Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων; Εισαγωγή, Βασικό Concepts & Επεξεργάζομαι, διαδικασία
Έβελιν Κλαρκ
Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων;
Επιστήμη δεδομένων είναι ο τομέας μελέτης που περιλαμβάνει την εξαγωγή πληροφοριών από τεράστιες ποσότητες δεδομένων χρησιμοποιώντας διάφορες επιστημονικές μεθόδους, αλγόριθμους και διαδικασίες. Σας βοηθά να ανακαλύψετε κρυφά μοτίβα από τα ακατέργαστα δεδομένα. Ο όρος Επιστήμη Δεδομένων προέκυψε λόγω της εξέλιξης των μαθηματικών στατιστικών, της ανάλυσης δεδομένων και μεγάλα δεδομένα.
Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ένα διεπιστημονικό πεδίο που σας επιτρέπει να εξάγετε γνώση από δομημένα ή μη δεδομένα. Η επιστήμη δεδομένων σάς δίνει τη δυνατότητα να μεταφράσετε ένα επιχειρηματικό πρόβλημα σε ερευνητικό έργο και στη συνέχεια να το μεταφράσετε ξανά σε πρακτική λύση.
Γιατί Επιστήμη Δεδομένων;
Ακολουθούν σημαντικά πλεονεκτήματα της χρήσης της τεχνολογίας Data Analytics:
- Τα δεδομένα είναι το λάδι για τον σημερινό κόσμο. Με τα κατάλληλα εργαλεία, τεχνολογίες, αλγόριθμους, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε δεδομένα και να τα μετατρέψουμε σε ξεχωριστό επιχειρηματικό πλεονέκτημα
- Η Επιστήμη Δεδομένων μπορεί να σας βοηθήσει να εντοπίσετε απάτες χρησιμοποιώντας προηγμένους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης
- Σας βοηθά να αποτρέψετε τυχόν σημαντικές χρηματικές απώλειες
- Επιτρέπει τη δημιουργία ικανότητας νοημοσύνης σε μηχανές
- Μπορείτε να εκτελέσετε ανάλυση συναισθήματος για να μετρήσετε την αφοσίωση της επωνυμίας των πελατών
- Σας δίνει τη δυνατότητα να παίρνετε καλύτερες και πιο γρήγορες αποφάσεις
- Σας βοηθά να προτείνετε το σωστό προϊόν στον κατάλληλο πελάτη για να βελτιώσετε την επιχείρησή σας
Στοιχεία Επιστήμης Δεδομένων
Σε Πραγματικό Χρόνο
Η στατιστική είναι η πιο κρίσιμη μονάδα των βασικών στοιχείων της Επιστήμης Δεδομένων και είναι η μέθοδος ή η επιστήμη συλλογής και ανάλυσης αριθμητικών δεδομένων σε μεγάλες ποσότητες για να ληφθούν χρήσιμες πληροφορίες.
Οραματισμός
Η τεχνική οπτικοποίησης σάς βοηθά να έχετε πρόσβαση σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων σε εύκολα κατανοητές και εύπεπτες εικόνες.
Μηχανική μάθηση
Μηχανική μάθηση διερευνά τη δημιουργία και τη μελέτη αλγορίθμων που μαθαίνουν να κάνουν προβλέψεις για απρόβλεπτα/μελλοντικά δεδομένα.
Βαθιά μάθηση
Βαθιά μάθηση Η μέθοδος είναι νέα έρευνα μηχανικής μάθησης όπου ο αλγόριθμος επιλέγει το μοντέλο ανάλυσης που θα ακολουθήσει.
Διαδικασία Επιστήμης Δεδομένων
Τώρα σε αυτό Φροντιστήριο Επιστήμης Δεδομένων, θα μάθουμε τη Διαδικασία Επιστήμης Δεδομένων:
1. Ανακάλυψη
Το βήμα ανακάλυψης περιλαμβάνει τη λήψη δεδομένων από όλες τις αναγνωρισμένες εσωτερικές και εξωτερικές πηγές, που σας βοηθά να απαντήσετε στην ερώτηση της επιχείρησης.
