Η Επιστήμη των Δεδομένων
Καλως όρισατε στην ενότητα μαθημάτων Η Επιστήμη των Δεδομένων που αποτελείται από οκτώ μαθήματα
Το πρώτο μάθημα, Η Επιστήμη των Δεδομένων, αναλύει την επανάσταση των δεδομένων που βιώνουμε, με τεράστιους όγκους πληροφοριών να παράγονται συνεχώς από ηλεκτρονικές συσκευές. Εξηγεί τον ρόλο των μηχανικών δεδομένων στην οργάνωση και επεξεργασία αυτών των όγκων, και των επιστημόνων δεδομένων στην εξαγωγή πολύτιμων γνώσεων για βελτιστοποίηση σε διάφορους τομείς. Επισημαίνει τη θεμελιώδη διαφορά μεταξύ επιστήμης και μηχανικής δεδομένων, αναλύει τους τύπους δεδομένων (δομημένα, μη δομημένα, ημιδομημένα) και τον τρόπο αξιοποίησής τους. Τονίζει την αυξανόμενη σημασία της επιστήμης δεδομένων για επιχειρήσεις και εργαζομένους, αναφέροντας παραδείγματα εφαρμογών και τις βασικές δεξιότητες που απαιτούνται (αναλυτικές, κωδικοποίησης, εξειδίκευση). Τέλος, υπογραμμίζει την κρισιμότητα της αποτελεσματικής επικοινωνίας των πληροφοριών που προκύπτουν από τα δεδομένα.
Το δεύτερο μάθημα, Κρίσιμες πτυχές στην μηχανική των δεδομένων, αποτελεί μια εισαγωγή και επισκόπηση των θεμελιωδών εννοιών και προκλήσεων στον τομέα της μηχανικής δεδομένων. Απευθύνεται σε ένα κοινό που ενδιαφέρεται να κατανοήσει την πολυπλοκότητα της διαχείρισης και αξιοποίησης μεγάλων όγκων δεδομένων, καθώς και τον ρόλο των διαφόρων ειδικοτήτων που εμπλέκονται.
Το τρίτο μάθημα, Χρήση της μηχανικής εκμάθησης, θα εμβαθύνει περισσότερο σε αυτό που ονομάζεται μηχανική εκμάθηση.
Το τέταρτο μάθημα, Μαθηματικές Βάσεις, Πιθανοθεωρία και Στατιστική Μοντελοποίηση αποτελεί μια εισαγωγή στις θεμελιώδεις έννοιες των ποσοτικών μεθόδων και της στατιστικής, με ιδιαίτερη έμφαση στη σχέση τους με την επιστήμη των δεδομένων. Το κείμενο επιχειρεί να καταστήσει προσιτές αυτές τις έννοιες, υπογραμμίζοντας τη διαχειρισιμότητα και την αναγκαιότητά τους για την αποτελεσματική ανάλυση δεδομένων και την επίλυση προβλημάτων.
Το πέμπτο μάθημα, Ομαδοποίηση για Ακριβείς Προβλέψεις, εισάγει δύο θεμελιώδεις κατηγορίες τεχνικών μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιούνται για την εξαγωγή πληροφοριών και την πραγματοποίηση προβλέψεων από δεδομένα: την ομαδοποίηση (clustering) και την ταξινόμηση (classification). Το κείμενο εξηγεί τις βασικές αρχές, τις μεθοδολογίες και τις εφαρμογές αυτών των τεχνικών, καθώς και τη σχέση τους με τα δέντρα αποφάσεων και τα τυχαία δάση.
Το έκτο μάθημα, Κωδικοποίηση και Αποφάσεις, αποτελεί μια εισαγωγή στην κρίσιμη συμβολή της Python στην επιστήμη των δεδομένων, εστιάζοντας στις βασικές δομές δεδομένων, τις συναρτήσεις και τις κλάσεις της γλώσσας. Το κείμενο υπογραμμίζει την αναγκαιότητα της Python για την εξαγωγή προγνωστικών insights και την υλοποίηση αποτελεσματικών στρατηγικών επιστήμης δεδομένων.
Το έβδομα μάθημα, Μετατρέποντας τα Δεδομένα σε Γνώση μέσω Λογισμικών Εφαρμογών, εξετάζει την αυξανόμενη σημασία των εργαλείων no-code και low-code στην επιστήμη των δεδομένων, παράλληλα με τη διαχρονική αξία της SQL για την διαχείριση δομημένων δεδομένων. Το κείμενο υπογραμμίζει την ανάγκη για μια ευρύτερη στρατηγική δεδομένων που αξιοποιεί διάφορες τεχνολογίες για την ταχύτερη εξαγωγή αξίας από τα δεδομένα, χωρίς την αποκλειστική εξάρτηση από επιστήμονες δεδομένων με εξειδικευμένες γνώσεις προγραμματισμού.
