データサイエンスとは何ですか?はじめに、基本 Concepts ＆ プロセス

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データサイエンスとは

データサイエンス は、さまざまな科学的手法、アルゴリズム、プロセスを使用して膨大な量のデータから洞察を抽出する研究分野です。生データから隠れたパターンを発見するのに役立ちます。データサイエンスという用語は、数理統計、データ分析、および ビッグデータ.

データ サイエンスは、構造化データまたは非構造化データから知識を抽出できる学際的な分野です。 データ サイエンスを使用すると、ビジネス上の問題を研究プロジェクトに変換し、それを実用的なソリューションに戻すことができます。

なぜデータサイエンスなのか？

データ分析テクノロジーを使用することの大きな利点は次のとおりです。

  • データは今日の世界にとっての石油です。適切なツール、テクノロジー、アルゴリズムがあれば、データを活用して明確なビジネス上の優位性を生み出すことができます。
  • データサイエンスは、高度な機械学習アルゴリズムを使用して不正行為を検出するのに役立ちます
  • 重大な金銭的損失を防ぐのに役立ちます
  • 機械にインテリジェンス能力を構築できるようにする
  • 感情分析を実行して、顧客のブランドロイヤルティを測定できます
  • より適切かつ迅速な意思決定が可能になります
  • 適切な製品を適切な顧客に推奨してビジネスを強化するのに役立ちます
データサイエンスの進化
データサイエンスの進化

データサイエンスコンポーネント

データサイエンスコンポーネント

統計

統計はデータ サイエンスの基礎の最も重要な単元であり、有用な洞察を得るために大量の数値データを収集および分析する方法または科学です。

可視化

視覚化技術を使用すると、理解しやすいビジュアルで大量のデータにアクセスできます。

機械学習

機械学習 予期しない/将来のデータについて予測することを学習するアルゴリズムの構築と研究を探ります。

深層学習

深層学習 メソッドは、アルゴリズムが従うべき分析モデルを選択する新しい機械学習研究です。

データサイエンスプロセス

今これで データサイエンスのチュートリアルでは、データ サイエンス プロセスについて学びます。

データサイエンスプロセス

1.発見

検出ステップには、特定されたすべての内部および外部ソースからデータを取得することが含まれており、これはビジネス上の質問に答えるのに役立ちます。

データは次のとおりです。

  • Webサーバーからのログ
  • ソーシャルメディアから収集されたデータ
  • 国勢調査データセット
  • API を使用してオンライン ソースからデータをストリーミング

2。 準備

データには、欠損値、空白列、不正なデータ形式など、多くの不整合が存在する可能性があるため、これらをクリーンアップする必要があります。 モデリングの前に、データを処理、探索、条件付けする必要があります。 データがクリーンであればあるほど、予測はより正確になります。

3. モデル計画

この段階では、入力変数間の関係を描画する方法と手法を決定する必要があります。 モデルの計画は、さまざまな統計式とデータを使用して実行されます。 視覚化ツール。 SQL 分析サービス、R、SAS/access は、この目的に使用されるツールの一部です。

4.モデル構築

このステップでは、実際のモデル構築プロセスが始まります。ここで、データ サイエンティストはトレーニングとテスト用のデータセットを配布します。関連付け、分類、クラスタリングなどの手法がトレーニング データ セットに適用されます。準備が完了したモデルは、「テスト」データセットに対してテストされます。

5. Opera合理化する

この段階では、レポート、コード、技術文書を含む最終的なベースライン モデルを提供します。モデルは、徹底的なテストの後、リアルタイムの運用環境に展開されます。

6. 結果を伝える

この段階では、主要な調査結果がすべての関係者に伝えられます。 これは、モデルからの入力に基づいてプロジェクトの結果が成功か失敗かを判断するのに役立ちます。

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データサイエンスの職種

データ サイエンティストの最も有名な役職は次のとおりです。

  • データサイエンティスト
  • Data Engineer
  • データアナリスト
  • 統計学者
  • Rescale データ ArchiTECT
  • データ管理者
  • ビジネスアナリスト
  • データ/分析マネージャー

それぞれの役割の詳細について学びましょう。

データサイエンティスト

役割： データ サイエンティストは、さまざまなツール、テクニック、方法論、アルゴリズムなどを使用して膨大な量のデータを管理し、魅力的なビジネス ビジョンを考案する専門家です。

Language: R、SAS、 Python、SQL、Hive、Matlab、Pig、 Spark

Data Engineer

職種: の役割 データエンジニア 大量のデータを扱うのが得意です。大規模な処理システムやデータベースなどのアーキテクチャの開発、構築、テスト、保守を行っています。

Language: SQL、Hive、R、SAS、Matlab、 Python, Java、Ruby、C++、Perl

データアナリスト

職種: データ アナリストは、膨大な量のデータをマイニングする責任があります。彼らはデータの関係、パターン、傾向を探します。 Later 最も実行可能なビジネス上の意思決定を行うためにデータを分析するための説得力のあるレポートと視覚化を提供します。

Language: R, Python、HTML、JS、C、C++、SQL

統計学者

職種: 統計学者は、統計理論と手法を使用して定性的および定量的データを収集、分析、理解します。

Language: SQL、R、Matlab、Tableau、 Python、パール、 Spark、ハイブ

データ管理者

職種: データ管理者は、 データベース 関連するすべてのユーザーがアクセスできます。 また、それが正しく機能していることを確認し、危険から保護しています。 ハッキング.

