Czym jest nauka o danych? Wprowadzenie Concepts & Proces

Co to jest Data Science?

Nauka danych jest obszarem studiów obejmującym np.tracWyciąganie wniosków z ogromnych ilości danych za pomocą różnych metod naukowych, algorytmów i procesów. Pomaga odkryć ukryte wzorce w surowych danych. Termin „nauka o danych” pojawił się w wyniku rozwoju statystyki matematycznej, analizy danych i… big danych.

Nauka o danych to interdyscyplinarna dziedzina, która pozwala natracWiedza z danych ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych. Nauka o danych pozwala przełożyć problem biznesowy na projekt badawczy, a następnie przełożyć go z powrotem na praktyczne rozwiązanie.

Dlaczego analiza danych?

Oto znaczące zalety stosowania technologii analizy danych:

• Dane to paliwo dla dzisiejszego świata. Dzięki odpowiednim narzędziom, technologiom i algorytmom możemy wykorzystać dane i przekształcić je w wyraźną przewagę biznesową.
• Nauka o danych może pomóc Ci wykryć oszustwa przy użyciu zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego
• Pomaga zapobiegać znaczącym stratom pieniężnym
• Umożliwia wbudowanie inteligencji w maszyny
• Możesz przeprowadzić analizę nastrojów, aby zmierzyć lojalność klientów wobec marki
• Dzięki niemu możesz podejmować lepsze i szybsze decyzje
• Pomaga Ci polecić właściwy produkt właściwemu klientowi, aby ulepszyć Twój biznes

Poniższa oś czasu pokazuje, jak dyscyplina ta wyrosła ze statystyki i analityki.

Komponenty nauki o danych

Poniższy diagram podsumowuje cztery podstawowe elementy.

Statystyki

Statystyka jest najważniejszą jednostką podstaw nauki o danych i jest metodą lub nauką polegającą na gromadzeniu i analizowaniu danych liczbowych w dużych ilościach w celu uzyskania przydatnych spostrzeżeń.

Wizualizacja

Technika wizualizacji pomaga uzyskać dostęp do ogromnych ilości danych w formie łatwych do zrozumienia i przyswajalnych wizualizacji.

Nauczanie maszynowe

Nauczanie maszynowe Bada budowę i badanie algorytmów, które uczą się przewidywać nieprzewidziane lub przyszłe dane. Dzieli się szeroko na nadzorowany oraz bez nadzoru Techniki.

głęboki Learning

głęboki Learning jest podejściem uczenia maszynowego, w którym warstwowe sieci neuronowe same uczą się cech, dzięki czemu algorytm wybiera model analizy, który będzie naśladował.

Proces nauki danych

Teraz w tym Samouczek dotyczący nauki o danychPoznamy proces analizy danych. Sześć poniższych etapów przebiega w podanej kolejności:

1. Odkrycie

Etap odkrywania polega na pozyskaniu danych ze wszystkich zidentyfikowanych źródeł wewnętrznych i zewnętrznych, co pomaga odpowiedzieć na pytanie biznesowe.

Dane mogą być:

• Logi z serwerów WWW
• Dane zebrane z mediów społecznościowych
• Zbiory danych spisowych
• Dane przesyłane strumieniowo ze źródeł internetowych przy użyciu interfejsów API

2. Przygotowanie

Dane mogą zawierać wiele niespójności, takich jak brakujące wartości, puste kolumny i niepoprawny format danych, które wymagają oczyszczenia. Przed modelowaniem należy przetworzyć, zbadać i uwarunkować dane. Im czystsze dane, tym lepsze prognozy.

3. Planowanie modelowe

Na tym etapie należy określić metodę i technikę rysowania relacji pomiędzy zmiennymi wejściowymi. Planowanie modelu odbywa się przy użyciu różnych wzorów statystycznych i narzędzia do wizualizacjiDo tego celu służą m.in. usługi analizy SQL, R i SAS/ACCESS.

4. Budowa modelu

Na tym etapie rozpoczyna się właściwy proces budowy modelu. Analityk danych dzieli zbiór danych na podzbiory treningowy i testowy. Do zbioru danych treningowych stosuje się techniki takie jak asocjacja, klasyfikacja i klasteryzacja. Po przygotowaniu model jest testowany na zbiorze danych „testowych”.

5. Operanacjonalizować

Na tym etapie dostarczasz ostateczny model bazowy wraz z raportami, kodem i dokumentacją techniczną. Po gruntownej analizie model jest wdrażany w środowisku produkcyjnym w czasie rzeczywistym.

6. Komunikuj wyniki

Na tym etapie najważniejsze ustalenia są przekazywane wszystkim zainteresowanym stronom. Pomaga to w podjęciu decyzji, czy wyniki projektu okażą się sukcesem, czy porażką, na podstawie danych wejściowych z modelu.

Role w pracy związanej z nauką o danych

Najbardziej znane stanowiska analityków danych to:

• Dane Scientist
• Data Engineer
• Analityk danych
• Statystyk
• Dane ArchiTECT
• Administrator danych
• Analitycy Biznesowi
• Menedżer danych/analiz

Przyjrzyjmy się szczegółowo, na czym polega każda rola:

Dane Scientist

Rola: Data Scientist to specjalista, który zarządza ogromnymi zbiorami danych w celu opracowywania interesujących wizji biznesowych przy użyciu różnych narzędzi, technik, metodologii, algorytmów itp.

