Was ist Data Science? Einführung, Grundkonzepte und Prozess

Was ist Data Science?

Daten Wissenschaft ist der Studienbereich, bei dem es darum geht, mithilfe verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen. Es hilft Ihnen, versteckte Muster aus den Rohdaten zu entdecken. Der Begriff Data Science ist aufgrund der Entwicklung der mathematischen Statistik, Datenanalyse usw. entstanden 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 Tools, Technologien und Algorithmen können wir Daten nutzen und in einen deutlichen Geschäftsvorteil umwandeln
  • Data Science kann Ihnen dabei helfen, Betrug mithilfe fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen 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
Entwicklung der Datenwissenschaften
Entwicklung der Datenwissenschaften

Data Science-Komponenten

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 erforscht 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:

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 Modellbildungsprozess. Hier verteilt der Datenwissenschaftler Datensätze für Schulungen und Tests. Techniken wie Assoziation, Klassifizierung und Clustering werden auf den Trainingsdatensatz angewendet. Sobald das Modell vorbereitet ist, wird es anhand des „Test“-Datensatzes getestet.

5. Operationalisieren

In dieser Phase liefern Sie das endgültige Basismodell mit Berichten, Code und technischen Dokumenten. Das Modell wird nach gründlichen Tests 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 lernen, was jede Rolle bedeutettails im Detail:

Daten Scientist

Rolle: Ein Data Scientist ist ein Fachmann, der enorme Datenmengen verwaltet, um mithilfe 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 besteht darin, mit großen Datenmengen zu arbeiten. Er entwickelt, konstruiert, testet und wartet archiStrukturen wie große Verarbeitungssysteme 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

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
Tools 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 der Studienbereich, bei dem es darum geht, mithilfe verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen.
  • Statistik, Visualisierung, Deep Learning und maschinelles Lernen sind wichtige Konzepte der Datenwissenschaft.
  • Der Data-Science-Prozess umfasst die Bereiche Entdeckung, Datenvorbereitung, Modellplanung, Modellbildung, Operationalisierung und Ergebniskommunikation.
  • 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 wesentliche 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.