Co je datová věda? Úvod, Concepts & Zpracovat

Co je to Data Science?

Data Science je oblast studia, která zahrnuje extraczískávání poznatků z obrovského množství dat pomocí různých vědeckých metod, algoritmů a procesů. Pomáhá vám odhalit skryté vzory v nezpracovaných datech. Termín datová věda se objevil v důsledku vývoje matematické statistiky, analýzy dat a... velké údajů.

Datová věda je interdisciplinární obor, který vám umožňuje...tracznalosti ze strukturovaných nebo nestrukturovaných dat. Datová věda vám umožňuje převést obchodní problém do výzkumného projektu a poté ho převést zpět do praktického řešení.

Proč Data Science?

Zde jsou významné výhody používání technologie Data Analytics:

• Data jsou olejem dnešního světa. Se správnými nástroji, technologiemi a algoritmy můžeme data využít a proměnit je ve výraznou obchodní výhodu.
• Data Science vám může pomoci odhalit podvody pomocí pokročilých algoritmů strojového učení
• Pomůže vám to předejít významným finančním ztrátám
• Umožňuje vám zabudovat inteligenci do strojů
• Můžete provádět analýzu sentimentu, abyste změřili loajalitu zákazníků ke značce
• Umožňuje vám přijímat lepší a rychlejší rozhodnutí
• Pomáhá vám doporučit správný produkt správnému zákazníkovi a zlepšit tak vaše podnikání

Níže uvedená časová osa ukazuje, jak se tato disciplína vyvinula ze statistiky a analytiky.

Komponenty datové vědy

Níže uvedený diagram shrnuje čtyři stavební bloky.

Statistika

Statistika je nejkritičtější jednotkou základů datové vědy a je to metoda nebo věda shromažďování a analýzy numerických dat ve velkém množství za účelem získání užitečných informací.

Vizualizace

Technika vizualizace vám pomáhá přistupovat k obrovskému množství dat ve snadno srozumitelných a stravitelných vizuálech.

Strojové učení

Strojové učení zkoumá tvorbu a studium algoritmů, které se učí vytvářet předpovědi o nepředvídaných nebo budoucích datech. V zásadě se dělí na pod dohledem a bez dozoru techniky.

Hluboké učení

Hluboké učení je přístup strojového učení, ve kterém se vrstvené neuronové sítě učí samy, takže algoritmus vybere analytický model, který bude následovat.

Data Science Process

Nyní v tomto Výuka datové vědy, naučíme se proces datové vědy. Šest níže uvedených fází probíhá v uvedeném pořadí:

1. Objev

Krok zjišťování zahrnuje získání dat ze všech identifikovaných interních a externích zdrojů, což vám pomůže odpovědět na obchodní otázku.

Údaje mohou být:

• Protokoly z webových serverů
• Data shromážděná ze sociálních médií
• Datové soubory sčítání
• Data streamovaná z online zdrojů pomocí rozhraní API

2. Příprava

Data mohou mít mnoho nekonzistencí, jako jsou chybějící hodnoty, prázdné sloupce a nesprávný formát dat, a to vše je třeba vyčistit. Před modelováním je třeba data zpracovat, prozkoumat a upravit. Čím čistší jsou vaše data, tím lepší jsou vaše předpovědi.

3. Plánování modelu

V této fázi musíte určit metodu a techniku, jak nakreslit vztah mezi vstupními proměnnými. Plánování modelu se provádí pomocí různých statistických vzorců a vizualizační nástrojeMezi nástroje používané k tomuto účelu patří služby pro analýzu SQL, R a SAS/ACCESS.

4. Stavba modelu

V tomto kroku začíná skutečný proces tvorby modelu. Zde datový vědec rozdělí datovou sadu na trénovací a testovací podmnožiny. Na trénovací datovou sadu se aplikují techniky jako asociace, klasifikace a shlukování. Po přípravě modelu se model testuje na „testovací“ datové sadě.

5. Operanacionalizovat

V této fázi dodáte finální model s výchozími hodnotami, reporty, kódem a technickou dokumentací. Model je po důkladném testování nasazen do produkčního prostředí v reálném čase.

6. Sdělte výsledky

V této fázi jsou klíčová zjištění sdělena všem zainteresovaným stranám. To vám pomůže rozhodnout, zda jsou výsledky projektu úspěšné nebo neúspěšné na základě vstupů z modelu.

Data Science Jobs Role

Nejvýznamnější pracovní pozice Data Scientist jsou:

• Datový vědec
• Datový inženýr
• Analyzátor dat
• Statistik
• Data Architect
• Správce dat
• Business Analyst
• Data/Analytics Manager

Pojďme se podrobně dozvědět, co každá role obnáší:

Datový vědec

Role: Data Scientist je profesionál, který spravuje obrovské množství dat, aby pomocí různých nástrojů, technik, metodologií, algoritmů atd. přišel s přesvědčivými obchodními vizemi.

