mukhtoriddin

Muallif

July 17, 2024

427

C# Dasturlash Tili

So'nggi yillarda Data Science (Ma'lumotlar Muxandisligi) sohasiga bo'lgan qiziqish ortmoqda. Bu soha zamonaviy sun'iy intellektning (AI) asosi sifatida ishlaydi va ma'lumotlarni tahlil qilish orqali foydali natijalar olishga qaratilgan. Ushbu maqolada, Data Science sohasiga qiziqqanlar uchun batafsil yo‘l xaritasini taqdim etamiz, shu bilan birga har bir qadamni qanday o‘rganish va qaysi manbalar bilan ishlash kerakligini ko‘rib chiqamiz.

0. Matematika va Statistika
   Data Science, ilm-fan yo‘nalishi sifatida, katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish va matematik modellar yaratishga asoslanadi. Matematika va statistika bu jarayonlarning asosi bo‘lib, ma'lumotlarni tahlil qilishda va modellar yaratishda katta yordam beradi.

Talab qilinadigan bilimlar:
Statistika: O‘rta qiymat, median, dispersiya, korrelyatsiya.
Ehtimollar nazariyasi: Bayes teoremasi, shartli ehtimollik, turli taqsimotlar.
Chiziqli algebra: Vektorlar, matrisalar.
Diskret matematika va ma'lumotlar tuzilmalari: To‘plamlar, stack, queue, graflar.
Matematik analiz: Hosila, integral.

Tavsiya etilgan manbalar:
Matematika maktab kursi: YouTube darslari
Khan Academy: O'zbek tilida darslar

1. Dasturlash Tili
   Data Science uchun asosan ikki dasturlash tili ishlatiladi: Python va R.

Python: Bu umumiy maqsadli dasturlash tili bo‘lib, Data Science uchun turli kutubxonalar (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow) va frameworklarga ega.
R: Ma'lumotlar bilan ishlash, statistik tahlil uchun ishlatiladi.

Tavsiya etilgan manbalar:
Python dasturlash asoslari: python.sariq.dev

2. Ma'lumotlar Ombori (SQL)
   SQL ma'lumotlar bazalarini boshqarish uchun eng keng tarqalgan til hisoblanadi. Data Science uchun ma'lumotlarni saqlash va ularga murojaat qilish uchun SQL tilini bilish muhimdir.

Tavsiya etilgan manbalar:
SQL darslari: Farkhod Dadajonov darslari

3. Versiya Nazorati (Git)
   Loyiha davomida kod va ma'lumotlarni boshqarish uchun versiya nazorati tizimlaridan foydalanish kerak. Git eng mashhur tizimlardan biridir.

Tavsiya etilgan manbalar:
Git va GitHub: Saidbek Arislonov darslari

4. Ma'lumotlarni Jamlash va Ishlov Berish
   Data Science loyihalari uchun ma'lumotlar to‘plamlarini tayyorlash va ularga ishlov berish juda muhim. Pandas kutubxonasi bilan ishlashni o‘rganish tavsiya qilinadi.

Tavsiya etilgan manbalar:
Pandas kutubxonasi: Pandas qo‘llanma

5. Ma'lumotlarni Vizualizatsiya
   Ma'lumotlarni tushunarli shaklda taqdim etish uchun Matplotlib va seaborn kabi kutubxonalardan foydalanish kerak.

Tavsiya etilgan manbalar:
Matplotlib qo‘llanma: Matplotlib tutorial

6. Machine Learning (Kompyuterni Tarbiyalash)
   Machine Learning yordamida ma'lumotlardan foydali natijalar olish mumkin. Bu yo‘nalishdagi algoritmlar supervised learning (boshqaruv ostida) va unsupervised learning (mustaqil) kabi turlarga bo‘linadi.

Tavsiya etilgan manbalar:
Machine Learning by Andrew Ng: Coursera kursi

7. Deep Learning
   Deep Learning yordamida murakkab muammolarni hal qilish uchun neural networks dan foydalaniladi. Bu texnologiya tasvir va ovoz tahlili kabi sohalarda qo‘llaniladi.

Tavsiya etilgan manbalar:
Deep Learning with Python: Manning Books

8. Natural Language Processing (NLP)
   Tabiiy tilni tahlil qilish va odam tilini tushunuvchi tizimlar yaratish uchun NLP texnologiyasidan foydalaniladi. Masalan, chatbotlar va oq Google yoki Siri kabi xizmatlar.

Tavsiya etilgan manbalar:
NLP kurslari: Coursera NLP Specialization

Ushbu yo‘l xaritasi yordamida siz Data Science sohasiga qadam qo‘yishingiz mumkin. Har bir qadamda kerakli bilimlarni o‘zlashtirib, keyinchalik murakkab texnologiyalarni o‘rganishni davom ettirish mumkin.