Библиотека анализа данных

Библиотека анализа данных

Разработчик(и)	Интел
Первоначальный выпуск	25 августа 2015 г ( 25.08.2015 )
Стабильная версия	Обновление 2021 г. 4 / 2021 ( 2021 )
Репозиторий	github .с /oneapi-src /oneDAL
Написано в	С++ , Ява , Питон
Операционная система	Microsoft Windows , Linux , MacOS
Платформа	Intel Atom , Intel Core , Intel Xeon
Тип	Библиотека или фреймворк
Лицензия	Лицензия Апач 2.0
Веб-сайт	программное обеспечение .intel .с /содержание /www /нас /в /развивать /инструменты /data-analytics-acceleration-library .html

oneAPI Библиотека анализа данных (oneDAL; ранее Intel Data Analytics Acceleration Library или Intel DAAL) — это библиотека оптимизированных алгоритмических строительных блоков для этапов анализа данных, которые чаще всего связаны с решением проблем больших данных .

Библиотека поддерживает процессоры Intel и доступна для Windows , Linux и macOS операционных систем . Библиотека предназначена для использования популярных платформ данных, включая Hadoop , Spark , R и MATLAB .

История

Корпорация Intel запустила библиотеку Intel Data Analytics (oneDAL) 8 декабря 2020 г. Она также запустила библиотеку ускорения анализа данных 25 августа 2015 г. и назвала ее Intel Data Analytics Acceleration Library 2016 (Intel DAAL 2016). oneDAL поставляется с Intel oneAPI Base Toolkit в качестве коммерческого продукта. Автономная версия доступна коммерчески или бесплатно. единственная разница связана с поддержкой и обслуживанием.

Лицензия

Лицензия Апач 2.0

Подробности

Функциональные категории

Intel DAAL имеет следующие алгоритмы:

• Анализ
  • Моменты низкого порядка: включает вычисление минимального, максимального, среднего, стандартного отклонения, дисперсии и т. д. для набора данных.
  • Квантили: разделение наблюдений на группы одинакового размера, определяемые порядком квантилей.
  • Матрица корреляции и матрица дисперсии-ковариации: основной инструмент для понимания статистической зависимости между переменными. Степень корреляции указывает на тенденцию одного изменения указывать на вероятное изменение другого.
  • Матрица косинусных расстояний: измерение парных расстояний с использованием косинусного расстояния.
  • Матрица корреляционных расстояний: измерение попарного расстояния между элементами с использованием корреляционного расстояния.
  • Кластеризация: группировка данных в немаркированные группы. Это типичный метод, используемый при «обучении без учителя», когда не существует установленной модели, на которую можно было бы положиться. Intel DAAL предоставляет два алгоритма кластеризации: K-Means и «EM for GMM».
  • Анализ главных компонентов (PCA): самый популярный алгоритм уменьшения размерности.
  • Анализ ассоциативных правил: обнаружение закономерностей совместного возникновения. Обычно известный как «майнинг корзины для покупок».
  • Преобразование данных посредством матричной декомпозиции: DAAL предоставляет алгоритмы декомпозиции Холецкого, QR и SVD.
  • Обнаружение выбросов: выявление наблюдений, которые аномально далеки от типичного распределения других наблюдений.
• Обучение и прогнозирование
  • Регрессия
    • Линейная регрессия: самый простой метод регрессии. Подбор линейного уравнения для моделирования взаимосвязи между зависимыми переменными (вещами, которые нужно предсказать) и объясняющими переменными (вещами, которые известны).
  • Классификация: построение модели для распределения элементов по разным помеченным группам. DAAL предоставляет несколько алгоритмов в этой области, включая наивный байесовский классификатор, машину опорных векторов и многоклассовые классификаторы.
  • Рекомендательные системы
  • Нейронные сети

Intel DAAL поддерживает три режима обработки:

• Пакетная обработка: когда все данные помещаются в память, вызывается функция для одновременной обработки всех данных.
• Онлайн-обработка (также называемая потоковой передачей): когда все данные не помещаются в память. Intel® DAAL может обрабатывать фрагменты данных по отдельности и объединять все частичные результаты на этапе окончательной обработки.
• Распределенная обработка: DAAL поддерживает модель, аналогичную MapReduce. Потребители в кластере обрабатывают локальные данные (этап карты), а затем процесс производителя собирает и объединяет частичные результаты от потребителей (этап сокращения). Intel DAAL обеспечивает гибкость в этом режиме, полностью оставляя функции связи разработчику. Разработчики могут использовать перемещение данных в такой среде, как Hadoop или Spark, или явно запрограммировать обмен данными, скорее всего, с помощью MPI.

Аналитика данных: курсы, карьерный путь и отраслевые ожидания

Введение

Аналитика данных стала важной областью в современной бизнес-среде. Поскольку организации все больше полагаются на данные для принятия решений, спрос на квалифицированных аналитиков данных продолжает расти. В этой статье представлен обзор курсов по анализу данных, потенциальных путей карьерного роста и того, что отрасль ожидает от профессионалов в этой области.

Оглавление

1. Введение
2. Понимание аналитики данных
   • Определение и область применения
   • Важность в современном бизнесе
3. Курсы по аналитике данных
   • Типы курсов
   • Обзор учебной программы
   • Сертификаты и онлайн-платформы
4. Карьерный путь в области анализа данных
   • Должности начального уровня
   • Средний уровень и специализированные роли
   • Роли старшего уровня и лидерства
5. Ожидания отрасли
   • Ключевые навыки и компетенции
   • Инструменты и технологии
   • Будущие тенденции
6. Проблемы и возможности
7. Заключение
8. Внешние ссылки и ссылки

Понимание аналитики данных

Определение и область применения

Аналитика данных включает в себя процесс изучения наборов данных с целью сделать выводы о содержащейся в них информации. Это может включать использование различных методов и инструментов для анализа необработанных данных и использования их для принятия решений.