Jazyky: R, SAS, Python, SQL, Hive, MATLAB, Pig, Spark

Datový inženýr

Role: Role a datový inženýr pracuje s velkým množstvím dat. Vyvíjí, konstruuje, testuje a udržuje architektury, jako jsou rozsáhlé systémy pro zpracování dat a databáze.

JazykySQL, Hive, R, SAS, MATLAB Python, Java, Ruby, C++a Perl

Analyzátor dat

RoleDatový analytik je zodpovědný za těžbu obrovského množství dat. Bude hledat vztahy, vzory a trendy v datech. Later Poskytnou přesvědčivé reporty a vizualizace pro analýzu dat a přijímání nejvhodnějších obchodních rozhodnutí.

Jazyky: R, Python, HTML, JS, C, C++SQL

Statistik

Role: Statistik shromažďuje, analyzuje a rozumí kvalitativním a kvantitativním datům pomocí statistických teorií a metod.

JazykySQL, R, MATLAB, Tableau Python, Perl, Sparka Úl

Správce dat

Role: Správce dat by měl zajistit, aby databáze je přístupný všem relevantním uživatelům. Také zajišťují jeho správné fungování a chrání ho před suchý.

Jazyky: Ruby on Rails, SQL, Java, C# a Python

Business Analyst

Role: Tento profesionál potřebuje zlepšit obchodní procesy. Je prostředníkem mezi obchodním týmem a IT oddělením.

JazykySQL, Tableau, Power BI a Python

Přečtěte si také naše Otázky a odpovědi na pohovor v oblasti datové vědy na procvičení před pohovorem.

Nástroje pro datovou vědu

Nástroje jsou rozděleny do čtyř skupin, které jsou uvedeny níže.

Analýza dat	Skladování dat	Vizualizace dat	Strojové učení
R, Spark, Python a SAS	Hadoop, SQL, Úl	R, Výjev, Drsný	Spark, Azure ML Studio, Mahout

Rozdíl mezi datovou vědou a BI (Business Intelligence)

Níže uvedená tabulka ukazuje, jak se tyto dva liší.

parametry	Business Intelligence	Data Science
Vnímání	ohlédnutí zpět	Těšíme se
Zdroje dat	Strukturovaná data, většinou SQL, a někdy datový sklad	Strukturovaná a nestrukturovaná data. Stejně jako protokoly, SQL, NoSQL nebo text
Přístup	Statistiky a vizualizace	Statistiky, strojové učení a graf
důraz	Minulost a současnost	Analýza a zpracování přirozeného jazyka
Tools	Pentaho, Microsoft BI, QlikView	R, TensorFlow

Přečtěte si také rozdíl mezi Data Science a Machine Learning.

Aplikace datové vědy

Některé aplikace datové vědy jsou:

Hledání na internetu

Google Vyhledávání využívá technologii datové vědy k vyhledání konkrétního výsledku během zlomku sekundy.

Systémy doporučení

Vytvořit systém doporučení. Například „doporučení přátelé“ na Facebooku nebo „doporučená videa“ na YouTube, vše se děje s pomocí Data Science.

Rozpoznávání obrazu a řeči

Systémy rozpoznávání řeči, jako je Siri, Google Asistent a Alexa běží na technice datové vědy. Facebook navíc s pomocí datové vědy rozpozná vašeho přítele, když s ním nahrajete fotku.

Herní svět

EA Sports, Sony, Nintendo využívají technologii Data science. To vylepší váš herní zážitek. Hry jsou nyní vyvíjeny pomocí technik strojového učení a mohou se samy aktualizovat, když přejdete na vyšší úrovně.

Online srovnání cen

PriceRunner, Junglee, Shopzilla pracují na mechanismu Data science. Zde jsou data načítána z příslušných webových stránek pomocí API.

Výzvy technologie Data Science

• Pro přesnou analýzu je zapotřebí velké množství informací a dat
• Není k dispozici dostatečný počet talentů v oblasti datové vědy
• Vedení neposkytuje finanční podporu týmu pro vědu o datech
• Nedostupnost dat nebo obtížný přístup k nim
• Osoby s rozhodovací pravomocí v podnikání efektivně nevyužívají výsledky datové vědy
• Vysvětlit datovou vědu ostatním je obtížné
• Problémy se soukromím
• Nedostatek významného odborníka v dané oblasti
• Pokud je organizace velmi malá, nemůže mít tým pro datovou vědu.

Nejčastější dotazy