Was ist Data Science? Einführung, Grundlagen Concepts & Verfahren
Evelyn Clarke
Was ist Data Science?
Daten Wissenschaft ist der Studienbereich, in dem es darum geht, mithilfe verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen. Es hilft Ihnen, versteckte Muster in den Rohdaten zu entdecken. Der Begriff Data Science entstand aufgrund der Entwicklung der mathematischen Statistik, der Datenanalyse und große Datenmengen.
Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das es Ihnen ermöglicht, Wissen aus strukturierten oder unstrukturierten Daten zu extrahieren. Data Science ermöglicht es Ihnen, ein Geschäftsproblem in ein Forschungsprojekt zu übersetzen und es dann wieder in eine praktische Lösung zu übersetzen.
Warum Data Science?
Hier sind die wesentlichen Vorteile des Einsatzes der Data Analytics-Technologie:
- Daten sind das Öl der heutigen Welt. Mit den richtigen Werkzeugen, Technologien und Algorithmen können wir Daten nutzen und in einen klaren Geschäftsvorteil umwandeln.
- Data Science kann Ihnen helfen, Betrug mithilfe fortschrittlicher Algorithmen des maschinellen Lernens zu erkennen
- Es hilft Ihnen, erhebliche finanzielle Verluste zu vermeiden
- Ermöglicht den Aufbau von Intelligenzfähigkeiten in Maschinen
- Sie können eine Stimmungsanalyse durchführen, um die Markentreue Ihrer Kunden zu messen
- Es ermöglicht Ihnen, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen
- Es hilft Ihnen, dem richtigen Kunden das richtige Produkt zu empfehlen, um Ihr Geschäft zu steigern
Data Science-Komponenten
Statistiken
Statistik ist die wichtigste Einheit der Data Science-Grundlagen und die Methode oder Wissenschaft, numerische Daten in großen Mengen zu sammeln und zu analysieren, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Visualisierung
Mithilfe der Visualisierungstechnik können Sie auf große Datenmengen in leicht verständlichen und leicht verdaulichen Bildern zugreifen.
Maschinelles lernen
Maschinelles lernen untersucht den Aufbau und das Studium von Algorithmen, die lernen, Vorhersagen über unvorhergesehene/zukünftige Daten zu treffen.
Tiefes Lernen
Tiefes Lernen Die Methode ist eine neue maschinelle Lernforschung, bei der der Algorithmus das zu befolgende Analysemodell auswählt.
Data Science-Prozess
Jetzt hier Data Science-Tutorial, wir lernen den Data Science-Prozess:
1. Entdeckung
Der Discovery-Schritt umfasst die Erfassung von Daten aus allen identifizierten internen und externen Quellen, die Ihnen bei der Beantwortung der Geschäftsfrage helfen.
Die Daten können sein:
- Protokolle von Webservern
- Aus sozialen Medien gesammelte Daten
- Volkszählungsdatensätze
- Daten, die mithilfe von APIs aus Online-Quellen gestreamt werden
2. Vorbereitung
Daten können viele Inkonsistenzen aufweisen, z. B. fehlende Werte, leere Spalten oder ein falsches Datenformat, das bereinigt werden muss. Sie müssen Daten vor der Modellierung verarbeiten, untersuchen und konditionieren. Je sauberer Ihre Daten sind, desto besser sind Ihre Vorhersagen.
3. Modellplanung
In dieser Phase müssen Sie die Methode und Technik zum Zeichnen der Beziehung zwischen Eingabevariablen festlegen. Die Planung für ein Modell erfolgt mithilfe verschiedener statistischer Formeln und Visualisierungstools. Zu diesem Zweck werden unter anderem SQL-Analysedienste, R und SAS/Access verwendet.
4. Modellbau
In diesem Schritt beginnt der eigentliche Modellerstellungsprozess. Hier verteilt der Datenwissenschaftler Datensätze zum Trainieren und Testen. Techniken wie Assoziation, Klassifizierung und Clustering werden auf den Trainingsdatensatz angewendet. Das Modell wird nach der Vorbereitung anhand des „Test“-Datensatzes getestet.
5. Operanationalisieren
In dieser Phase liefern Sie das endgültige Basismodell mit Berichten, Code und technischen Dokumenten. Nach gründlichen Tests wird das Modell in einer Echtzeit-Produktionsumgebung bereitgestellt.
6. Ergebnisse kommunizieren
In dieser Phase werden die wichtigsten Erkenntnisse allen Stakeholdern kommuniziert. Dies hilft Ihnen bei der Entscheidung, ob die Projektergebnisse basierend auf den Eingaben aus dem Modell ein Erfolg oder ein Misserfolg sind.
Stellenangebote im Bereich Data Science
Die bekanntesten Berufsbezeichnungen für Data Scientists sind:
- Daten Scientist
- Dateningenieur
- Data Analyst
- Statistiker
- Datum Architect
- Datenadministrator
- Business Analyst
- Daten-/Analysemanager
Lassen Sie uns herausfinden, was jede Rolle im Detail beinhaltet:
Daten Scientist
Rolle: Ein Data Scientist ist ein Fachmann, der enorme Datenmengen verwaltet, um unter Einsatz verschiedener Tools, Techniken, Methoden, Algorithmen usw. überzeugende Geschäftsvisionen zu entwickeln.
Sprachen: R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Pig, Spark
Dateningenieur
Rollen: Die Rolle eines Dateningenieur ist die Arbeit mit großen Datenmengen. Er entwickelt, konstruiert, testet und wartet Architekturen wie Großverarbeitungssysteme und Datenbanken.
