Mitä on datatiede? Johdanto, Concepts & Käsitellä asiaa

⚡ Älykäs yhteenveto

Datatieteen entinentracts tuottaa oivalluksia suurista strukturoiduista ja strukturoimattomista datamääristä tilastotieteen, visualisoinnin ja koneoppimisen avulla. Sen kuusivaiheinen prosessi, ydintehtävät, työkalupino ja tärkeimmät liiketoimintasovellukset on esitetty alla.

🔘 Määritelmä: Monitieteinen ala, joka muuntaa raakadatan tiedoksi, jonka pohjalta yritykset voivat toimia.
☑️ Neljä komponenttia: Tilastotiede, visualisointi, koneoppiminen ja syväoppiminen ovat jokaisen projektin perusta.
✅ Kuusi vaihetta: Löytö, valmistelu, mallin suunnittelu, mallin rakentaminen, operationalisointi ja tulosten viestiminen.
🧪 roolit: Datatieteilijä, insinööri, analyytikko, tilastotieteilijä, arkkitehti, järjestelmänvalvoja, liiketoiminta-analyytikko ja analytiikkapäällikkö.
🛠️ työkalut: R, Python, SAS ja Spark analyysiä varten; Hadoop ja Hive tallennukseen; Tableau visualisointeja varten.
⚠️ Rajoitus: Osaajien pula, rajoitettu tiedonsaanti ja yksityisyyttä koskevat säännöt rajoittavat tiimien saavutuksia.

Lue lisää

Mikä on tietotiede?

data Science on tutkimusalue, johon liittyy esim.tracoivallusten kerääminen valtavista datamääristä käyttämällä erilaisia tieteellisiä menetelmiä, algoritmeja ja prosesseja. Se auttaa sinua löytämään piileviä säännönmukaisuuksia raakadatasta. Termi datatiede on syntynyt matemaattisen tilastotieteen, data-analyysin ja big data.

Datatiede on monitieteinen ala, jonka avulla voit kokeillatractietoa strukturoidusta tai strukturoimattomasta datasta. Datatiede mahdollistaa liiketoimintaongelman muuntamisen tutkimusprojektiksi ja sen muuntamisen takaisin käytännön ratkaisuksi.

Miksi tietotiede?

Tässä on Data Analytics -tekniikan käytön merkittäviä etuja:

Data on nykymaailman öljyä. Oikeilla työkaluilla, teknologioilla ja algoritmeilla voimme hyödyntää dataa ja muuntaa sen selkeäksi liiketoimintaeduksi.
Data Science voi auttaa sinua havaitsemaan petokset kehittyneiden koneoppimisalgoritmien avulla
Se auttaa sinua estämään merkittäviä rahallisia menetyksiä
Mahdollistaa älykkyyden rakentamisen koneisiin
Voit suorittaa mielipideanalyysin arvioidaksesi asiakkaiden brändiuskollisuutta
Sen avulla voit tehdä parempia ja nopeampia päätöksiä
Se auttaa sinua suosittelemaan oikeaa tuotetta oikealle asiakkaalle liiketoimintasi tehostamiseksi

Alla oleva aikajana osoittaa, kuinka tieteenala kehittyi tilastoista ja analytiikasta.

Aikajana, joka näyttää datatieteen kehityksen tilastoista big dataan — Tietojenkäsittelytieteen kehitys

Datatieteen komponentit

Alla oleva kaavio tiivistää neljä rakennuspalikkaa.

tilastotiedot

Tilastot on tietotieteen perusteiden kriittisin yksikkö, ja se on menetelmä tai tiede, jolla kerätään ja analysoidaan suuria määriä numeerista tietoa hyödyllisten näkemysten saamiseksi.

Visualisointi

Visualisointitekniikan avulla pääset käsiksi valtaviin tietomääriin helposti ymmärrettävissä ja sulavassa kuvassa.

Koneen oppiminen

Koneen oppiminen tutkii sellaisten algoritmien rakentamista ja tutkimista, jotka oppivat tekemään ennusteita odottamattomasta tai tulevasta datasta. Se jakautuu karkeasti kahteen osaan: valvottu ja valvomatta tekniikat.

Deep Learning

Deep Learning on koneoppimiseen perustuva lähestymistapa, jossa kerrokselliset neuroverkot oppivat ominaisuudet itse, joten algoritmi valitsee noudatettavan analyysimallin.

Tietojenkäsittelyprosessi

Nyt tässä Datatieteen opetusohjelma, opimme datatieteen prosessin. Alla olevat kuusi vaihetta toimivat esitetyssä järjestyksessä:

1. Löytäminen

Löytövaihe sisältää tietojen hankkimisen kaikista tunnistetuista sisäisistä ja ulkoisista lähteistä, mikä auttaa sinua vastaamaan liiketoimintakysymykseen.

