डेटा विश्लेषण नंबर 2 (26 मई, 2014 - 8 जून, 2014) पर लेख का पाचन

शुभ दोपहर, प्रिय पाठकों।

मैं आपके लिए डेटा विश्लेषण की दुनिया से समाचार और उपयोगी सामग्रियों का पाचन प्रस्तुत करता हूं। पिछला पाचन बहुत लोकप्रिय था और इसलिए मैंने उन्हें नियमित करने का फैसला किया। इस तरह के संग्रह की आवृत्ति 2 सप्ताह में 1 बार होगी।



आज के चयन में, आप सीखेंगे कि डेटा विश्लेषण के विज्ञान में क्या समानताएं हैं, कैसे गलत सहसंबंध का पता लगाया जाए, और क्या एल्गोरिदम आधुनिक दुनिया पर शासन करते हैं। इसके अलावा, आपको मशीन लर्निंग के तरीकों और NoSQL डेटाबेस, अच्छी तरह से, और बहुत कुछ के लिए छोटे चीट शीट मिलेंगे।

सिद्धांत

• NoSQL डेटाबेस की सूची
  
  NoSQL डेटाबेस की एक पूरी सूची, श्रेणी के अनुसार एक विराम और एक संक्षिप्त विवरण के साथ।
• आंकड़ों से 10 बातें जो बड़े डेटा विश्लेषण पर लागू होती हैं
  
  लेख आंकड़ों और बड़े डेटा विश्लेषण में उपयोग किए जाने वाले सामान्य दृष्टिकोणों का वर्णन करता है।
• बड़े डेटा में गलत सहसंबंध
  
  झूठे और सच्चे सहसंबंधों के बीच अंतर पर एक और लेख। 6 प्रकार के सहसंबंधों को माना जाता है।
• डेटा विश्लेषण में विकास
  
  डेटा विश्लेषण में एक विशेषज्ञ के रूप में खुद को विकसित करने के मुख्य मील के पत्थर पर प्रकाश डाला गया है। मेरी राय में, यह लेख उन लोगों के लिए उपयोगी होगा, जिन्होंने हाल ही में डेटा विश्लेषण में संलग्न होना शुरू कर दिया है, लेकिन पहले से ही इसकी बुनियादी समझ है।
• क्या अजगर डेटा विश्लेषण भाषाओं में अग्रणी बन जाएगा?
  
  लेख पायथन के विकास की गतिशीलता को डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक उपकरण के रूप में दिखाता है, और यह भी दर्शाता है कि यह अब बहुत लोकप्रिय क्यों है।
• 3 दिलचस्प, लेकिन अल्पज्ञात, प्रोग्रामिंग भाषाएं
  
  भाषाओं के संक्षिप्त विवरण दिए गए हैं: जूलिया, स्काला, एरलंग।
• 3 निगरानी डेटा गोदामों में रुझान
  
  लेख में निम्नलिखित प्रवृत्तियों पर प्रकाश डाला गया है: विभिन्न स्रोतों से डेटा लेना, विश्लेषकों का डेटा तक सीधे पहुंच और उनके साथ काम करने की गति।
• एक बड़े डेटा प्रोजेक्ट के लिए 7 बुनियादी नियम
  
  बड़े डेटा के साथ काम करना शुरू करने पर जिन बिंदुओं पर आपको ध्यान देने की आवश्यकता है, वे सूचीबद्ध हैं।
• डेटा विश्लेषकों की एक टीम का निर्माण
  
  लेख से पता चलता है कि किस विशेषज्ञ को टीम का हिस्सा होना चाहिए और क्यों। मूल रूप से, वार्तालाप 3 लोगों के बारे में है: एक ग्राहक सेवा विशेषज्ञ, प्रासंगिक विश्लेषक, विज़ुअलाइज़र।
• कुछ भी मापने से पहले पूछने के लिए 5 प्रश्न
  
  किसी भी संकेतक का विश्लेषण शुरू करने से पहले, ऐसे प्रश्न दिखाना जो आपको खुद से पूछने या डाउनलोड करने की आवश्यकता है।
• छोटे देशों में लाइफ डेटा एनालिटिक्स
  
  लेख में कई कठिनाइयों का वर्णन किया गया है, साथ ही उन्हें हल करने के तरीके, जब छोटे देशों जैसे कि बेल्जियम, स्विट्जरलैंड आदि में विश्लेषक के रूप में काम कर रहे हैं।
• ग्राफविज़ कुकबुक
  
