Wat is datawetenschap? Inleiding, basisconcepten en proces

Wat is Data Science?

data Science is het studiegebied waarbij inzichten uit grote hoeveelheden gegevens worden gehaald met behulp van verschillende wetenschappelijke methoden, algoritmen en processen. Het helpt je verborgen patronen uit de ruwe data te ontdekken. De term Data Science is ontstaan ​​vanwege de evolutie van wiskundige statistiek, data-analyse en big data.

Data Science is een interdisciplinair vakgebied waarmee je kennis kunt extraheren uit gestructureerde of ongestructureerde data. Met data science kun je een bedrijfsprobleem vertalen naar een onderzoeksproject en dit vervolgens weer vertalen naar een praktische oplossing.

Waarom datawetenschap?

Hier zijn belangrijke voordelen van het gebruik van Data Analytics-technologie:

  • Data zijn de olie voor de wereld van vandaag. Met de juiste tools, technologieën en algoritmen kunnen we data gebruiken en omzetten in een duidelijk zakelijk voordeel
  • Data Science kan u helpen fraude op te sporen met behulp van geavanceerde machine learning-algoritmen
  • Het helpt u om aanzienlijke financiële verliezen te voorkomen
  • Maakt het mogelijk om intelligentievermogen in machines op te bouwen
  • U kunt sentimentanalyses uitvoeren om de merkloyaliteit van klanten te meten
  • Het zorgt ervoor dat u betere en snellere beslissingen kunt nemen
  • Het helpt u het juiste product aan de juiste klant aan te bevelen om uw bedrijf te verbeteren
Evolutie van DataSciences
Evolutie van DataSciences

Data Science-componenten

Data Science-componenten

Statistieken

Statistiek is de meest kritische eenheid van de basisbeginselen van Data Science, en het is de methode of wetenschap voor het verzamelen en analyseren van numerieke gegevens in grote hoeveelheden om bruikbare inzichten te verkrijgen.

Visualisatie

Met de visualisatietechniek krijgt u toegang tot grote hoeveelheden gegevens in gemakkelijk te begrijpen en verteerbare beelden.

Machine leren

Machine leren onderzoekt het bouwen en bestuderen van algoritmen die leren voorspellingen te doen over onvoorziene/toekomstige gegevens.

Diepe leren

Diepe leren De methode is nieuw machine learning-onderzoek waarbij het algoritme het te volgen analysemodel selecteert.

Data Science-proces

Nu in dit Data Science-zelfstudie, zullen we het Data Science-proces leren:

Data Science-proces

1. Ontdekking

De ontdekkingsstap omvat het verzamelen van gegevens uit alle geïdentificeerde interne en externe bronnen, waardoor u de zakelijke vraag kunt beantwoorden.

De gegevens kunnen zijn:

  • Logboeken van webservers
  • Gegevens verzameld via sociale media
  • Census-gegevenssets
  • Gegevens gestreamd vanuit online bronnen met behulp van API's

2. Voorbereiding

Gegevens kunnen veel inconsistenties bevatten, zoals ontbrekende waarden, lege kolommen, een onjuist gegevensformaat dat moet worden opgeschoond. U moet gegevens verwerken, verkennen en conditioneren voordat u gaat modelleren. Hoe schoner uw gegevens, hoe beter uw voorspellingen.

3. Modelplanning

In deze fase moet u de methode en techniek bepalen om de relatie tussen invoervariabelen te tekenen. De planning voor een model wordt uitgevoerd met behulp van verschillende statistische formules visualisatie tools. SQL-analyseservices, R en SAS/access zijn enkele van de tools die hiervoor worden gebruikt.

4. Modelbouw

In deze stap begint het daadwerkelijke modelbouwproces. Hier distribueert Data Scientist datasets voor training en testen. Technieken zoals associatie, classificatie en clustering worden toegepast op de trainingsdataset. Zodra het model is opgesteld, wordt het getest aan de hand van de ‘test’-dataset.

5. Operationaliseer

In deze fase levert u het definitieve baselinemodel met rapporten, code en technische documenten op. Model wordt na grondige tests in een realtime productieomgeving geïmplementeerd.

6. Communiceer resultaten

In deze fase worden de belangrijkste bevindingen aan alle belanghebbenden gecommuniceerd. Dit helpt u te beslissen of de projectresultaten een succes of een mislukking zijn op basis van de input uit het model.

Data Science-banenrollen

De meest prominente functietitels van Data Scientist zijn:

  • Gegevens Scientist
  • Data Engineer
  • Data Analyst
  • Statisticus
  • Data ArchiTect
  • Gegevensbeheerder
  • Bedrijfsanalist
  • Gegevens-/analysemanager

Laten we eens kijken wat elke rol istails in detail:

Gegevens Scientist

Rol: Een Data Scientist is een professional die enorme hoeveelheden data beheert om overtuigende bedrijfsvisies te bedenken door gebruik te maken van verschillende tools, technieken, methodologieën, algoritmen, enz.

Talen: R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Varken, Spark

Data Engineer

Rol: De rol van een data engineer is het werken met grote hoeveelheden data. Hij ontwikkelt, construeert, test en onderhoudt archistructuren zoals grootschalige verwerkingssystemen en databases.

