Ce este Data Science? Introducere, de bază Concepts & Proces

Ce este știința datelor?

Știința datelor este domeniul de studiu care implică extragerea de informații din cantități mari de date folosind diverse metode, algoritmi și procese științifice. Vă ajută să descoperiți modele ascunse din datele brute. Termenul Data Science a apărut datorită evoluției statisticii matematice, analizei datelor și Datele mari.

Știința datelor este un domeniu interdisciplinar care vă permite să extrageți cunoștințe din date structurate sau nestructurate. Știința datelor vă permite să traduceți o problemă de afaceri într-un proiect de cercetare și apoi să o traduceți înapoi într-o soluție practică.

De ce Data Science?

Iată avantajele semnificative ale utilizării tehnologiei de analiză a datelor:

Datele sunt petrolul pentru lumea de astăzi. Cu instrumentele, tehnologiile, algoritmii potriviti, putem folosi datele și le putem transforma într-un avantaj distinct de afaceri
Știința datelor vă poate ajuta să detectați frauda folosind algoritmi avansați de învățare automată
Vă ajută să preveniți orice pierderi monetare semnificative
Permite dezvoltarea abilității de inteligență în mașini
Puteți efectua o analiză a sentimentelor pentru a măsura loialitatea clienților față de marca
Vă permite să luați decizii mai bune și mai rapide
Vă ajută să recomandați produsul potrivit clientului potrivit pentru a vă îmbunătăți afacerea

Componentele Data Science

Statistici

Statistica este cea mai critică unitate a elementelor de bază ale științei datelor și este metoda sau știința de a colecta și analiza date numerice în cantități mari pentru a obține informații utile.

Vizualizare

Tehnica de vizualizare vă ajută să accesați cantități uriașe de date în imagini ușor de înțeles și digerabile.

Invatare mecanica

Invatare mecanica explorează construirea și studiul algoritmilor care învață să facă predicții despre date neprevăzute/viitoare.

Invatare profunda

Invatare profunda metoda este o nouă cercetare de învățare automată în care algoritmul selectează modelul de analiză de urmat.

Procesul de știință a datelor

Acum în asta Tutorial știința datelor, vom învăța Procesul Data Science:

1. Descoperire

Etapa de descoperire implică achiziția de date din toate sursele interne și externe identificate, ceea ce vă ajută să răspundeți la întrebarea de afaceri.

Datele pot fi:

Jurnalele de la servere web
Date culese de pe rețelele de socializare
Seturi de date de recensământ
Date transmise în flux din surse online folosind API-uri

2. preparare

Datele pot avea multe inconsecvențe, cum ar fi valori lipsă, coloane goale, un format de date incorect, care trebuie curățat. Trebuie să procesați, să explorați și să condiționați datele înainte de modelare. Cu cât datele tale sunt mai curate, cu atât previziunile tale sunt mai bune.

3. Planificarea modelului

În această etapă, trebuie să determinați metoda și tehnica de a desena relația dintre variabilele de intrare. Planificarea unui model se realizează prin utilizarea diferitelor formule statistice și instrumente de vizualizare. Serviciile de analiză SQL, R și SAS/access sunt câteva dintre instrumentele utilizate în acest scop.

4. Construirea modelelor

În acest pas, începe procesul real de construire a modelului. Aici, Data scientist distribuie seturi de date pentru instruire și testare. Tehnici precum asocierea, clasificarea și gruparea sunt aplicate setului de date de antrenament. Modelul, odată pregătit, este testat pe baza setului de date „de testare”.

5. Operationalizezi

În această etapă, livrați modelul de bază final cu rapoarte, cod și documente tehnice. Modelul este implementat într-un mediu de producție în timp real după testare amănunțită.

6. Comunicați rezultatele

În această etapă, principalele constatări sunt comunicate tuturor părților interesate. Acest lucru vă ajută să decideți dacă rezultatele proiectului sunt un succes sau un eșec pe baza intrărilor din model.

Roluri de locuri de muncă în știința datelor

Cele mai importante titluri de post de Data Scientist sunt:

Om de stiinta de date
Inginer de date
Analist de date
Statistician
Date Architect
Administrator de date
Business Analyst
Manager de date/analitice

Să aflăm în detaliu ce presupune fiecare rol:

Om de stiinta de date

Rol: Un Data Scientist este un profesionist care gestionează cantități enorme de date pentru a veni cu viziuni de afaceri convingătoare, folosind diverse instrumente, tehnici, metodologii, algoritmi etc.

Limbă: R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Pig, Spark

Inginer de date

Rol: Rolul unui inginer de date este de a lucra cu cantități mari de date. El dezvoltă, construiește, testează și întreține arhitecturi precum sisteme de procesare la scară largă și baze de date.

Limbă: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ și Perl

Analist de date

Rol: Un analist de date este responsabil pentru extragerea unor cantități mari de date. Ei vor căuta relații, modele, tendințe în date. Later el sau ea va oferi rapoarte și vizualizari convingătoare pentru analiza datelor pentru a lua cele mai viabile decizii de afaceri.