Tiedot voivat olla:

Lokit verkkopalvelimista
Sosiaalisesta mediasta kerätty data
Väestön aineistot
Data suoratoistettu verkkolähteistä sovellusliittymien avulla

2. Valmistautuminen

Datassa voi olla monia epäjohdonmukaisuuksia, kuten puuttuvia arvoja, tyhjiä sarakkeita ja virheellinen datamuoto, jotka kaikki on puhdistettava. Dataa on käsiteltävä, tutkittava ja ehdollistettava ennen mallintamista. Mitä puhtaampaa data on, sitä parempia ennusteet ovat.

3. Mallin suunnittelu

Tässä vaiheessa sinun on määritettävä menetelmä ja tekniikka syötemuuttujien välisen suhteen piirtämiseksi. Mallin suunnittelu suoritetaan käyttämällä erilaisia tilastollisia kaavoja ja visualisointityökalutSQL-analyysipalvelut, R ja SAS/ACCESS ovat joitakin tähän tarkoitukseen käytettyjä työkaluja.

4. Mallirakennus

Tässä vaiheessa alkaa varsinainen mallinrakennusprosessi. Tässä datatieteilijä jakaa datajoukon koulutus- ja testausosajoukkoihin. Koulutusdatajoukkoon sovelletaan tekniikoita, kuten assosiointia, luokittelua ja klusterointia. Valmisteltu malli testataan "testausdataa" vasten.

5. Operakansallistaa

Tässä vaiheessa toimitat lopullisen perusmallin raportteineen, koodineen ja teknisine dokumentteineen. Malli otetaan käyttöön reaaliaikaisessa tuotantoympäristössä perusteellisen testauksen jälkeen.

6. Kommunikoi tulokset

Tässä vaiheessa tärkeimmät havainnot välitetään kaikille sidosryhmille. Tämä auttaa sinua päättämään, ovatko projektin tulokset onnistuneita vai epäonnistuneita mallin syötteiden perusteella.

Tietotieteen työtehtävien roolit

Tunnetuimmat Data Scientist -työnimikkeet ovat:

Tiedon tutkija
Data Engineer
Data Analyst
Tilastotieteilijä
Päiväys Architect
Tietojen järjestelmänvalvoja
Business Analyst
Data/Analytics Manager

Opitaan, mitä kukin rooli sisältää yksityiskohtaisesti:

Tiedon tutkija

Rooli: Data Scientist on ammattilainen, joka hallitsee valtavia tietomääriä luodakseen vakuuttavia liiketoimintanäkemyksiä käyttämällä erilaisia työkaluja, tekniikoita, menetelmiä, algoritmeja jne.

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

Data Engineer

Rooli: Rooli a tietotekniikka työskentelee suurten tietomäärien kanssa. He kehittävät, rakentavat, testaavat ja ylläpitävät arkkitehtuureja, kuten laaja-alaisia käsittelyjärjestelmiä ja tietokantoja.

kieletSQL, Hive, R, SAS, MATLAB Python, Java, Ruby, C++ja Perl

Data Analyst

RooliData-analyytikko vastaa valtavien tietomäärien louhinnasta. Hän etsii datasta yhteyksiä, malleja ja trendejä. Later Ne tarjoavat vakuuttavia raportteja ja visualisointeja datan analysointiin, jotta voidaan tehdä kannattavimmat liiketoimintapäätökset.

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

Tilastotieteilijä

Rooli: Tilastomies kerää, analysoi ja ymmärtää laadullisia ja kvantitatiivisia tietoja käyttämällä tilastollisia teorioita ja menetelmiä.

kieletSQL, R, MATLAB, Tableau Python, Perl, Sparkja Hive

Tietojen ylläpitäjä

Rooli: Tietojen järjestelmänvalvojan tulee varmistaa, että tietokanta on kaikkien asiaankuuluvien käyttäjien saatavilla. Ne varmistavat myös, että se toimii oikein ja pitää sen turvassa hakkerointi.

kielet: Ruby on Rails, SQL, Java, C# ja Python

Business Analyst

Rooli: Tämän ammattilaisen on parannettava liiketoimintaprosesseja. Hän toimii välittäjänä yritysjohtoryhmän ja IT-osaston välillä.

kieletSQL, Tableau, Power BI ja Python

Lue myös meidän Tietojenkäsittelytieteen haastattelukysymykset ja vastaukset harjoitusta varten ennen haastattelua.

Työkalut datatieteeseen

Työkalut jaetaan neljään ryhmään, jotka on esitetty alla.

Data Analysis	Tietovarastointi	Tietojen visualisointi	Koneen oppiminen
R, Spark, Python ja SAS	Hadoop, SQL, Hive	R, Kuvaelma, Raaka	Spark, Azure ML Studio, Mahout

Ero datatieteen ja BI:n (Business Intelligence) välillä

Alla oleva taulukko näyttää, miten nämä kaksi eroavat toisistaan.

parametrit	Business Intelligence	data Science
Havainto	Katse taaksepäin	Katse Eteenpäin
Tietolähteet	Strukturoitu data, enimmäkseen SQL, ja joskus tietovarasto	Strukturoitu ja jäsentämätön data. Kuten lokit, SQL, NoSQL tai teksti
Lähestymistapa	Tilastot ja visualisointi	Tilastot, koneoppiminen ja kaavio
painotus	Menneisyys ja nykyisyys	Analyysi ja luonnollisen kielen käsittely
Työkalut	Pentaho Microsoft Liiketoimintatiede, QlikView	R, TensorFlow

Lue myös ero näiden välillä Tietotiede ja koneoppiminen.

