Cos'è la scienza dei dati? Introduzione, base Concepts & Processi
Evelyn Clarke
Che cos'è la scienza dei dati?
Science Data è l'area di studio che prevede l'estrazione di informazioni da grandi quantità di dati utilizzando vari metodi, algoritmi e processi scientifici. Ti aiuta a scoprire modelli nascosti dai dati grezzi. Il termine Data Science è emerso a causa dell'evoluzione della statistica matematica, dell'analisi dei dati e Big Data.
La Data Science è un campo interdisciplinare che consente di estrarre conoscenza da dati strutturati o non strutturati. La scienza dei dati consente di tradurre un problema aziendale in un progetto di ricerca e quindi ricondurlo in una soluzione pratica.
Perché la scienza dei dati?
Ecco i vantaggi significativi derivanti dall’utilizzo della tecnologia di analisi dei dati:
- I dati sono il petrolio del mondo di oggi. Con gli strumenti, le tecnologie e gli algoritmi giusti, possiamo utilizzare i dati e convertirli in un netto vantaggio aziendale
- Data Science può aiutarti a rilevare le frodi utilizzando algoritmi avanzati di machine learning
- Ti aiuta a prevenire eventuali perdite monetarie significative
- Permette di sviluppare capacità di intelligenza nelle macchine
- È possibile eseguire l'analisi del sentiment per valutare la fedeltà al marchio dei clienti
- Ti consente di prendere decisioni migliori e più rapide
- Ti aiuta a consigliare il prodotto giusto al cliente giusto per migliorare la tua attività
Componenti di scienza dei dati
Statistiche
La statistica è l'unità più critica delle basi della scienza dei dati ed è il metodo o la scienza di raccogliere e analizzare dati numerici in grandi quantità per ottenere informazioni utili.
Visualizzazione
La tecnica di visualizzazione ti aiuta ad accedere a enormi quantità di dati in immagini facilmente comprensibili e digeribili.
machine Learning
machine Learning esplora la costruzione e lo studio di algoritmi che imparano a fare previsioni su dati imprevisti/futuri.
Deep Learning
Deep Learning Il metodo è una nuova ricerca sull'apprendimento automatico in cui l'algoritmo seleziona il modello di analisi da seguire.
Processo di scienza dei dati
Ora in questo Esercitazione sulla scienza dei dati, impareremo il processo di data science:
1. Scoperta
La fase di scoperta prevede l'acquisizione di dati da tutte le fonti interne ed esterne identificate, che ti aiutano a rispondere alla domanda aziendale.
I dati possono essere:
- Registri dai server web
- Dati raccolti dai social media
- Set di dati del censimento
- Dati trasmessi da fonti online tramite API
2. Preparazione
I dati possono presentare molte incoerenze come valori mancanti, colonne vuote, un formato dati errato, che deve essere pulito. È necessario elaborare, esplorare e condizionare i dati prima della modellazione. Più i tuoi dati sono puliti, migliori saranno le tue previsioni.
3. Pianificazione del modello
In questa fase è necessario determinare il metodo e la tecnica per tracciare la relazione tra le variabili di input. La pianificazione di un modello viene eseguita utilizzando diverse formule statistiche e strumenti di visualizzazione. I servizi di analisi SQL, R e SAS/access sono alcuni degli strumenti utilizzati a questo scopo.
4. Costruzione del modello
In questa fase inizia il processo vero e proprio di costruzione del modello. Qui, il data scientist distribuisce set di dati per la formazione e il test. Tecniche come associazione, classificazione e clustering vengono applicate al set di dati di training. Il modello, una volta preparato, viene testato rispetto al set di dati “testing”.
5. Operarazionalizzare
In questa fase fornisci il modello di base finale con report, codice e documenti tecnici. Il modello viene distribuito in un ambiente di produzione in tempo reale dopo test approfonditi.
6. Comunicare i risultati
In questa fase, i risultati principali vengono comunicati a tutte le parti interessate. Questo ti aiuta a decidere se i risultati del progetto sono un successo o un fallimento in base agli input del modello.
Ruoli lavorativi nel settore della scienza dei dati
I titoli di lavoro più importanti di Data Scientist sono:
- Dati Scientist
- Ingegnere dati
- Data Analyst
- esperto di statistica
- Dati Archiproteggere
- Amministrazione dati
- Analista aziendale
- Responsabile dati/analisi
Scopriamo nel dettaglio cosa comporta ogni ruolo:
Dati Scientist
Ruolo: Un Data Scientist è un professionista che gestisce enormi quantità di dati per elaborare visioni aziendali convincenti utilizzando vari strumenti, tecniche, metodologie, algoritmi, ecc.
Le Lingue: R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Maiale, Spark
Ingegnere dati
Ruolo: Il ruolo di a ingegnere dei dati è di lavorare con grandi quantità di dati. Sviluppa, costruisce, testa e gestisce architetture come sistemi di elaborazione su larga scala e database.
Le Lingue: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ e Perl
Data Analyst
Ruolo: un analista di dati è responsabile dell'estrazione di grandi quantità di dati. Cercheranno relazioni, modelli, tendenze nei dati. Later lui o lei fornirà report e visualizzazioni convincenti per analizzare i dati per prendere le decisioni aziendali più fattibili.