Language: Ruby on Rails、SQL、 Java、C#、および Python

ビジネスアナリスト

職種: この専門家はビジネス プロセスを改善する必要があります。 彼/彼女は、経営幹部チームと IT 部門の間の仲介者です。

Language: SQL、Tableau、Power BI、 Python

データ サイエンスの面接の質問と回答もお読みください。 ここをクリック

データサイエンス用のツール

データサイエンス用のツール

データ解析 データウェアハウス データ 機械学習
R, Spark, Python と SAS Hadoopの、SQL、 ハイブ R, タブロー、 生 Spark, Azure MLスタジオ、Mahout

データサイエンスとBI（ビジネスインテリジェンス）の違い

Parameters ビジネス·インテリジェンス データサイエンス
知覚 後ろ向き 今後の展望
データソース 構造化データ。 主に SQL ですが、データ ウェアハウスの場合もあります) 構造化データと非構造化データ。
ログ、SQL、NoSQL、テキストなど
アプローチ 統計と視覚化 統計、機械学習、グラフ
強調 過去と現在 分析と神経言語プログラミング
ツール ペンタホ。 Microsoft BL、QlikView、 R, TensorFlow

また、データ サイエンスとマシンの違いについてもお読みください。 ここをクリック

データサイエンスの応用

データ サイエンスの応用例は次のとおりです。

インターネット検索

Google 検索はデータ サイエンス テクノロジーを使用して、特定の結果を数秒以内に検索します

レコメンドシステム

レコメンデーションシステムを作成するため。 たとえば、Facebook の「友達の提案」や、Facebook の「ビデオの提案」などです。 YouTube、すべてはデータサイエンスの助けを借りて行われます。

画像および音声認識

音声は、データ サイエンス技術に基づいて実行される Siri、Google アシスタント、Alexa などのシステムを認識します。 さらに、Facebook は、データ サイエンスの助けを借りて、友達と一緒に写真をアップロードすると、その友達を認識します。

ゲームの世界

EA Sports、ソニー、任天堂はデータサイエンス技術を活用しています。 これにより、ゲーム体験が向上します。 現在、ゲームは機械学習技術を使用して開発されており、より高いレベルに移行するとゲーム自体が更新されます。

オンライン価格比較

PriceRunner、Junglee、Shopzilla はデータ サイエンス メカニズムに取り組んでいます。 ここでは、API を使用して関連する Web サイトからデータを取得します。

データサイエンステクノロジーの課題

  • 正確な分析には多種多様な情報とデータが必要です
  • 十分なデータ サイエンスの人材プールが利用できない
  • 経営陣はデータサイエンスチームに財政的支援を提供しない
  • データが利用できない、またはデータへのアクセスが難しい
  • ビジネスの意思決定者はデータサイエンスの結果を効果的に活用していない
  • データサイエンスを他人に説明するのは難しい
  • プライバシーに関する問題
  • 重要なドメイン専門家が不足している
  • 組織が非常に小さい場合、データ サイエンス チームを置くことができません

まとめ

  • データ サイエンスは、さまざまな科学的手法、アルゴリズム、プロセスを使用して、膨大な量のデータから洞察を抽出する研究分野です。
  • 統計、視覚化、ディープラーニング、機械学習は、データ サイエンスの重要な概念です。
  • データ サイエンス プロセスは、発見、データ準備、モデル計画、モデル構築、 Opera結論を出し、結果を伝えます。
  • データ サイエンティストの重要な役割は次のとおりです: 1) データ サイエンティスト 2) データ エンジニア 3) データ アナリスト 4) 統計学者 5) データ Archi6) データ管理者 7) ビジネス アナリスト 8) データ/分析マネージャー。
  • R、SQL、 Python、SaS は不可欠なデータ サイエンス ツールです。
  • ビジネス インテリジェンスの予測は過去を見据えたものですが、データ サイエンスの予測は将来を見据えたものです。
  • データ サイエンスの重要な用途は、1) インターネット検索、2) レコメンデーション システム、3) 画像および音声認識、4) ゲームの世界、5) オンライン価格比較です。
  • 多種多様な情報とデータは、データ サイエンス テクノロジーの最大の課題です。

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