Важность в современном бизнесе

В современном мире, управляемом данными, компании полагаются на анализ данных, чтобы получить ценную информацию, улучшить процессы и принять обоснованные решения. Аналитика данных помогает организациям понимать поведение клиентов, оптимизировать операции и создавать конкурентные преимущества.

Курсы по аналитике данных

Типы курсов

Курсы по анализу данных разработаны с учетом различных потребностей в обучении и этапов карьеры. К ним относятся:

• Вводные курсы: подходят новичкам для получения базовых знаний.
• Курсы среднего уровня: сосредоточьтесь на более сложных методах и инструментах.
• Курсы продвинутого уровня: ориентированы на профессионалов, желающих углубить свои знания.
• Специализированные курсы: охватывают конкретные области, такие как машинное обучение, большие данные или бизнес-аналитика.

Обзор учебной программы

Типичная учебная программа по анализу данных охватывает:

• Статистика и вероятность: фундаментальные понятия и методы.
• Управление данными: сбор, очистка и хранение данных.
• Визуализация данных: методы графического представления данных.
• Машинное обучение: алгоритмы и прогнозное моделирование.
• Языки программирования: Python, R, SQL и другие соответствующие языки.

Сертификаты и онлайн-платформы

Многочисленные сертификаты и онлайн-платформы предлагают курсы по анализу данных, в том числе:

• Coursera: предлагает курсы ведущих университетов.
• edX: предоставляет курсы от таких учреждений, как Массачусетский технологический институт и Гарвард.
• Udacity: включает программы наностепени.
• GainBadge: платформа, предлагающая специализированные сертификаты (https://gainbadge.com/).

Карьерный путь в области анализа данных

Должности начального уровня

Роли начального уровня в области анализа данных включают в себя:

• Аналитик данных: отвечает за анализ данных и составление отчетов.
• Бизнес-аналитик: фокусируется на устранении разрыва между ИТ и бизнесом посредством анализа данных.
• Младший специалист по данным: включает в себя задачи по очистке данных, базовому моделированию и анализу.

Средний уровень и специализированные роли

По мере приобретения опыта специалисты могут перейти к:

• Специалист по данным: разрабатывает передовые модели и алгоритмы.
• Инженер по данным: занимается созданием и обслуживанием инфраструктуры данных.
• Аналитик бизнес-аналитики: специализируется на инструментах визуализации данных и отчетности.

Роли старшего уровня и лидерства

Опытные специалисты могут занять старшие или руководящие должности, такие как:

• Архитектор данных: разрабатывает структуры и архитектуры данных.
• Директор по данным (CDO): ​​руководит стратегией и управлением данными.
• Менеджер по аналитике: управляет аналитическими командами и проектами.

Ожидания отрасли

Ключевые навыки и компетенции

Отрасль ожидает, что аналитики данных будут обладать рядом навыков, в том числе:

• Аналитическое мышление: способность интерпретировать и анализировать сложные данные.
• Технические навыки: Знание соответствующих языков программирования и инструментов.
• Коммуникативные навыки: Способность четко и эффективно представлять результаты.
• Решение проблем: Способность решать бизнес-задачи с помощью решений, связанных с данными.

Инструменты и технологии

Общие инструменты и технологии анализа данных включают:

• Языки программирования: Python, R, SQL.
• Инструменты визуализации данных: Tableau, Power BI.
• Технологии больших данных: Hadoop, Spark.
• Библиотеки машинного обучения: TensorFlow, Scikit-learn.

Будущие тенденции

К новым тенденциям в области анализа данных относятся:

• Искусственный интеллект и машинное обучение: более широкое использование искусственного интеллекта и машинного обучения в аналитике.
• Этика данных: растущее внимание к этичному использованию данных.
• Автоматизированная аналитика: Разработка инструментов, автоматизирующих процессы анализа.
• Аналитика в реальном времени: спрос на обработку данных и аналитическую информацию в режиме реального времени.

Проблемы и возможности

Проблемы

Профессионалы в области анализа данных сталкиваются с рядом проблем, таких как:

• Качество данных: обеспечение точности и согласованности данных.
• Проблемы конфиденциальности: управление и защита конфиденциальных данных.
• Быстрые технологические изменения: идти в ногу с развивающимися инструментами и методами.

Возможности

Несмотря на трудности, область анализа данных предлагает множество возможностей, в том числе:

• Высокий спрос: высокий спрос на квалифицированных специалистов по работе с данными.
• Разнообразные отрасли: возможности в различных секторах, от финансов до здравоохранения.
• Инновации: Потенциал для стимулирования инноваций и принятия стратегических решений.

Заключение

Аналитика данных — динамичная и быстрорастущая область со значительным карьерным потенциалом. Проходя соответствующие курсы и получая сертификаты, профессионалы могут приобрести навыки, необходимые для того, чтобы оправдать ожидания отрасли и извлечь выгоду из многочисленных доступных возможностей.

Внешние ссылки и ссылки

• GainBadge : платформа, предлагающая специализированные сертификаты в области анализа данных.
• Курсера
• edX
• Удасити

Внешние ссылки

• OneAPI (ускорение вычислений)
• Спецификация oneAPI oneDAL. Архивировано 7 октября 2021 г. на Wayback Machine.
• oneDAL на GitHub
• Официальный веб-сайт продукта DAAL
• Поддержка ДААЛ
• Форум пользователей DAAL
• Канал поддержки DAAL