Datatieteen sovellukset

Joitakin datatieteen sovelluksia ovat:

Internet-haku

Google Haku käyttää datatiedeteknologiaa etsiäkseen tietyn tuloksen sekunnin murto-osassa.

Suositusjärjestelmät

Luodaksesi suositusjärjestelmän. Esimerkiksi ”ehdotetut ystävät” Facebookissa tai ”ehdotetut videot” YouTube, kaikki tehdään Data Sciencen avulla.

Kuvan ja puheentunnistus

Puheentunnistusjärjestelmät, kuten Siri, Google Assistant ja Alexa käyttävät datatieteen tekniikkaa. Lisäksi Facebook tunnistaa ystäväsi datatieteen avulla, kun lataat kuvan heidän kanssaan.

Pelimaailma

EA Sports, Sony ja Nintendo käyttävät tietotekniikkatekniikkaa. Tämä parantaa pelikokemustasi. Pelejä kehitetään nyt koneoppimistekniikoilla, ja ne voivat päivittää itsensä, kun siirryt korkeammalle tasolle.

Hintavertailu verkossa

PriceRunner, Junglee, Shopzilla työskentelevät tietotieteen mekanismin parissa. Täällä tiedot haetaan asiaankuuluvilta verkkosivustoilta API:iden avulla.

Tietotekniikan haasteet

Tarkkaa analyysiä varten tarvitaan paljon erilaisia tietoja
Riittävästi datatieteen osaajapoolia ei ole saatavilla
Johto ei tarjoa taloudellista tukea datatieteiden tiimille
Tietojen saatavuus tai niihin pääsy on vaikeaa
Liiketoiminnan päätöksentekijät eivät hyödynnä datatieteen tuloksia tehokkaasti
Datatieteen selittäminen muille on vaikeaa
Tietosuojakysymykset
Merkittävän toimiala-asiantuntijan puute
Jos organisaatio on hyvin pieni, sillä ei voi olla datatiimiä

UKK

Data-analytiikka tutkii olemassa olevaa dataa selittääkseen, mitä tapahtui ja miksi, yleensä raporttien ja koontinäyttöjen avulla. Datatiede rakentaa malleja, jotka ennustavat, mitä seuraavaksi tapahtuu, ja nojaa enemmän ohjelmointiin, tilastoihin ja koneoppimiseen.

Työnantajat arvostavat kvantitatiivista tutkintoa tai vastaavaa portfoliota, sujuvaa kielitaitoa Python tai R, SQL ja tilastotiede. Alakohtaisen tiedon merkitys on usein yhtä suuri kuin pätevyyden.

Python on turvallisempi ensisijainen valinta, koska se kattaa myös suunnittelun, käyttöönoton ja syväoppimisen. R on edelleen vahvempi klassisessa tilastotieteessä ja akateemisessa tutkimuksessa. Useimmat työryhmät lukevat molempia.

Tarvitset kuvailevaa tilastotiedettä, todennäköisyyslaskentaa, hypoteesien testausta ja lineaarialgebraa. Differentiaali- ja integraalilaskenta on tärkeää pääasiassa mallien suunnittelussa tai virityksessä. Todistukset ovat harvinaisia, mutta kaavojen on oltava sinulle luettavissa.

Raakadatietueet saapuvat ilman kenttiä, kaksoiskappaleita, epäjohdonmukaisia yksiköitä ja vääriä tyyppejä. Jokainen virhe leviää malliin, joten tiimit käyttävät suuren osan aikataulustaan niiden korjaamiseen ensin.

Datatieteilijä muotoilee kysymyksen, tutkii dataa ja validoi malleja tutkimusympäristössä. Koneoppimisinsinööri ottaa validoidun mallin ja saa sen toimimaan luotettavasti tuotannossa pitäen mielessä seurannan, uudelleenkoulutuksen ja skaalautuvuuden.

Generatiivinen tekoäly luonnostelee tutkivaa koodia, tiivistää datajoukkoja ja ehdottaa ominaisuuksia, mikä tiivistää rutiinianalyysin. Arviointi siitä, mitä kysymystä kysyä ja voidaanko tulokseen luottaa, pysyy ihmisen tehtävänä.

GitHub Copilot täydentää automaattisesti pandat, scikit-learn ja piirtää koodin sisällä Jupyter ja VS Code, ja selittää tuntemattomia funktioita. Tarkista jokainen ehdotus omien tietojesi avulla — se ei voi nähdä sarakkeitasi tai niiden merkitystä.