Επιστήμη Δεδομένων "Data Sience"

Overview

Η Επιστήμη των Δεδομένων συνδυάζει τον προγραμματισμό, τα στατιστικά στοιχεία και την τεχνογνωσία στον τομέα της ανάλυσης και της ερμηνείας πολύπλοκων δεδομένων. Αποτελεί βασικό συστατικό για τη λήψη έγκυρων και ενημερωμένων αποφάσεων σε όλους τους κλάδους της ανθρώπινης δραστηριότητας, συμπεριλαμβανομένης της τεχνολογίας,του περιβάλλοντος, της υγειονομικής περίθαλψης και του μάρκετινγκ.

Key Topics

• Data Cleaning: Τεχνικές χειρισμού δίπλότυπων δεδομένων, αντιμετώπιση ασυνεπών δεδομένων και δεδομένων που λείπουν.
• Data Visualization: Εργαλεία και τεχνικές για τη δημιουργία αποτελεσματικών διαγραμμάτων και γραφημάτων με σκοπό την οπτικοποίηση
• Machine Learning: Χρήση αλγορίθμων για την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων και την αυτοματοποίηση εργασιών.
• Big Data: Εργασία με τμεγάλου όγκου σύνολα δεδομένων "Big Data" χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Hadoop και το Spark.

Δημοφιλή εργαλέια & Βιβλιοθήκες "Pyhton"

• Pandas: Για επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων.
• NumPy:Για αριθμητικούς υπολογισμούς.
• Matplotlib & Seaborn: Για οπτικοποίηση δεδομένων.
• Scikit-learn: Για μηχανική μάθηση.
• Jupyter Notebook: Για διαδραστική εξερεύνηση δεδομένων.

📊 "Η Data Science Δεν Είναι Μόνο Αλγόριθμοι!"

Το ήξερες; Οι επιστήμονες δεδομένων ξοδεύουν περίπου ** 80% του χρόνου τους καθαρίζοντας και προετοιμάζοντας τα εδομένα ** πριν από την ανάλυση!