Conceptos de ciencia de datos para mejorar su vida

Utilice los datos a diario para sacar conclusiones. Los conceptos te ayudan a comprender el mundo que te rodea.No es solo para científicos de datos, Sp Además, muchos de los recursos a los que se vinculan no son los mismos. El concepto de ciencia de datos se puede utilizar en muchas áreas de la vida, como las finanzas, la atención médica y las opciones laborales, y es un área importante para comprender cómo funciona el mundo. Cuando usamos productos de alta tecnología y tecnologías de alta gama, a menudo los admiramos sin reconocer el papel de la ciencia de datos que lo hace posible. En esta publicación, aprenderá cómo los conceptos de la ciencia de datos pueden ayudarlo a llevar una vida mejor.

Exploración-Utilización

Un marco para crear un aprendizaje interactivo en línea fácil de usar. La compensación entre exploración y exploración es un tema fundamental al probar cosas y aprender sobre el mundo. Su objetivo es recopilar y utilizar los comentarios de los clientes en un formato interactivo en línea para reducir el arrepentimiento. El problema es elegir lo que sabes y recibir algo parecido a lo que esperas ("explotación") y elegir lo que no sabes y quizás aprender más ("explorar"). Exploits-Exploits hacen esto utilizando un conjunto de operadores de aprendizaje en línea integrados.

• La búsqueda, la variación, la toma de riesgos, la experimentación, el descubrimiento y la innovación son parte del proceso de exploración.
• La elección que haga también depende del costo de obtener información sobre el impacto, la cantidad de tiempo que puede usarla y el tamaño de su recompensa.
• La mejora, la eficiencia, la selección, la implementación y la ejecución son todos aspectos de la utilización.

Reversión a la media

análisis de regresión Es una técnica estadística para analizar y comprender las relaciones entre dos o más variables. La reversión a la media (RTM) es un fenómeno estadístico común que ocurre cuando se toma una muestra no aleatoria de una población y las dos variables de interés están conectadas de manera incompleta. La reversión a la media, o la reversión a la mediocridad, es un fenómeno estadístico. El método utilizado para realizar el análisis de regresión ayuda a determinar qué factores son relevantes, cuáles pueden ignorarse y cómo interactúan.

Al construir un experimento científico, Análisis de los datos. O prueba, la regresión a la media es una idea que te ayudará a considerar. El promedio o "promedio" de los resultados "retrocede" con el tiempo.

• Si los sujetos se asignan al azar a grupos de comparación, la RTM debería afectar las respuestas de todos los grupos por igual.
• La pareja en la mesa de al lado se siente incómoda, el mesero malinterpreta su pedido, sus bromas se estabilizan, etc.
• Se nos ocurren teorías causales creativas sobre por qué las personas de alto rendimiento lucharon y lucharon por mejorar. Esto se denomina "reversión a la media" e indica que es probable que un evento raro sea seguido por un evento más general.
• Si el coeficiente de correlación entre el procesamiento posterior y la primera medición del procesamiento previo es el mismo que el coeficiente de correlación entre el primer y el segundo cálculo del procesamiento previo, no hay un cambio promedio esperado por RTM.

Teorema de Bayes

El teorema de Bayes es una ecuación para calcular probabilidades condicionales. El teorema de Bayes es un mecanismo para calcular la probabilidad de un evento. Lo que sucede cuando un evento está relacionado con uno o más eventos se conoce como probabilidad condicional.

Antes del evento, asigne probabilidades, recopile evidencia y ajuste la probabilidad de la primera asignación. El teorema de Bayes nos obliga a pensar de manera probabilística y considerar el grado de incertidumbre en las creencias. El teorema de Bayes se aplica en una variedad de situaciones, incluidos los exámenes médicos para enfermedades raras. Si la prueba es positiva, puede usar el teorema de Bayes para estimar la probabilidad de que la condición ocurra realmente.

• Puede utilizar el análisis bayesiano cuando conozca gente nueva y recopile información nueva.
• El teorema de Bayes es un poco más complicado. Al buscar a alguien con quien construir una relación significativa, puede ser importante reconocer y leer a las personas correctamente.
• En pocas palabras, calcula la probabilidad real de un evento basándose en datos de prueba.
• En los últimos años, los encuentros en Internet se han convertido en un fenómeno viral, por lo que es muy útil evaluar correctamente a las personas.

Valor esperado

El valor esperado suena exactamente así. El resultado esperado de una acción en particular, por ejemplo, el número de preguntas respondidas correctamente en una prueba de opción múltiple. El valor esperado es la posibilidad de un evento multiplicado por el valor de ese evento.

• También se muestra un promedio ponderado de probabilidad de todos los valores posibles.
• Las probabilidades se están adoptando en más áreas de los deportes, los pronósticos meteorológicos, los análisis de sangre, la estimación del sexo de los bebés embarazadas, los trastornos congénitos, la estática y la vida cotidiana.

Última línea

Como puede ver en el ejemplo anterior, la ciencia de datos Desempeña un papel importante en casi todos los aspectos de la vida. Durante décadas, los datos digitales se utilizaron principalmente para alimentar aplicaciones. Las posibilidades de la ciencia de datos son infinitas. Sin embargo, existen innumerables beneficios al aprender estas habilidades de los que es posible que ni siquiera sea consciente. Casi todo lo que crea datos sobre planetas está dentro del alcance de esta área.Ahora que hemos cambiado a big data, todo ha cambiado.. Los ejemplos anteriores son solo algunos de los muchos casos en los que la ciencia de datos es importante.

Las fuentes de datos y sus cantidades solo están aumentando, al igual que su capacidad para transformarse en conocimiento. Todas las industrias tienen preguntas que el mundo de los datos limitados no puede resolver. Sin duda, la ciencia de datos está creando una ola positiva de cambio en el mundo que nos rodea, que seguirá creciendo y se integrará en nuestra vida diaria. A menudo se pregunta si debería seguir una carrera como científico de datos, pero en realidad, aprender a trabajar con datos es algo que necesita saber hasta cierto punto para una carrera exitosa.