  डेटा की कल्पना करने के लिए ग्राफविज़ का उपयोग करने के लिए व्यंजनों का एक संग्रह।
• विश्लेषकों के लिए 10 टिप्स
  
  विश्लेषक विशेषज्ञ आपके विश्लेषण में आपकी मदद करने के लिए युक्तियां साझा करते हैं।
• OLAP के साथ SQL का उपयोग करने में कठिनाइयाँ
  
  लेख उन समस्याओं का वर्णन करता है जो आपको व्यापार खुफिया सिस्टम बनाते समय सामना कर सकते हैं।
• "अनपेक्षित" प्रभाव की एक प्राथमिकता और संभावनाएँ
  
  पी-मूल्य के मूल्यांकन और इसकी व्याख्या पर एक दिलचस्प लेख।
• मार्कोव चेन पर आधारित सिंपल बायेसियन नेटवर्क
  
  ऐसे नेटवर्क के निर्माण के लिए PyMC के उपयोग को दिखाया गया है।
• डेटा संरचना मदद
• डेटा विश्लेषक: खोज करना बंद करें, उपयोग करना शुरू करें
  
  एक दिलचस्प लेख जो बताता है कि यदि आप राज्य में नहीं हैं तो आप डेटा एनालिटिक्स को कैसे बदल सकते हैं।
• एक सामान्य वितरण पर विश्लेषणात्मक मॉडल बनाएँ
  
  लेख इस दृष्टिकोण के लाभों का वर्णन करता है।
• SAS अपने पाठ्यक्रम को निःशुल्क बनाता है
  
  एसएएस से परिचित होने के इच्छुक लोगों के लिए अच्छी खबर है।
• बिगएमल मशीन सीखने को आसान बनाता है
• लीनियर बीजगणित सीखने के लिए 5 महान संसाधन
• कुर्तोसिस वितरण के 4 महत्वपूर्ण उपयोग
• भाषा टकराव डेटा विश्लेषण (EN)
• 4 चीजें आप ग्राहक डेटा से प्राप्त कर सकते हैं
  
  यह आपके ग्राहकों के बारे में डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के लाभों पर संक्षेप में चर्चा करता है।
• डेटा एनालिटिक्स के लिए 20 ट्यूटोरियल
• तंत्रिका नेटवर्क क्या छिपाते हैं? (RU)
• तंत्रिका नेटवर्क वास्तव में क्या छिपाते हैं? (RU)
• मशीन लर्निंग चीट शीट
  
  धोखा शीट शिक्षार्थी सीखने पैकेज के लिए बनाया गया था।
• गहन शिक्षा क्या है?
• खरोंच से एक एनालिटिक्स सिस्टम बनाने के लिए टिप्स

साहित्य

• बिग डेटा वर्ल्ड में एनालिटिक्स
  
  विभिन्न उद्योगों में डेटा विश्लेषण के लिए गाइड।
• टेम्पोरल डेटा के लिए आउटलाइर डिटेक्शन
• मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण पर 15 पुस्तकों का चयन
• R (EN) के साथ प्रैक्टिकल डाटा साइंस
• बिग डेटा कम्प्यूटिंग
• प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स, डेटा माइनिंग एंड बिग डेटा: मिथक, गलत धारणाएं और तरीके
• डेटा माइनिंग एंड एनालिसिस - फंडामेंटल कॉन्सेप्ट्स एंड अल्गोरिथम (एन)
• भविष्य कहनेवाला विश्लेषण
• प्रैक्टिकल मशीन लर्निंग - सिफारिश में नवाचार (एन)
• विश्लेषक के पास किताबें होनी चाहिए

विभिन्न उपकरणों का उपयोग करने का अभ्यास

• IPython नोटबुक के साथ सांख्यिकी की खोज
  
  बुनियादी डेटा विश्लेषण तकनीकों का प्रदर्शन करने वाले IPython कंसोल का चयन। और यह सब एक पाठ्यपुस्तक के रूप में किया जाता है। शुरुआती लोगों के लिए, पायथन के साथ डेटा विश्लेषण सीखने की अत्यधिक अनुशंसा की जाती है।
• घरेलू विश्व चैम्पियनशिप में ब्राजील की जीत
  
  आगामी विश्व कप के विजेता की भविष्यवाणी करने पर एक अन्य लेख, इस बार आर के साथ।
• छिपी हुई मार्कोव श्रृंखला का उपयोग करते हुए भाषण की मान्यता
  
