lumotlar bo'yicha mutaxasislar ( Data Scientists ) kompaniyalarga o'z bizneslarini yaxshilashda ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilishda yordam beradi.
https://www.w3schools.com/datascience/default.asp
W3Schools
Data Science Tutorial
Today, Data rules the world. This has resulted in a huge demand for Data Scientists.
Ma'lumotlar faniga kirish ( Data Science Introduction ).
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) ma'lumotlarni tahlil qilish va undan bilim va tushunchalarni olish uchun statistika( statistics ) , ma'lumotlarni tahlil qilish( data analysis ) va mashinani o'rganish (machine learning ) dan foydalanadigan bir nechta fanlarning kombinatsiyasidir.
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) nima?
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) ma'lumotlarni yig'ish, tahlil qilish va qaror qabul qilish bilan bog'liq.
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) tahlil qilish orqali ma'lumotlar namunalarini topish va kelajakdagi bashoratlarni amalga oshirishdir.
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) yordamida kompaniyalar quyidagilarga qodir:
Yaxshiroq qarorlar (A yoki B ni tanlashimiz kerakmi)
Bashoratli tahlil (keyingi nima bo'ladi?)
Ma'lumotlar kashfiyoti (ma'lumotlarda namunalar yoki yashirin ma'lumotni toping)
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) qayerda kerak?
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) bugungi kunda dunyoning ko'plab sohalarida qo'llaniladi, masalan. bank, maslahat, sog'liqni saqlash va ishlab chiqarish.
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) kerak bo'lgan joylarga misollar:
Marshrutni rejalashtirish uchun: Yuk tashish uchun eng yaxshi marshrutlarni topish
Parvoz/kema/poyezd va h.k. kechikishlarini bashorat qilish (prognozli tahlil orqali)
Reklama takliflarini yaratish uchun
Tovarlarni yetkazib berish uchun eng mos vaqtni topish
Kompaniyaning keyingi yillardagi daromadlarini prognoz qilish
Treningning sog'liq uchun foydasini tahlil qilish
Saylovda kim g'alaba qozonishini taxmin qilish
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) ma'lumotlar mavjud bo'lgan biznesning deyarli har bir qismida qo'llanilishi mumkin.
Bunga misollar:
Iste'mol tovarlari
Birjalar
Sanoat
Siyosat
Logistik kompaniyalar
Elektron tijorat
Ma'lumotlar bo'yicha mutaxassis ( Data Scientist) qanday ishlaydi?
Ma'lumotlar bo'yicha mutaxassisdan ( Data Scientist) bir nechta sohalarda tajriba talab qiladi:
Mashina o'rganish ( Machine Learning )
Statistika ( Statistics )
Dasturlash (Python yoki R) . Programming (Python or R)
Matematika ( Mathematics )
Ma'lumotlar bazalari ( Databases )
Ma'lumotlar bo'yicha mutaxassis ( Data Scientist) ma'lumotlar ichidan qonuniyatlarni topishi kerak. U qonuniyatlarni topishdan oldin, ma'lumotlarni standart formatda tartibga solishi kerak.
Mana, Ma'lumotlar bo'yicha mutaxassis ( Data Scientist) qanday ishlaydi:
To‘g‘ri savollarni berish - Biznes muammoni tushunish uchun.
Ma'lumotlarni o'rganish va yig'ish - Ma'lumotlar bazasi, veb-loglar, mijozlar fikrlari va boshqalardan.
Ma'lumotlarni ajratib olish - Ma'lumotlarni standart formatga keltirish.
Ma'lumotlarni tozalash - Ma'lumotlardan noto'g'ri qiymatlarni olib tashlash.
Yo'q bo'lgan qiymatlarni topish va almashtirish - Yo'q bo'lgan qiymatlarni tekshirish va mos qiymat (masalan, o'rtacha qiymat) bilan almashtirish.
Ma'lumotlarni normallashtirish - Qiymatlarni amaliy diapazonga keltirish (masalan, 140 sm 1,8 m dan kichikroq, ammo raqam jihatidan 140 1,8 dan katta - shuning uchun masshtablash muhim).
Ma'lumotlarni tahlil qilish, qonuniyatlarni topish va kelajakni bashorat qilish.
Natijani taqdim etish - Natijani foydali tahlillar bilan kompaniya tushunadigan shaklda taqdim etish.
Qayerdan boshlash kerak?
Ushbu qo'llanmada biz ma'lumot nima ekanligini va ma'lumotni qanday tahlil qilish mumkinligini taqdim etishdan boshlaymiz.
