[PYTHON] Versuchen wir es mit der Analyse! ~ Data Scientist begann auch mit der Codierung ~ By Fringe81

Einführung

Bevor ich zum ersten Teil komme, werde ich kurz den Zweck und die Zusammensetzung der gesamten Serie erläutern. Der Hauptzweck dieser Reihe ist es, die folgenden Kenntnisse und Fähigkeiten zu vermitteln:

Geschäftsprozess durch Bereitstellung dieses Wissens in der praktischen Anwendungsszene Wir möchten Hinweise zur Automatisierung, Beschleunigung, Stabilisierung und Skalierung geben.

Versuchen Sie auch, dies so sorgfältig wie möglich zu erklären, und verwenden Sie die Tools und Analysemethoden selbst. Eines der Ziele ist es, es nutzen zu können.

Diese Serie ist in der folgenden Tabelle aufgeführt (Änderungen vorbehalten). Es besteht aus einer Einführungsausgabe, einer praktischen Ausgabe und einem fortgeschrittenen Thema (geplant).


Einführungsausgabe

Teil 1 Einleitung

Teil 2 Einführung in die in Excel erlernte Analyse

Teil 3 Datenvisualisierung (nicht auf Big Data beschränkt)

Praktische Ausgabe

Teil 4 Beginn der Analyse mit Python / Scala

Teil 5 Verwenden wir die numerische Berechnungsbibliothek

Teil 6 Verwenden wir Hadoop (Streaming)

Teil 7 Spielen Sie mit Spark / Shark in Scala

Teil 8 Spielen wir mit der Twitter-API

Teil 9 Spielen wir mit der Facebook-API

Teil 10 Optimierungsanalyse

Teil 11 Zeitreihenanalyse (Autokorrelationsanalyse, gegenseitige Korrelationsanalyse)

Teil 12 Netzwerkanalyse

Teil 13 Maschinelles Lernen Überwachtes Lernen (Clustering)

Teil 14 Maschinelles Lernen ohne Lehrerlernen (erweitertes Lernen)

Teil 15 Monte-Carlo-Simulation

Fortgeschrittenes Thema (vorläufig)

Teil 16 Finanzingenieurwesen und Elementarteilchenphysik (Theorie)

Teil 17 Wirtschaftsphysik (Theorie)

Appendix


von jetzt an

Im einleitenden Teil beginnen wir mit der Verwendung von Excel, das vielen Menschen vertraut zu sein scheint. Wir werden schrittweise die Verwendung von Analysetools und -lösern sowie die Integration in MySQL vorantreiben.

Nachdem wir erklärt haben, wie die Tools verwendet werden, erklären wir die Analysemethode, mit der sie verwendet werden. Am Ende des Einführungsteils werden wir auch Visualisierungswerkzeuge vorstellen. In der praktischen Ausgabe nach der Einführungsausgabe Sie können eine kompliziertere Datenverarbeitung mithilfe der Skriptsprache und der API durchführen. Einführung in die Analysetechnologie.

Das fortgeschrittene Thema unterscheidet sich von den einführenden und praktischen Ausgaben und befasst sich mit dem stochastischen Prozess. Ich werde die theoretische Seite aufgreifen. Dies ändert sich mit der Zeit der Welt Die Daten haben probabilistisches Verhalten, und das Wissen über dieses Konzept ist die Geschäftsszene. Es kann jedoch hilfreich sein.

Das Obige ist das Gesamtbild dieser Serie.

Der Zweck dieser Reihe ist die Einführung spezifischer Analysefähigkeiten. Bevor wir uns mit den Details befassen, wird im Rest von Teil 1 Folgendes kurz erläutert:

In den Artikeln ab dem zweiten Teil, wie man einzelne Werkzeuge benutzt und Wir werden auf die Erklärung der einzelnen Analysemethoden eingehen.

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