  यह दिखाता है कि आप इस कार्य के लिए पायथन और इसके पैकेज का उपयोग कैसे कर सकते हैं।
• क्लस्टरिंग का उपयोग करके प्राथमिक छवि रंगों को परिभाषित करें
  
  OpenCV और पायथन का उपयोग करके इस कार्य को पूरा करने का तरीका बताता है।
• Node.js और MongoDB का उपयोग करने का परिचय
  
  Node.js. का उपयोग करते हुए मोंगो के साथ काम करने का एक छोटा, सरल उदाहरण
• पायथन से जीडीईएलटी के साथ काम करना
  
  पायथन से GDELT के साथ काम करने पर आधिकारिक ट्यूटोरियल।
• IPython और भूखंड
  
  IPython के साथ प्लॉटली का उपयोग करने का एक उदाहरण। IPython नोटबुक कंसोल के रूप में डिज़ाइन किया गया।
• आर (ईएन) का उपयोग करके एक सिफारिशकर्ता प्रणाली का निर्माण
  
  आर कोड की कुछ पंक्तियों के साथ एक सरल अनुशंसा प्रणाली बनाने का एक छोटा लेख।
• 100 से अधिक विश्लेषण डेटासेट
  
  डेटा सेट का एक छोटा सा चयन।
• R-Hadoop कॉन्फ़िगरेशन वॉकथ्रू
• डेटा विश्लेषण पर प्रशिक्षण सामग्री का चयन

शैक्षिक वीडियो

• बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए पायथन
  
  बड़े डेटा का विश्लेषण करने के लिए पायथन का उपयोग कैसे किया जा सकता है इसका वर्णन करने वाले वीडियो का चयन।
• व्यवसाय विश्लेषण का परिचय
  
  व्यापार खुफिया की मूल बातें पर ऑनलाइन व्याख्यान।
• वास्तविक समय का पूर्वानुमान

विविध संबंधित लेख

• 10 एल्गोरिदम जो दुनिया पर राज करते हैं (RU)
  
  एल्गोरिदम के बारे में एक कहानी जो वर्तमान में सबसे अधिक बार उपयोग की जाती है।
• बिग डेटा विश्लेषण के लिए स्वीकार किए जाते हैं की सूची
  
  लेख में वे संक्षिप्तीकरण होते हैं जो बड़े डेटा पर लेखों में सबसे अधिक पाए जाते हैं।
• कैसे डेटा विश्लेषण स्वास्थ्य को बेहतर बनाने में मदद करता है
  
  MyFitnessPal में विज्ञान के निदेशक के साथ साक्षात्कार।
• 2014 विश्व चैंपियन भविष्यवाणी
  
  लेख भविष्यवाणी की अवधारणा का वर्णन करता है, और कार्यप्रणाली के विवरण का एक लिंक भी है (जो, वैसे, बहुत खूबसूरती से कल्पना की गई है)।
• शतरंज विकास अध्ययन
  
  लेख इस सवाल की जांच करता है कि शतरंज के खेल की शुरुआत 1850 से वर्तमान दिन तक कैसे हुई।
• मशीन सीखने के साथ आपदा मॉडलिंग
  
  एक आपदा मॉडलिंग कंपनी, कैटरिस्क के सीईओ डाग लोहमैन के साथ साक्षात्कार।
• डेटा विश्लेषण और आँकड़े - एक ही बात? (एन)
  
  प्रश्न का उत्तर देते समय लेखक के पास दिलचस्प विचार होते हैं "डेटा विश्लेषण आँकड़ों से अलग कैसे है?"।
• क्यों बिग डेटा के खिलाफ अभी भी बैंकों
  
  लेख विभिन्न बैंकरों के सवालों के कई जवाब देता है कि उनके व्यवसाय में "बड़ा डेटा" कैसे लागू किया जाए।
• क्रांति आर एंटरप्राइज और एसएएस प्रदर्शन तुलना
  
  प्रस्तुत उपरोक्त विश्लेषणात्मक प्रणालियों की क्षमताओं की तुलना है।
• एक स्थान पर 250 मिलियन अंतर्राष्ट्रीय कार्यक्रम (RU)
• विश्लेषकों और सांख्यिकीविदों के बीच टकराव
  
  ये 2 शिविर आपस में कैसे लड़ रहे हैं, इसके बारे में बहुत ही मनोरंजक लेख।
• डिजिटल डेटा क्रांति
  
  एरिक श्मिट के विचार दुनिया को कितना बड़ा डेटा बदल सकते हैं।