Siz statistik va matematik funksiyalar yordamida qanday bashorat qilishni o'rganasiz.
https://www.w3schools.com/datascience/ds_introduction.asp
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) ma'lumotlarni tahlil qilish va undan bilim va tushunchalarni olish uchun statistika( statistics ) , ma'lumotlarni tahlil qilish( data analysis ) va mashinani o'rganish (machine learning ) dan foydalanadigan bir nechta fanlarning kombinatsiyasidir.
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) nima?
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) ma'lumotlarni yig'ish, tahlil qilish va qaror qabul qilish bilan bog'liq.
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) tahlil qilish orqali ma'lumotlar namunalarini topish va kelajakdagi bashoratlarni amalga oshirishdir.
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) yordamida kompaniyalar quyidagilarga qodir:
Yaxshiroq qarorlar (A yoki B ni tanlashimiz kerakmi)
Bashoratli tahlil (keyingi nima bo'ladi?)
Ma'lumotlar kashfiyoti (ma'lumotlarda namunalar yoki yashirin ma'lumotni toping)
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) qayerda kerak?
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) bugungi kunda dunyoning ko'plab sohalarida qo'llaniladi, masalan. bank, maslahat, sog'liqni saqlash va ishlab chiqarish.
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) kerak bo'lgan joylarga misollar:
Marshrutni rejalashtirish uchun: Yuk tashish uchun eng yaxshi marshrutlarni topish
Parvoz/kema/poyezd va h.k. kechikishlarini bashorat qilish (prognozli tahlil orqali)
Reklama takliflarini yaratish uchun
Tovarlarni yetkazib berish uchun eng mos vaqtni topish
Kompaniyaning keyingi yillardagi daromadlarini prognoz qilish
Treningning sog'liq uchun foydasini tahlil qilish
Saylovda kim g'alaba qozonishini taxmin qilish
Ma'lumotlar fani ( Data Science ) ma'lumotlar mavjud bo'lgan biznesning deyarli har bir qismida qo'llanilishi mumkin.
Bunga misollar:
Iste'mol tovarlari
Birjalar
Sanoat
Siyosat
Logistik kompaniyalar
Elektron tijorat
Ma'lumotlar bo'yicha mutaxassis ( Data Scientist) qanday ishlaydi?
Ma'lumotlar bo'yicha mutaxassisdan ( Data Scientist) bir nechta sohalarda tajriba talab qiladi:
Mashina o'rganish ( Machine Learning )
Statistika ( Statistics )
Dasturlash (Python yoki R) . Programming (Python or R)
Matematika ( Mathematics )
Ma'lumotlar bazalari ( Databases )
Ma'lumotlar bo'yicha mutaxassis ( Data Scientist) ma'lumotlar ichidan qonuniyatlarni topishi kerak. U qonuniyatlarni topishdan oldin, ma'lumotlarni standart formatda tartibga solishi kerak.
Mana, Ma'lumotlar bo'yicha mutaxassis ( Data Scientist) qanday ishlaydi:
To‘g‘ri savollarni berish - Biznes muammoni tushunish uchun.
Ma'lumotlarni o'rganish va yig'ish - Ma'lumotlar bazasi, veb-loglar, mijozlar fikrlari va boshqalardan.
Ma'lumotlarni ajratib olish - Ma'lumotlarni standart formatga keltirish.
Ma'lumotlarni tozalash - Ma'lumotlardan noto'g'ri qiymatlarni olib tashlash.
Yo'q bo'lgan qiymatlarni topish va almashtirish - Yo'q bo'lgan qiymatlarni tekshirish va mos qiymat (masalan, o'rtacha qiymat) bilan almashtirish.
Ma'lumotlarni normallashtirish - Qiymatlarni amaliy diapazonga keltirish (masalan, 140 sm 1,8 m dan kichikroq, ammo raqam jihatidan 140 1,8 dan katta - shuning uchun masshtablash muhim).
Ma'lumotlarni tahlil qilish, qonuniyatlarni topish va kelajakni bashorat qilish.
Natijani taqdim etish - Natijani foydali tahlillar bilan kompaniya tushunadigan shaklda taqdim etish.
Qayerdan boshlash kerak?
Ushbu qo'llanmada biz ma'lumot nima ekanligini va ma'lumotni qanday tahlil qilish mumkinligini taqdim etishdan boshlaymiz.
Siz statistik va matematik funksiyalar yordamida qanday bashorat qilishni o'rganasiz.
https://www.w3schools.com/datascience/ds_introduction.asp
W3Schools
Data Science Introduction
Data Science is a combination of multiple disciplines that uses statistics, data analysis, and machine learning to analyze data and to extract knowledge and insights from it.