Τα δεδομένα μπορεί να είναι:
- Αρχεία καταγραφής από διακομιστές ιστού
- Στοιχεία που συγκεντρώθηκαν από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης
- Σύνολα δεδομένων απογραφής
- Δεδομένα που προέρχονται από διαδικτυακές πηγές χρησιμοποιώντας API
2. Παρασκευή
Τα δεδομένα μπορεί να έχουν πολλές ασυνέπειες, όπως τιμές που λείπουν, κενές στήλες, λανθασμένη μορφή δεδομένων, τα οποία πρέπει να καθαριστούν. Πρέπει να επεξεργαστείτε, να εξερευνήσετε και να συντηρήσετε δεδομένα πριν από τη μοντελοποίηση. Όσο πιο καθαρά τα δεδομένα σας, τόσο καλύτερες είναι οι προβλέψεις σας.
3. Υπόδειγμα Προγραμματισμού
Σε αυτό το στάδιο, πρέπει να καθορίσετε τη μέθοδο και την τεχνική για να σχεδιάσετε τη σχέση μεταξύ των μεταβλητών εισόδου. Ο σχεδιασμός ενός μοντέλου εκτελείται χρησιμοποιώντας διαφορετικούς στατιστικούς τύπους και εργαλεία οπτικοποίησης. Οι υπηρεσίες ανάλυσης SQL, το R και το SAS/access είναι μερικά από τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται για αυτόν τον σκοπό.
4. Κτίριο μοντέλων
Σε αυτό το βήμα, ξεκινά η πραγματική διαδικασία κατασκευής μοντέλου. Εδώ, ο επιστήμονας δεδομένων διανέμει σύνολα δεδομένων για εκπαίδευση και δοκιμή. Τεχνικές όπως συσχέτιση, ταξινόμηση και ομαδοποίηση εφαρμόζονται στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Το μοντέλο, αφού προετοιμαστεί, δοκιμάζεται σε σχέση με το σύνολο δεδομένων «δοκιμών».
5. Operaσυντονίζουν
Σε αυτό το στάδιο παραδίδετε το τελικό μοντέλο βάσης με αναφορές, κώδικα και τεχνικά έγγραφα. Το μοντέλο αναπτύσσεται σε περιβάλλον παραγωγής σε πραγματικό χρόνο μετά από ενδελεχή δοκιμή.
6. Κοινοποιήστε τα αποτελέσματα
Σε αυτό το στάδιο, τα βασικά ευρήματα κοινοποιούνται σε όλα τα ενδιαφερόμενα μέρη. Αυτό σας βοηθά να αποφασίσετε εάν τα αποτελέσματα του έργου είναι επιτυχή ή αποτυχία με βάση τις εισροές από το μοντέλο.
Ρόλοι εργασίας στο Data Science
Οι πιο εξέχοντες τίτλοι εργασίας Data Scientist είναι:
- Data Scientist
- Μηχανικός δεδομένων
- Αναλυτής δεδομένων
- Στατιστικολόγος
- ημερομηνία Architect
- Διαχειριστής δεδομένων
- Business Analyst
- Υπεύθυνος Δεδομένων/Analytics
Ας μάθουμε αναλυτικά τι συνεπάγεται κάθε ρόλος:
Data Scientist
Ρόλος: Ένας επιστήμονας δεδομένων είναι ένας επαγγελματίας που διαχειρίζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων για να καταλήξει σε συναρπαστικά επιχειρηματικά οράματα χρησιμοποιώντας διάφορα εργαλεία, τεχνικές, μεθοδολογίες, αλγόριθμους κ.λπ.
Γλώσσες: R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Pig, Spark
Μηχανικός δεδομένων
Ρόλος: Ο ρόλος του α μηχανικός δεδομένων είναι η εργασία με μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Αναπτύσσει, κατασκευάζει, δοκιμάζει και διατηρεί αρχιτεκτονικές όπως συστήματα επεξεργασίας μεγάλης κλίμακας και βάσεις δεδομένων.
