¿Es Java la mejor manera de realizar análisis de datos?

En realidad no. El análisis de datos se puede realizar con cualquier lenguaje informático, pero debido a las características de Python y el ecosistema extendido de Python (hay muchos paquetes de expansión), más personas eligen usar Python, especialmente la biblioteca panda.

Información complementaria:

Todos los que realizan análisis de datos saben que el primer paso para iniciar un proyecto es establecer un proyecto e importar datos, entonces, ¿cómo pueden los analistas de datos avanzar y aprender a utilizarlos? ¿Es mejor? Los conjuntos de datos son muy importantes. Con este fin, el editor ha compilado cuidadosamente nueve conjuntos de datos de proyectos de ciencia de datos públicos para que todos puedan crear proyectos.

¿Qué es un conjunto de datos?

Muchos amigos no saben qué es un conjunto de datos. Un conjunto de datos es en realidad una colección de datos, también conocido como conjunto de datos, conjunto de datos o conjunto de datos. Por ejemplo:

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Este es un conjunto de datos. Cubre cierta información sobre un producto específico, y cada columna representa una variable específica. Cada fila corresponde a una pregunta para un determinado miembro del conjunto de datos. Cada valor numérico se llama punto de datos. Según el número de filas, los datos de este conjunto de datos pueden incluir uno o más miembros. Esta información específica desempeñará un papel clave en la presentación de informes de datos que debemos realizar.

El uso de estos conjuntos de datos para el análisis es muy útil para que los analistas de datos avancen.

¿Qué conjuntos de datos públicos están disponibles para la práctica?

1.Conjunto de datos ImageNet:

El conjunto de datos ImageNet se utiliza principalmente en los campos del aprendizaje automático y la investigación de visión por computadora. Cada registro contiene un cuadro delimitador y la etiqueta de clase correspondiente. ImageNet proporciona 1000 imágenes para cada conjunto de sinónimos y puede ver la URL de la imagen directamente en ImageNet.

2.Conjunto de datos COCO:

El conjunto de datos COCO es un conjunto de datos de subtítulos, segmentación y detección de objetos a gran escala, que recopila datos mediante el uso extensivo de Amazon Mechanical Turk. Este conjunto de datos tiene 1,5 millones de instancias de objetos para 80 categorías de objetos.

3. Conjunto de datos de iris:

El conjunto de datos de iris es un conjunto de datos especialmente diseñado para principiantes. Con estos datos, los principiantes pueden crear proyectos sencillos utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Vale la pena mencionar que todos los atributos de este conjunto de datos son reales. El tamaño del conjunto de datos del iris es pequeño, por lo que los principiantes no necesitan preprocesar los datos.

El llamado preprocesamiento significa organizar y borrar los datos antes de procesarlos. Por ejemplo, estás cocinando y quieres encontrar pimienta y espolvorearla en la olla. Pero juntas todos los ingredientes y, si no tienes suerte, tardarás mucho en encontrar el pimiento. Después de encontrarlo, estás a punto de verterlo en la olla, pero descubres que el plato se ha vuelto blando. Por lo tanto, debemos disponer los ingredientes de forma ordenada con antelación para que sea más conveniente a la hora de cocinar.

4. Conjunto de datos de Wisconsin (diagnóstico) sobre cáncer de mama:

El conjunto de datos (diagnóstico) de Wisconsin sobre cáncer de mama es uno de los conjuntos de datos más populares en el aprendizaje automático. Este conjunto de datos se basa en un análisis del cáncer de mama.

5.Conjunto de datos de análisis de sentimiento de Twitter:

El análisis de sentimiento es una de las aplicaciones más comunes en el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Puede utilizar el conjunto de datos de análisis de sentimiento de Twitter para crear modelos basados ​​en análisis de sentimiento. Como todos sabemos, se puede decir que nuestro camarada Trump es el "actor de diafonía" residente de Twitter. Quizás todavía puedas explorar sus comentarios ~

6 Conjunto de datos MNIST:

Conjunto de datos MNIST. se basa en datos escritos a mano. Este conjunto de datos es fácil de usar para principiantes y ayuda a comprender técnicas y aprendizaje profundo para identificar patrones en datos reales. No es necesario dedicar mucho tiempo a preprocesar los datos. Para los principiantes interesados ​​en el aprendizaje profundo o el aprendizaje automático, el conjunto de datos MINIST es una excelente opción.

7.Conjunto de datos MNIST de moda:

El conjunto de datos MNIST de moda se basa en datos de ropa y se puede utilizar para problemas de clasificación de imágenes de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Este conjunto de datos es fácil de usar para principiantes y no es necesario dedicar mucho tiempo al preprocesamiento de datos. Al mismo tiempo, el conjunto de datos FashionMNIST puede ayudarlo a comprender y aprender la tecnología sobre datos reales y la tecnología ML y los métodos de reconocimiento de patrones en el aprendizaje profundo.

8. Conjunto de datos de reseñas de Amazon:

El conjunto de datos de reseñas de Amazon también es un conjunto de datos utilizado para PNL (procesamiento del lenguaje natural). Con la ayuda del conjunto de datos de reseñas de Amazon, no sólo podrá comprender los problemas importantes que surgirán en su negocio, sino también las tendencias de ventas de varios productos en los últimos años. Quizás si lo estudias puedas abrir una tienda online.

9. Conjunto de datos del clasificador de SMS no deseados:

El conjunto de datos de clasificación de SMS no deseados puede ayudarle a predecir los correos electrónicos no deseados. Con la ayuda del conjunto de datos de clasificación de SMS no deseados, los principiantes pueden crear proyectos simples utilizando algoritmos de clasificación de aprendizaje automático. No solo eso, también puedes aprender por qué tu teléfono móvil puede identificar automáticamente los mensajes de texto no deseados, lo cual es un poco mágico si lo piensas bien~