Czym jest nauka o danych? Wprowadzenie Concepts & Proces
Evelyn Clarke
⚡ Inteligentne podsumowanie
Były naukowiec ds. danychtracts insight z dużych wolumenów danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, wykorzystując statystykę, wizualizację i uczenie maszynowe. Poniżej przedstawiono sześcioetapowy proces, główne role zawodowe, zestaw narzędzi i główne aplikacje biznesowe.
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