Talen: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ en Perl

Data Analyst

Rol: Een data-analist is verantwoordelijk voor het ontginnen van grote hoeveelheden gegevens. Ze gaan op zoek naar relaties, patronen, trends in data. Later hij of zij levert overtuigende rapportage en visualisatie voor het analyseren van de gegevens om de meest haalbare zakelijke beslissingen te nemen.

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

Statisticus

Rol: De statisticus verzamelt, analyseert en begrijpt kwalitatieve en kwantitatieve gegevens met behulp van statistische theorieën en methoden.

Talen: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Spark, en Hive

Gegevensbeheerder

Rol: Gegevensbeheerder moet ervoor zorgen dat de databank is toegankelijk voor alle relevante gebruikers. Hij zorgt er ook voor dat het correct functioneert en beschermt het tegen hacking.

Talen: Ruby on Rails, SQL, Java, C# en Python

Bedrijfsanalist

Rol: Deze professional moet bedrijfsprocessen verbeteren. Hij/zij is een intermediair tussen het business executive team en de IT-afdeling.

Talen: SQL, Tableau, Power BI en Python

Lees ook de vragen en antwoorden over Data Science-interviews: Klik Hier

Tools voor data science

Tools voor data science

Data-analyse Data opslagplaats Data visualisatie Machine leren
R, Spark, Python en SAS Hadoop, SQL-, Bijenkorf R, Tableau, Rauw Spark, Azure ML-studio, Mahout

Verschil tussen datawetenschap met BI (Business Intelligence)

parameters Business Intelligence data Science
Perceptie Achteruit kijken We zien je graag
Data bronnen Gestructureerde gegevens. Meestal SQL, maar soms Data Warehouse) Gestructureerde en ongestructureerde gegevens.
Zoals logs, SQL, NoSQL of tekst
Aanpak Statistieken & Visualisatie Statistieken, machinaal leren en grafieken
nadruk Verleden en heden Analyse en neurolinguïstisch programmeren
Tools Pentaho. Microsoft Bl, QlikView, R, TensorFlow

Lees ook het verschil tussen Data Science versus Machine: Klik Hier

Toepassingen van Data Science

Enkele toepassingen van Data Science zijn:

Internet zoekopdracht

Google Zoeken maakt gebruik van Data Science-technologie om binnen een fractie van een seconde naar een specifiek resultaat te zoeken

Aanbevelingssystemen

Om een ​​aanbevelingssysteem te creëren. Bijvoorbeeld 'voorgestelde vrienden' op Facebook of voorgestelde video's' YouTube, alles gebeurt met behulp van Data Science.

Beeld- en spraakherkenning

Spraak herkent systemen als Siri, Google Assistant en Alexa die draaien op de Data Science-techniek. Bovendien herkent Facebook je vriend(in) als je met hem/haar een foto uploadt, met behulp van Data Science.

Gaming wereld

EA Sports, Sony en Nintendo gebruiken datawetenschapstechnologie. Dit verbetert uw game-ervaring. Games worden nu ontwikkeld met behulp van Machine Learning-technieken, en ze kunnen zichzelf updaten wanneer je naar een hoger niveau gaat.

Online prijsvergelijking

PriceRunner, Junglee en Shopzilla werken aan het Data Science-mechanisme. Hierbij worden met behulp van API’s gegevens van de betreffende websites opgehaald.

Uitdagingen van datawetenschapstechnologie

  • Voor een nauwkeurige analyse is een grote verscheidenheid aan informatie en gegevens vereist
  • Er is niet voldoende data science-talentpool beschikbaar
  • Het management biedt geen financiële steun aan een data science-team
  • Onbeschikbaarheid/moeilijke toegang tot gegevens
  • Zakelijke besluitvormers maken niet effectief gebruik van data Science-resultaten
  • Data science aan anderen uitleggen is lastig
  • Priveproblemen
  • Gebrek aan significante domeinexpert
  • Als een organisatie erg klein is, kan deze geen Data Science-team hebben

Samengevat

  • Data Science is het studiegebied waarbij inzichten uit grote hoeveelheden gegevens worden gehaald door gebruik te maken van verschillende wetenschappelijke methoden, algoritmen en processen.
  • Statistiek, visualisatie, deep learning en machine learning zijn belangrijke Data Science-concepten.
  • Het Data Science-proces verloopt via ontdekking, gegevensvoorbereiding, modelplanning, modelbouw, operationalisering en communicatie van resultaten.
  • Belangrijke functies voor datawetenschappers zijn: 1) Datawetenschapper 2) Data-ingenieur 3) Data-analist 4) Statisticus 5) Data Architect 6) Databeheerder 7) Businessanalist 8) Data/Analytics Manager.
  • R, SQL, Python en SaS zijn essentiële datawetenschapstools.
  • De voorspellingen van Business Intelligence kijken terug, terwijl die van Data Science vooruit kijken.
  • Belangrijke toepassingen van Data science zijn 1) Zoeken op internet 2) Aanbevelingssystemen 3) Beeld- en spraakherkenning 4) Gamingwereld 5) Online prijsvergelijking.
  • De grote verscheidenheid aan informatie en data is de grootste uitdaging van data science-technologie.