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

Data Engineer

Rola: Rola A inżynier danych Pracuje z dużymi ilościami danych. Zajmuje się tworzeniem, budową, testowaniem i utrzymaniem architektur, takich jak systemy przetwarzania na dużą skalę i bazy danych.

Języki:SQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Java, Rubin, C++i Perl

Analityk danych

RolaAnalityk danych jest odpowiedzialny za eksplorację ogromnych ilości danych. Będzie szukał relacji, wzorców i trendów w danych. Later będą dostarczać przekonujące raporty i wizualizacje do analizy danych, co pozwoli na podejmowanie najtrafniejszych decyzji biznesowych.

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

Statystyk

Rola: Statystyk gromadzi, analizuje i rozumie dane jakościowe i ilościowe, korzystając z teorii i metod statystycznych.

Języki:SQL, R, MATLAB, Tableau, Python, Perł, Sparki Ula

Administrator danych

Rola: Administrator danych powinien upewnić się, że plik baza danych jest dostępny dla wszystkich odpowiednich użytkowników. Zapewniają również jego prawidłowe działanie i chronią go przed włamanie.

Języki: Ruby on Rails, SQL, Java, C# i Python

Analitycy Biznesowi

Rola: Ten profesjonalista musi ulepszyć procesy biznesowe. Jest pośrednikiem pomiędzy zespołem wykonawczym firmy a działem IT.

Języki:SQL, Tableau, Power BI i Python

Przeczytaj także nasze Pytania i odpowiedzi na rozmowie kwalifikacyjnej z zakresu nauki o danych do ćwiczeń przed rozmową kwalifikacyjną.

Narzędzia do nauki o danych

Narzędzia podzielono na cztery grupy pokazane poniżej.

Analiza danych	Magazyn danych	Wizualizacja danych	Nauczanie maszynowe
R, Spark, Python oraz SAS	Hadoop, SQL, Ul	R, Żywy obraz, Surowy	Spark, Azure ML Studio, Mahout

Różnica między nauką o danych a BI (Business Intelligence)

Poniższa tabela pokazuje różnice między nimi.

Parametry	Wywiad Gospodarczy	Nauka danych
Postrzeganie	Patrząc wstecz	Patrząc w przyszłość
Źródła danych	Ustrukturyzowane dane, głównie SQL, a czasami magazyn danych	Dane strukturalne i nieustrukturyzowane. Podobnie jak dzienniki, SQL, NoSQL lub tekst
Podejście	Statystyki i wizualizacja	Statystyki, uczenie maszynowe i wykresy
nacisk	Przeszłość i teraźniejszość	Analiza i przetwarzanie języka naturalnego
Narzędzia	Pentaho, Microsoft BI, QlikView	R, TensorFlow

Przeczytaj także o różnicy między Nauka o danych i uczenie maszynowe.

Zastosowania nauki o danych

Oto niektóre zastosowania nauki o danych:

Wyszukiwanie w Internecie

Google wyszukiwanie wykorzystuje technologię nauki o danych w celu znalezienia konkretnego wyniku w ułamku sekundy.

Systemy rekomendacji

Aby utworzyć system rekomendacji. Na przykład „sugerowani znajomi” na Facebooku lub „sugerowane filmy” na YouTube, wszystko odbywa się za pomocą Data Science.

Rozpoznawanie obrazu i mowy

Systemy rozpoznawania mowy, takie jak Siri, Google Asystent i Alexa działają w oparciu o technologię Data Science. Co więcej, Facebook rozpoznaje Twojego znajomego, gdy dodasz z nim wspólne zdjęcie, dzięki wykorzystaniu Data Science.

Świat gier

EA Sports, Sony i Nintendo korzystają z technologii Data Science. Zwiększa to Twoje wrażenia z gry. Gry są obecnie tworzone przy użyciu technik uczenia maszynowego i mogą się same aktualizować, gdy przejdziesz na wyższy poziom.

Porównanie cen w Internecie

PriceRunner, Junglee, Shopzilla pracują nad mechanizmem Data Science. W tym przypadku dane są pobierane z odpowiednich stron internetowych za pomocą interfejsów API.

Wyzwania technologii nauki o danych

• Do dokładnej analizy wymagana jest duża różnorodność informacji i danych
• Brak odpowiedniej puli talentów w dziedzinie nauki o danych
• Kierownictwo nie zapewnia wsparcia finansowego zespołowi zajmującemu się analizą danych
• Brak dostępności danych lub utrudniony dostęp do nich
• Decydenci biznesowi nie wykorzystują efektywnie wyników badań naukowych dotyczących danych
• Wyjaśnianie innym nauki o danych jest trudne
• Prywatne problemy
• Brak znaczącego eksperta w danej dziedzinie
• Jeśli organizacja jest bardzo mała, nie może mieć zespołu zajmującego się nauką o danych

FAQ