Γλώσσες: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C + + και Perl
Αναλυτής δεδομένων
Ρόλος: Ένας αναλυτής δεδομένων είναι υπεύθυνος για την εξόρυξη τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων. Θα αναζητήσουν σχέσεις, μοτίβα, τάσεις στα δεδομένα. Later αυτός ή αυτή θα παρέχει συναρπαστικές αναφορές και οπτικοποίηση για την ανάλυση των δεδομένων για τη λήψη των πιο βιώσιμων επιχειρηματικών αποφάσεων.
Γλώσσες: R, Python, HTML, JS, C, C+ + , SQL
Στατιστικολόγος
Ρόλος: Ο στατιστικολόγος συλλέγει, αναλύει και κατανοεί ποιοτικά και ποσοτικά δεδομένα χρησιμοποιώντας στατιστικές θεωρίες και μεθόδους.
Γλώσσες: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Περλ, Spark, και Hive
Διαχειριστής δεδομένων
Ρόλος: Ο διαχειριστής δεδομένων θα πρέπει να διασφαλίζει ότι το βάσεις δεδομένων είναι προσβάσιμο σε όλους τους σχετικούς χρήστες. Διασφαλίζει επίσης ότι λειτουργεί σωστά και το προστατεύει από hacking.
Γλώσσες: Ruby on Rails, SQL, Java, C# και Python
Business Analyst
Ρόλος: Αυτός ο επαγγελματίας πρέπει να βελτιώσει τις επιχειρηματικές διαδικασίες. Είναι ενδιάμεσος μεταξύ της ομάδας στελεχών επιχειρήσεων και του τμήματος πληροφορικής.
Γλώσσες: SQL, Tableau, Power BI και, Python
Επίσης, διαβάστε τις Ερωτήσεις και τις Απαντήσεις της Συνέντευξης της Επιστήμης Δεδομένων: Click Here
Εργαλεία για την Επιστήμη των Δεδομένων
| Ανάλυση Δεδομένων | Αποθήκευση δεδομένων | Οπτικοποίηση δεδομένων | Μηχανική μάθηση |
|---|---|---|---|
| R, Spark, Python και SAS | Hadoop, SQL, Κυψέλη | R, Ζώσα σκηνική εικών, Ακατέργαστο | Spark, Azure ML studio, Mahout |
Διαφορά μεταξύ Επιστήμης Δεδομένων με BI (Business Intelligence)
| παράμετροι | Business Intelligence | Επιστήμη δεδομένων |
|---|---|---|
| Αντίληψη | Κοιτάζοντας προς τα πίσω | <b><i>Looking Forward</i></b> |
| Πηγές Δεδομένων | Δομημένα Δεδομένα. Κυρίως SQL, αλλά κάποια στιγμή Data Warehouse) | Δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Όπως αρχεία καταγραφής, SQL, NoSQL ή κείμενο |
| Προσέγγιση | Στατιστικά & Οπτικοποίηση | Στατιστικά, Μηχανική Μάθηση και Γράφημα |
| έμφαση | Παρελθόν παρόν | Ανάλυση & Νευρογλωσσικός Προγραμματισμός |
| Εργαλεία | Πεντάχο. Microsoft Bl, QlikView, | R, TensorFlow |
Επίσης, διαβάστε τη διαφορά μεταξύ Επιστήμης Δεδομένων έναντι Μηχανής: Click Here
Εφαρμογές της Επιστήμης Δεδομένων
Μερικές εφαρμογές της Επιστήμης Δεδομένων είναι:
Αναζήτηση στο Internet
Η αναζήτηση Google χρησιμοποιεί τεχνολογία επιστήμης δεδομένων για την αναζήτηση ενός συγκεκριμένου αποτελέσματος μέσα σε ένα κλάσμα του δευτερολέπτου
Συστήματα Συστάσεων
Για να δημιουργήσετε ένα σύστημα συστάσεων. Για παράδειγμα, "προτεινόμενοι φίλοι" στο Facebook ή προτεινόμενα βίντεο" στο YouTube, όλα γίνονται με τη βοήθεια του Data Science.
