マインドマップギャラリー ビッグデータとデータサイエンス
Dama ナレッジ システム、データ サイエンスは、データ マイニング、統計分析、機械学習をデータ統合と統合し、データ モデリング機能を組み合わせて予測モデルを構築し、データ コンテンツ パターンを探索します。
これはバクテリアに関するマインドマップであり、その主な内容には、概要、形態、種類、構造、生殖、分布、アプリケーション、および拡張が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、植物の無性生殖に関するマインドマップであり、その主な内容には、概念、胞子の生殖、栄養生殖、組織培養、芽が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、動物の生殖発達に関するマインドマップであり、その主な内容には、昆虫、カエル、鳥、性的生殖、無性生殖が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
第 23 章 - 統計とデータサイエンス
第 5 章、データプロダクト開発
データサイエンスの理論と実践 第 4 章
ビッグデータとデータサイエンス
導入
情報収束三角形
基本的な考え方
データサイエンス
データ サイエンスは、データ マイニング、統計分析、機械学習をデータ統合と統合し、データ モデリング機能を組み合わせて予測モデルを構築し、データ コンテンツ パターンを探索します。
データサイエンスのプロセス
ビッグデータの特徴
1) 大量のデータ (ボリューム)
2) 高速データ更新 (Velocity)
3) データ型の多様性/変動性
4) データの粘着性が高い (粘度)
5) データの変動性 (Volatility)
6) データの精度が低い (真実性)
データレイク
データ レイクは、さまざまな種類の大量のデータを抽出、保存、評価、分析できる環境であり、さまざまなシナリオで使用できます。
機械学習
アルゴリズムの種類
1) 教師あり学習。共通ルールに基づく(SPAMメールと非SPAMメールの分離など)
2) 教師なし学習。それらの隠れたパターンの発見に基づく (データマイニング)
3) 強化学習。目標ベースの達成 (例: チェスで対戦相手に勝つ)
意味解析
自然言語処理 (NLP) を使用してフレーズや文章を分析し、感情を意味的に検出し、感情の変化を明らかにして考えられるシナリオを予測します。
規範的分析
処方的分析は、すでに発生したアクションに基づいて結果を予測するだけでなく、結果に影響を与えるアクションを定義することで、予測分析よりも一歩進んでいます。
非構造化データ分析
非構造化データ分析は、テキスト マイニング、アソシエーション分析、クラスター分析、その他の教師なし学習手法を組み合わせて、大規模なデータ セットを処理します。
運用分析
オペレーショナル アナリティクスは、オペレーショナル BI またはストリーミング分析とも呼ばれ、その概念は運用プロセスとリアルタイム分析の統合に由来しています。
データの視覚化
ビジュアライゼーションは、写真やグラフィック表現を使用して概念、アイデア、事実を説明するプロセスです。
データマッシュアップ
データ マッシュアップはデータとサービスを組み合わせて、洞察や分析結果を視覚的に表示します。
道具
MPP はテクノロジーもアーキテクチャも何も共有していません
超並列処理 (MPP) のシェアードナッシング データベース テクノロジは、データ サイエンスにおけるビッグ データ セット分析の標準プラットフォームになっています。
MPP データベースでは、データは複数の処理サーバー (計算ノード) に分割 (論理的に分散) され、それぞれがローカル データを処理するための専用メモリを備えています。