Le Lingue: R, Python, HTML, JS, C, C++ +, SQL
esperto di statistica
Ruolo: Lo statistico raccoglie, analizza e comprende dati qualitativi e quantitativi utilizzando teorie e metodi statistici.
Le Lingue: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perla, Sparke Alveare
Amministratore dei dati
Ruolo: L'amministratore dei dati dovrebbe garantire che il file banca dati è accessibile a tutti gli utenti interessati. Si assicura inoltre che funzioni correttamente e lo tenga al sicuro pirateria informatica.
Le Lingue: Ruby on Rails, SQL, Java, C# e Python
Analista aziendale
Ruolo: Questo professionista ha bisogno di migliorare i processi aziendali. Lui/lei è un intermediario tra il team dirigente aziendale e il dipartimento IT.
Le Lingue: SQL, Tableau, Power BI e, Python
Inoltre, leggi le domande e le risposte dell'intervista sulla scienza dei dati: Clicca qui
Strumenti per la scienza dei dati
| Analisi dei dati | Conservazione dei dati | Visualizzazione dati | machine Learning |
|---|---|---|---|
| R, Spark, Python e dell' SAS | Hadoop,SQL, Alveare | R, Quadro, Crudo | Spark, Azure Studio ML, Mahout |
Differenza tra scienza dei dati con BI (Business Intelligence)
| parametri | Business Intelligence | Science Data |
|---|---|---|
| Percezione | Guardando indietro | In attesa |
| Origine dei dati | Dati strutturati. Principalmente SQL, ma a volte Data Warehouse) | Dati strutturati e non strutturati. Come log, SQL, NoSQL o testo |
| Approccio | Statistiche e visualizzazione | Statistiche, apprendimento automatico e grafici |
| enfasi | Passato presente | Analisi e Programmazione Neurolinguistica |
| Tools | Pentaho. Microsoft Bl, QlikView, | R, TensorFlow |
Inoltre, leggi la differenza tra Data Science e Machine: Clicca qui
Applicazioni della scienza dei dati
Alcune applicazioni della Data Science sono:
Ricerca Internet
La ricerca di Google utilizza la tecnologia Data Science per cercare un risultato specifico in una frazione di secondo
Sistemi di raccomandazione
Creare un sistema di raccomandazioni. Ad esempio, "amici suggeriti" su Facebook o video suggeriti" su YouTube, tutto è fatto con l'aiuto di Data Science.
Riconoscimento di immagini e parole
Il riconoscimento vocale di sistemi come Siri, Google Assistant e Alexa funziona con la tecnica della scienza dei dati. Inoltre, Facebook riconosce il tuo amico quando carichi una foto con lui, con l'aiuto di Data Science.
Mondo dei giochi
EA Sports, Sony e Nintendo utilizzano la tecnologia della scienza dei dati. Ciò migliora la tua esperienza di gioco. I giochi ora vengono sviluppati utilizzando tecniche di apprendimento automatico e possono aggiornarsi quando si passa a livelli più alti.
Confronto prezzi online
PriceRunner, Junglee, Shopzilla lavorano sul meccanismo della Data Science. Qui, i dati vengono recuperati dai siti Web pertinenti utilizzando le API.
Sfide della tecnologia della scienza dei dati
- Per un'analisi accurata è necessaria un'elevata varietà di informazioni e dati
- Non è disponibile un pool adeguato di talenti nella scienza dei dati
- La direzione non fornisce supporto finanziario per un team di data science
- Indisponibilità/difficoltà di accesso ai dati
- I decisori aziendali non utilizzano in modo efficace i risultati della scienza dei dati
- Spiegare la scienza dei dati agli altri è difficile
- Problemi di privacy
- Mancanza di esperti di settore significativi
- Se un'organizzazione è molto piccola, non può avere un team di data science
Sommario
- La scienza dei dati è l'area di studio che prevede l'estrazione di informazioni da grandi quantità di dati utilizzando vari metodi, algoritmi e processi scientifici.
- Statistica, visualizzazione, deep learning e machine learning sono concetti importanti di data science.
- Il processo di data science passa attraverso la scoperta, la preparazione dei dati, la pianificazione del modello, la costruzione del modello, Operarazionalizzare, comunicare i risultati.
- I ruoli lavorativi importanti del Data Scientist sono: 1) Data Scientist 2) Data Engineer 3) Data Analyst 4) Statistico 5) Data Architect 6) Amministrazione dati 7) Analista aziendale 8) Responsabile dati/analisi.
- R, SQL, Python, SaS sono strumenti essenziali di scienza dei dati.
- Le previsioni della Business Intelligence guardano indietro, mentre per la Data Science guardano avanti.
- Importanti applicazioni della scienza dei dati sono 1) Ricerca su Internet 2) Sistemi di raccomandazione 3) Riconoscimento di immagini e parlato 4) Mondo dei giochi 5) Confronto dei prezzi online.
- L’elevata varietà di informazioni e dati è la sfida più grande della tecnologia della scienza dei dati.