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

Statistician

Rol: Statisticianul colectează, analizează și înțelege date calitative și cantitative folosind teorii și metode statistice.

Limbă: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Sparkși Hive

Administrator de date

Rol: Administratorul de date ar trebui să se asigure că Baza de date este accesibil tuturor utilizatorilor relevanți. De asemenea, se asigură că funcționează corect și îl păstrează în siguranță hacking.

Limbă: Ruby on Rails, SQL, Java, C# și Python

Business Analyst

Rol: Acest profesionist trebuie să îmbunătățească procesele de afaceri. El/ea este un intermediar între echipa executivă de afaceri și departamentul IT.

Limbă: SQL, Tableau, Power BI și, Python

De asemenea, citiți Întrebări și răspunsuri la interviu Data Science: Click aici

Instrumente pentru știința datelor

Analiza datelor	Depozitarea datelor	Vizualizarea datelor	Invatare mecanica
R, Spark, Python si SAS	Hadoop, SQL, Stup	R, Tablou, Brut	Spark, Azure Studio ML, Mahout

Diferența dintre Data Science cu BI (Business Intelligence)

parametrii	Business Intelligence	Știința datelor
Percepţie	Privind înapoi	Perspective
Surse de date	Date structurate. În mare parte SQL, dar cândva Data Warehouse)	Date structurate și nestructurate. Cum ar fi jurnalele, SQL, NoSQL sau text
Abordarea	Statistici și vizualizare	Statistici, învățare automată și grafic
Accent	Trecut și prezent	Analiză și programare neuro-lingvistică
Instrumente	Pentaho. Microsoft Bl, QlikView,	R, TensorFlow

De asemenea, citiți diferența dintre Data Science vs Machine: Click aici

Aplicații ale științei datelor

Unele aplicații ale științei datelor sunt:

Căutare pe Internet

Căutarea Google folosește tehnologia Data Science pentru a căuta un anumit rezultat într-o fracțiune de secundă

Sisteme de recomandare

Pentru a crea un sistem de recomandare. De exemplu, „prieteni sugerați” pe Facebook sau videoclipuri sugerate” pe YouTube, totul se face cu ajutorul Data Science.

Recunoașterea imaginii și a vorbirii

Discursul recunoaște sisteme precum Siri, Google Assistant și Alexa care rulează pe tehnica științei datelor. Mai mult, Facebook vă recunoaște prietenul atunci când încărcați o fotografie cu el, cu ajutorul Data Science.

Lumea jocurilor

EA Sports, Sony, Nintendo folosesc tehnologia Data Science. Acest lucru vă îmbunătățește experiența de joc. Jocurile sunt acum dezvoltate folosind tehnici de învățare automată și se pot actualiza singure atunci când treci la niveluri superioare.

Comparație de preț online

PriceRunner, Junglee, Shopzilla lucrează la mecanismul științei datelor. Aici, datele sunt preluate de pe site-urile web relevante folosind API-uri.

Provocările tehnologiei științei datelor

Pentru o analiză precisă este necesară o mare varietate de informații și date
Nu este disponibil un grup adecvat de talente în domeniul științei datelor
Managementul nu oferă sprijin financiar pentru o echipă de știință a datelor
Indisponibilitatea/accesul dificil la date
Factorii de decizie în afaceri nu utilizează eficient rezultatele științei datelor
Este dificil să explici altora știința datelor
Probleme de confidențialitate
Lipsa unui expert semnificativ în domeniu
Dacă o organizație este foarte mică, nu poate avea o echipă de Data Science

Rezumat

Știința datelor este domeniul de studiu care implică extragerea de informații din cantități mari de date prin utilizarea diferitelor metode, algoritmi și procese științifice.
Statistica, vizualizarea, învățarea profundă, învățarea automată sunt concepte importante ale științei datelor.
Procesul de știință a datelor trece prin Descoperire, Pregătire a datelor, Planificarea modelelor, Construirea modelelor, Operaționalizați, comunicați rezultatele.
Rolurile importante ale postului de Data Scientist sunt: 1) Data Scientist 2) Data Engineer 3) Data Analyst 4) Statistician 5) Data Architect 6) Data Admin 7) Business Analyst 8) Data/Analytics Manager.
R, SQL, Python, SaS sunt instrumente esențiale pentru știința datelor.
Predicțiile Business Intelligence privesc înapoi, în timp ce pentru Data Science, privesc înainte.
Aplicații importante ale științei datelor sunt 1) Căutarea pe Internet 2) Sistemele de recomandare 3) Recunoașterea imaginilor și a vorbirii 4) Lumea jocurilor 5) Compararea prețurilor online.
Varietatea mare de informații și date este cea mai mare provocare a tehnologiei științei datelor.

S-ar putea sa-ti placa: