Τι είναι η Επιστήμη Δεδομένων; Εισαγωγή, Concepts & Επεξεργάζομαι, διαδικασία
Έβελιν Κλαρκ
⚡ Έξυπνη Σύνοψη
Επιστήμη Δεδομένων πρώηνtracts insight από μεγάλους όγκους δομημένων και μη δομημένων δεδομένων χρησιμοποιώντας στατιστικά στοιχεία, οπτικοποίηση και μηχανική μάθηση. Η διαδικασία έξι σταδίων, οι βασικοί ρόλοι εργασίας, η στοίβα εργαλείων και οι κύριες επιχειρηματικές εφαρμογές παρατίθενται παρακάτω.
Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων;
Επιστήμη δεδομένων είναι ο τομέας σπουδών που περιλαμβάνει πρώηνtracαντλώντας πληροφορίες από τεράστιες ποσότητες δεδομένων χρησιμοποιώντας διάφορες επιστημονικές μεθόδους, αλγόριθμους και διαδικασίες. Σας βοηθά να ανακαλύψετε κρυμμένα μοτίβα στα ακατέργαστα δεδομένα. Ο όρος Επιστήμη Δεδομένων προέκυψε λόγω της εξέλιξης της μαθηματικής στατιστικής, της ανάλυσης δεδομένων και μεγάλα δεδομένα.
Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ένας διεπιστημονικός τομέας που σας επιτρέπει να εξερευνάτεtracγνώση από δομημένα ή μη δομημένα δεδομένα. Η επιστήμη δεδομένων σάς δίνει τη δυνατότητα να μετατρέψετε ένα επιχειρηματικό πρόβλημα σε ένα ερευνητικό έργο και στη συνέχεια να το μετατρέψετε ξανά σε μια 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 σωστά εργαλεία, τεχνολογίες και αλγόριθμους, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τα δεδομένα και να τα μετατρέψουμε σε ένα 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
- Σας επιτρέπει να ενσωματώσετε νοημοσύνη 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
Το παρακάτω χρονοδιάγραμμα δείχνει πώς ο κλάδος αναπτύχθηκε από τη στατιστική και την αναλυτική.
Στοιχεία Επιστήμης Δεδομένων
Το παρακάτω διάγραμμα συνοψίζει τα τέσσερα δομικά στοιχεία.
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 την κατασκευή και τη μελέτη αλγορίθμων που μαθαίνουν να κάνουν προβλέψεις για απρόβλεπτα ή μελλοντικά δεδομένα. Χωρίζεται σε γενικές γραμμές σε εποπτεία και χωρίς επίβλεψη τεχνικές.
Βαθιά μάθηση
Βαθιά μάθηση είναι μια προσέγγιση μηχανικής μάθησης στην οποία τα πολυεπίπεδα νευρωνικά δίκτυα μαθαίνουν τα ίδια τα χαρακτηριστικά, έτσι ώστε ο αλγόριθμος να επιλέγει το μοντέλο ανάλυσης που θα ακολουθήσει.
Διαδικασία Επιστήμης Δεδομένων
Τώρα σε αυτό Φροντιστήριο Επιστήμης Δεδομένων, θα μάθουμε τη Διαδικασία της Επιστήμης Δεδομένων. Τα έξι παρακάτω στάδια εκτελούνται με τη σειρά που φαίνεται:
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 ελλείπουσες τιμές, κενές στήλες και εσφαλμένη μορφή δεδομένων, τα οποία πρέπει να καθαριστούν. Πρέπει να επεξεργαστείτε, να εξερευνήσετε και να ρυθμίσετε τα δεδομένα πριν από τη μοντελοποίηση. Όσο πιο καθαρά είναι 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 οπτικοποίησηςΟι υπηρεσίες ανάλυσης SQL, η R και η SAS/ACCESS είναι μερικά από τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται για αυτόν τον σκοπό.
4. Κτίριο μοντέλων
Σε αυτό το βήμα, ξεκινά η πραγματική διαδικασία δημιουργίας μοντέλου. Εδώ, ο επιστήμονας δεδομένων χωρίζει το σύνολο δεδομένων σε υποσύνολα εκπαίδευσης και δοκιμής. Τεχνικές όπως η συσχέτιση, η ταξινόμηση και η ομαδοποίηση εφαρμόζονται στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Το μοντέλο, αφού προετοιμαστεί, δοκιμάζεται σε σχέση με το σύνολο δεδομένων «δοκιμής».