Sprachen: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ und Perl
Data Analyst
Rollen: Ein Datenanalyst ist für die Auswertung großer Datenmengen verantwortlich. Sie werden nach Beziehungen, Mustern und Trends in Daten suchen. Later Er oder sie liefert überzeugende Berichte und Visualisierungen zur Analyse der Daten, um die tragfähigsten Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Sprachen: R, Python, HTML, JS, C, C+ + , SQL
Statistiker
Rollen: Der Statistiker sammelt, analysiert und versteht qualitative und quantitative Daten mithilfe statistischer Theorien und Methoden.
Sprachen: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Spark, und Hive
Datenadministrator
Rollen: Der Datenadministrator sollte sicherstellen, dass die Datenbank ist für alle relevanten Benutzer zugänglich. Er stellt auch sicher, dass es ordnungsgemäß funktioniert und schützt es vor Hacking.
Sprachen: Ruby on Rails, SQL, Java, C# und Python
Business Analyst
Rollen: Dieser Fachmann muss Geschäftsprozesse verbessern. Er/sie fungiert als Mittler zwischen der Geschäftsleitung und der IT-Abteilung.
Sprachen: SQL, Tableau, Power BI und Python
Lesen Sie auch Fragen und Antworten zum Data Science-Interview: Mehr Info
Tools für Data Science
| Datenanalyse | Data Warehousing | Datenvisualisierung | Maschinelles lernen |
|---|---|---|---|
| R, Spark, Python und SAS | Hadoop, SQL, Bienenstock | R, Tableau, Roh | Spark, Azure ML Studio, Mahout |
Unterschied zwischen Data Science und BI (Business Intelligence)
| Parameter | Geschäftsanalytik | Daten Wissenschaft |
|---|---|---|
| Wahrnehmung | Rückblick | Ich freue mich auf |
| Datenquellen | Strukturierte Daten. Hauptsächlich SQL, aber manchmal auch Data Warehouse) | Strukturierte und unstrukturierte Daten. Wie Protokolle, SQL, NoSQL oder Text |
| Ansatz | Statistik & Visualisierung | Statistik, maschinelles Lernen und Grafik |
| Betonung | Vergangenheit & Gegenwart | Analyse und neurolinguistisches Programmieren |
| Werkzeuge | Pentaho. Microsoft Bl, QlikView, | R, TensorFlow |
Lesen Sie auch den Unterschied zwischen Data Science und Machine: Mehr Info
Anwendungen der Datenwissenschaft
Einige Anwendungen von Data Science sind:
Internetsuche
Die Google-Suche nutzt Data-Science-Technologie, um innerhalb von Sekundenbruchteilen nach einem bestimmten Ergebnis zu suchen
Empfehlungssysteme
So erstellen Sie ein Empfehlungssystem. Zum Beispiel „Vorgeschlagene Freunde“ auf Facebook oder „Vorgeschlagene Videos“ auf YouTube, alles wird mit Hilfe von Data Science erledigt.
Bild- und Spracherkennung
Spracherkennungssysteme wie Siri, Google Assistant und Alexa basieren auf der Data-Science-Technik. Darüber hinaus erkennt Facebook mithilfe von Data Science Ihren Freund, wenn Sie ein Foto mit ihm hochladen.
Spielewelt
EA Sports, Sony und Nintendo nutzen Data-Science-Technologie. Dies verbessert Ihr Spielerlebnis. Spiele werden jetzt mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens entwickelt und können sich selbst aktualisieren, wenn Sie zu höheren Levels wechseln.
Online-Preisvergleich
PriceRunner, Junglee und Shopzilla arbeiten am Data-Science-Mechanismus. Dabei werden Daten mithilfe von APIs von den entsprechenden Websites abgerufen.
Herausforderungen der Data-Science-Technologie
- Für eine genaue Analyse ist eine Vielzahl an Informationen und Daten erforderlich
- Es ist kein ausreichender Talentpool für Datenwissenschaft verfügbar
- Das Management leistet keine finanzielle Unterstützung für ein Data-Science-Team
- Nichtverfügbarkeit/schwieriger Zugriff auf Daten
- Unternehmensentscheider nutzen die Ergebnisse der Datenwissenschaft nicht effektiv
- Es ist schwierig, anderen die Datenwissenschaft zu erklären
- Datenschutzprobleme
- Mangel an bedeutendem Fachexperten
- Wenn eine Organisation sehr klein ist, kann sie kein Data-Science-Team haben
Zusammenfassung
- Data Science ist das Studiengebiet, in dem es darum geht, durch den Einsatz verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen.
- Statistik, Visualisierung, Deep Learning und maschinelles Lernen sind wichtige Konzepte der Data Science.
- Der Data-Science-Prozess umfasst Entdeckung, Datenvorbereitung, Modellplanung, Modellbildung, Operarationalisieren, Ergebnisse kommunizieren.
- Wichtige Jobrollen für Data Scientists sind: 1) Data Scientist, 2) Data Engineer, 3) Data Analyst, 4) Statistiker, 5) Data Architect 6) Datenadministrator 7) Geschäftsanalyst 8) Daten-/Analysemanager.
- R, SQL, Python, SaS sind unverzichtbare Data-Science-Tools.
- Die Vorhersagen von Business Intelligence blicken zurück, während sie bei Data Science nach vorne blicken.
- Wichtige Anwendungen der Datenwissenschaft sind 1) Internetsuche 2) Empfehlungssysteme 3) Bild- und Spracherkennung 4) Gaming-Welt 5) Online-Preisvergleich.
- Die große Vielfalt an Informationen und Daten ist die größte Herausforderung der Data-Science-Technologie.