Αναγνώριση εικόνας και ομιλίας
Η ομιλία αναγνωρίζει συστήματα όπως το Siri, το Google Assistant και η Alexa που λειτουργούν με την τεχνική της επιστήμης δεδομένων. Επιπλέον, το Facebook αναγνωρίζει τον φίλο σας όταν ανεβάζετε μια φωτογραφία μαζί του, με τη βοήθεια του Data Science.
Κόσμος gaming
Η EA Sports, η Sony, η Nintendo χρησιμοποιούν τεχνολογία Data Science. Αυτό βελτιώνει την εμπειρία παιχνιδιού σας. Τα παιχνίδια αναπτύσσονται πλέον χρησιμοποιώντας τεχνικές Μηχανικής Μάθησης και μπορούν να ενημερώνονται μόνα τους όταν μεταβαίνετε σε υψηλότερα επίπεδα.
Online Σύγκριση Τιμών
Οι PriceRunner, Junglee, Shopzilla εργάζονται στον μηχανισμό της επιστήμης δεδομένων. Εδώ, τα δεδομένα λαμβάνονται από τους σχετικούς ιστότοπους χρησιμοποιώντας API.
Προκλήσεις της Τεχνολογίας της Επιστήμης Δεδομένων
- Απαιτείται μεγάλη ποικιλία πληροφοριών και δεδομένων για ακριβή ανάλυση
- Δεν υπάρχει επαρκής δεξαμενή ταλέντων για την επιστήμη δεδομένων
- Η διοίκηση δεν παρέχει οικονομική υποστήριξη για μια ομάδα επιστήμης δεδομένων
- Μη διαθεσιμότητα/δύσκολη πρόσβαση στα δεδομένα
- Οι υπεύθυνοι λήψης επιχειρηματικών αποφάσεων δεν χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τα αποτελέσματα της Επιστήμης των Δεδομένων
- Η εξήγηση της επιστήμης δεδομένων σε άλλους είναι δύσκολη
- Θέματα ιδιωτικού απορρήτου
- Έλλειψη σημαντικού ειδικού τομέα
- Εάν ένας οργανισμός είναι πολύ μικρός, δεν μπορεί να έχει ομάδα Επιστήμης Δεδομένων
Σύνοψη
- Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ο τομέας μελέτης που περιλαμβάνει την εξαγωγή πληροφοριών από τεράστιες ποσότητες δεδομένων χρησιμοποιώντας διάφορες επιστημονικές μεθόδους, αλγόριθμους και διαδικασίες.
- Τα στατιστικά στοιχεία, η οπτικοποίηση, η βαθιά μάθηση, η μηχανική μάθηση είναι σημαντικές έννοιες της Επιστήμης των Δεδομένων.
- Η Διαδικασία Επιστήμης Δεδομένων περνάει από την Ανακάλυψη, την Προετοιμασία Δεδομένων, τον Σχεδιασμό Μοντέλων, την Κατασκευή Μοντέλων, OperaΣυντονισμός, Επικοινωνία Αποτελεσμάτων.
- Σημαντικοί ρόλοι εργασίας του Επιστήμονα Δεδομένων είναι: 1) Επιστήμονας Δεδομένων 2) Μηχανικός Δεδομένων 3) Αναλυτής Δεδομένων 4) Στατιστικός 5) Δεδομένων Architect 6) Διαχειριστής δεδομένων 7) Business Analyst 8) Data/Analytics Manager.
- R, SQL, Python, τα SaS είναι απαραίτητα εργαλεία επιστήμης δεδομένων.
- Οι προβλέψεις της Business Intelligence κοιτάζουν προς τα πίσω, ενώ για την Επιστήμη των Δεδομένων κοιτάζει μπροστά.
- Σημαντικές εφαρμογές της επιστήμης δεδομένων είναι 1) Αναζήτηση στο Διαδίκτυο 2) Συστήματα συστάσεων 3) Αναγνώριση εικόνας και ομιλίας 4) κόσμος τυχερών παιχνιδιών 5) Σύγκριση τιμών μέσω Διαδικτύου.
- Η μεγάλη ποικιλία πληροφοριών και δεδομένων είναι η μεγαλύτερη πρόκληση της τεχνολογίας της επιστήμης δεδομένων.