5. Operaσυντονίζουν
Σε αυτό το στάδιο, παραδίδετε το τελικό μοντέλο βάσης με αναφορές, κώδικα και τεχνικά έγγραφα. Το μοντέλο αναπτύσσεται σε περιβάλλον παραγωγής πραγματικού χρόνου μετά από διεξοδικές δοκιμές.
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 εργάζεται με μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Αναπτύσσουν, κατασκευάζουν, δοκιμάζουν και συντηρούν αρχιτεκτονικές όπως συστήματα επεξεργασίας μεγάλης κλίμακας και βάσεις δεδομένων.
Γλώσσες: SQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, JavaΡουμπίνι, C++, και Perl
Αναλυτής δεδομένων
ΡόλοςΈνας αναλυτής δεδομένων είναι υπεύθυνος για την εξόρυξη τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων. Θα αναζητήσει σχέσεις, μοτίβα και τάσεις στα δεδομένα. Later Θα παρέχουν συναρπαστικές αναφορές και οπτικοποίηση για την ανάλυση των δεδομένων, ώστε να λαμβάνονται οι πιο βιώσιμες επιχειρηματικές αποφάσεις.
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. Επίσης, διασφαλίζουν ότι λειτουργεί σωστά και το προστατεύουν 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 το δικό μας Ερωτήσεις και απαντήσεις συνέντευξης για την επιστήμη δεδομένων για εξάσκηση πριν από μια συνέντευξη.
Εργαλεία για την Επιστήμη των Δεδομένων
Τα εργαλεία χωρίζονται σε τέσσερις ομάδες, όπως φαίνεται παρακάτω.
| 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)
Ο παρακάτω πίνακας δείχνει πώς διαφέρουν τα δύο.
| Παράμετροι | Business Intelligence | Επιστήμη δεδομένων |
|---|---|---|
| Αντίληψη | Κοιτάζοντας προς τα πίσω | <b><i>Looking Forward</i></b> |
| Πηγές Δεδομένων | Δομημένα δεδομένα, κυρίως SQL, και μερικές φορές μια αποθήκη δεδομένων | Δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Όπως αρχεία καταγραφής, SQL, NoSQL ή κείμενο |
| Προσέγγιση | Στατιστική & Οπτικοποίηση | Στατιστικά, Μηχανική Μάθηση και Γράφημα |
| έμφαση | Παρελθόν παρόν | Ανάλυση & Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας |
| Κόλλα | Πεντάχο, Microsoft Βιώσιμη Οικονομία, QlikView | R, TensorFlow |
Επίσης, διαβάστε τη διαφορά μεταξύ Επιστήμη Δεδομένων και Μηχανική Μάθηση.
Εφαρμογές της Επιστήμης Δεδομένων
Μερικές εφαρμογές της Επιστήμης Δεδομένων είναι:
Αναζήτηση στο Internet
Google Η αναζήτηση χρησιμοποιεί την τεχνολογία της επιστήμης δεδομένων για να αναζητήσει ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα μέσα σε κλάσματα του δευτερολέπτου.
Συστήματα Συστάσεων
Για να δημιουργήσετε ένα σύστημα προτάσεων. Για παράδειγμα, «προτεινόμενοι φίλοι» στο Facebook ή «προτεινόμενα βίντεο» στο YouTube, όλα γίνονται με τη βοήθεια του Data Science.
Αναγνώριση εικόνας και ομιλίας
Συστήματα αναγνώρισης ομιλίας όπως το Siri, Google Ο Βοηθός και η Alexa χρησιμοποιούν την τεχνική Data Science. Επιπλέον, το Facebook αναγνωρίζει τον φίλο σας όταν ανεβάζετε μια φωτογραφία μαζί του, με τη βοήθεια της 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 στην επιστήμη δεδομένων
- Η διοίκηση δεν παρέχει οικονομική υποστήριξη για μια ομάδα επιστήμης δεδομένων
- Μη διαθεσιμότητα ή δύσκολη πρόσβαση σε δεδομένα
- Οι υπεύθυνοι λήψης επιχειρηματικών αποφάσεων δεν χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τα αποτελέσματα της επιστήμης δεδομένων
- Η εξήγηση της επιστήμης δεδομένων σε άλλους είναι δύσκολη
- Θέματα ιδιωτικού απορρήτου
- Έλλειψη σημαντικού εμπειρογνώμονα στον τομέα
- Εάν ένας οργανισμός είναι πολύ μικρός, δεν μπορεί να έχει ομάδα Επιστήμης Δεδομένων