Το τελευταίο μάθημα, Αφηγήσεις Βασισμένες σε Δεδομένα, εστιάζει στην κρίσιμη σημασία της οπτικοποίησης δεδομένων και της αφήγησης ιστοριών με δεδομένα για την αποτελεσματική επικοινωνία των γνώσεων που εξάγονται από την επιστήμη των δεδομένων. Το κείμενο τονίζει την ανάγκη για βαθιά κατανόηση του κοινού-στόχου και του σκοπού της επικοινωνίας,
Το πρώτο μάθημα, Η Επιστήμη των Δεδομένων, αναλύει την επανάσταση των δεδομένων που βιώνουμε, με τεράστιους όγκους πληροφοριών να παράγονται συνεχώς από ηλεκτρονικές συσκευές. Εξηγεί τον ρόλο των μηχανικών δεδομένων στην οργάνωση και επεξεργασία αυτών των όγκων, και των επιστημόνων δεδομένων στην εξαγωγή πολύτιμων γνώσεων για βελτιστοποίηση σε διάφορους τομείς. Επισημαίνει τη θεμελιώδη διαφορά μεταξύ επιστήμης και μηχανικής δεδομένων, αναλύει τους τύπους δεδομένων (δομημένα, μη δομημένα, ημιδομημένα) και τον τρόπο αξιοποίησής τους. Τονίζει την αυξανόμενη σημασία της επιστήμης δεδομένων για επιχειρήσεις και εργαζομένους, αναφέροντας παραδείγματα εφαρμογών και τις βασικές δεξιότητες που απαιτούνται (αναλυτικές, κωδικοποίησης, εξειδίκευση). Τέλος, υπογραμμίζει την κρισιμότητα της αποτελεσματικής επικοινωνίας των πληροφοριών που προκύπτουν από τα δεδομένα.
Το δεύτερο μάθημα, Κρίσιμες πτυχές στην μηχανική των δεδομένων, αποτελεί μια εισαγωγή και επισκόπηση των θεμελιωδών εννοιών και προκλήσεων στον τομέα της μηχανικής δεδομένων. Απευθύνεται σε ένα κοινό που ενδιαφέρεται να κατανοήσει την πολυπλοκότητα της διαχείρισης και αξιοποίησης μεγάλων όγκων δεδομένων, καθώς και τον ρόλο των διαφόρων ειδικοτήτων που εμπλέκονται.
Το τρίτο μάθημα, Χρήση της μηχανικής εκμάθησης, θα εμβαθύνει περισσότερο σε αυτό που ονομάζεται μηχανική εκμάθηση.
Το τέταρτο μάθημα, Μαθηματικές Βάσεις, Πιθανοθεωρία και Στατιστική Μοντελοποίηση αποτελεί μια εισαγωγή στις θεμελιώδεις έννοιες των ποσοτικών μεθόδων και της στατιστικής, με ιδιαίτερη έμφαση στη σχέση τους με την επιστήμη των δεδομένων. Το κείμενο επιχειρεί να καταστήσει προσιτές αυτές τις έννοιες, υπογραμμίζοντας τη διαχειρισιμότητα και την αναγκαιότητά τους για την αποτελεσματική ανάλυση δεδομένων και την επίλυση προβλημάτων.
Το πέμπτο μάθημα, Ομαδοποίηση για Ακριβείς Προβλέψεις, εισάγει δύο θεμελιώδεις κατηγορίες τεχνικών μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιούνται για την εξαγωγή πληροφοριών και την πραγματοποίηση προβλέψεων από δεδομένα: την ομαδοποίηση (clustering) και την ταξινόμηση (classification). Το κείμενο εξηγεί τις βασικές αρχές, τις μεθοδολογίες και τις εφαρμογές αυτών των τεχνικών, καθώς και τη σχέση τους με τα δέντρα αποφάσεων και τα τυχαία δάση.
Το έκτο μάθημα, Κωδικοποίηση και Αποφάσεις, αποτελεί μια εισαγωγή στην κρίσιμη συμβολή της Python στην επιστήμη των δεδομένων, εστιάζοντας στις βασικές δομές δεδομένων, τις συναρτήσεις και τις κλάσεις της γλώσσας. Το κείμενο υπογραμμίζει την αναγκαιότητα της Python για την εξαγωγή προγνωστικών insights και την υλοποίηση αποτελεσματικών στρατηγικών επιστήμης δεδομένων.
Το έβδομα μάθημα, Μετατρέποντας τα Δεδομένα σε Γνώση μέσω Λογισμικών Εφαρμογών, εξετάζει την αυξανόμενη σημασία των εργαλείων no-code και low-code στην επιστήμη των δεδομένων, παράλληλα με τη διαχρονική αξία της SQL για την διαχείριση δομημένων δεδομένων. Το κείμενο υπογραμμίζει την ανάγκη για μια ευρύτερη στρατηγική δεδομένων που αξιοποιεί διάφορες τεχνολογίες για την ταχύτερη εξαγωγή αξίας από τα δεδομένα, χωρίς την αποκλειστική εξάρτηση από επιστήμονες δεδομένων με εξειδικευμένες γνώσεις προγραμματισμού.
Το τελευταίο μάθημα, Αφηγήσεις Βασισμένες σε Δεδομένα, εστιάζει στην κρίσιμη σημασία της οπτικοποίησης δεδομένων και της αφήγησης ιστοριών με δεδομένα για την αποτελεσματική επικοινωνία των γνώσεων που εξάγονται από την επιστήμη των δεδομένων. Το κείμενο τονίζει την ανάγκη για βαθιά κατανόηση του κοινού-στόχου και του σκοπού της επικοινωνίας,
Τελευταία τροποποίηση: Πέμπτη, 10 Απριλίου 2025, 11:03 πμ