Ce este Știința Datelor? Introducere, Concepts & Proces

prin: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Actualizat

⚡ Rezumat inteligent

Știința Datelor (ex-ul)tracOferă informații din volume mari de date structurate și nestructurate folosind statistică, vizualizare și învățare automată. Procesul său în șase etape, rolurile principale ale posturilor, setul de instrumente și principalele aplicații de business sunt prezentate mai jos.

  • 🔘 Definiție: Un domeniu interdisciplinar care transformă datele brute în cunoștințe pe baza cărora o afacere poate acționa.
  • ☑️ Patru componente: Statistica, vizualizarea, învățarea automată și învățarea profundă stau la baza fiecărui proiect.
  • ✅ Șase etape: Descoperire, pregătire, planificare a modelului, construire a modelului, operaționalizare și comunicare a rezultatelor.
  • 🧪 roluri: Specialist în știința datelor, inginer, analist, statistician, arhitect, administrator, analist de afaceri și manager de analiză.
  • 🛠️ scule: R, Python, SAS și Spark pentru analiză; Hadoop și Hive pentru stocare; Tableau pentru elemente vizuale.
  • ⚠️ Constrângere: Deficitul de talente, accesul restricționat la date și regulile de confidențialitate limitează ceea ce pot livra echipele.
Citește mai mult

Ce este Data Science

Ce este știința datelor?

Știința datelor este domeniul de studiu care implică extracobținerea de perspective din cantități vaste de date folosind diverse metode, algoritmi și procese științifice. Vă ajută să descoperiți tipare ascunse în datele brute. Termenul „Știința Datelor” a apărut datorită evoluției statisticii matematice, a analizei datelor și a Datele mari.

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

De ce Data Science?

Iată avantajele semnificative ale utilizării tehnologiei de analiză a datelor:

  • Datele sunt petrolul lumii de astăzi. Cu instrumentele, tehnologiile și algoritmii potriviți, putem utiliza datele și le putem transforma într-un avantaj distinct pentru afaceri.
  • Știința datelor vă poate ajuta să detectați frauda folosind algoritmi avansați de învățare automată
  • Vă ajută să preveniți orice pierderi monetare semnificative
  • Vă permite să integrați inteligența 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

Cronologia de mai jos arată cum a apărut această disciplină din statistică și analiză.

Cronologie care prezintă evoluția științei datelor de la statistică la big data
Evoluția științei datelor

Componentele Data Science

Diagrama de mai jos prezintă pe scurt cele patru elemente constitutive.

Patru componente ale științei datelor: statistică, vizualizare, învățare automată și învățare profundă

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 sau viitoare. Se împarte în linii mari în supravegheat și nesupravegheați tehnici.

Invatare profunda

Invatare profunda este o abordare de învățare automată în care rețelele neuronale stratificate învață singure caracteristicile, astfel încât algoritmul selectează modelul de analiză de urmat.

Procesul de știință a datelor

Acum în asta Tutorial știința datelor, vom învăța procesul de știință a datelor. Cele șase etape de mai jos se desfășoară în ordinea indicată:

Proces de știință a datelor în șase etape, de la descoperire până la comunicarea rezultatelor

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 inconsistențe, cum ar fi valori lipsă, coloane goale și un format de date incorect, toate acestea trebuind curățate. Trebuie să procesați, să explorați și să condiționați datele înainte de modelare. Cu cât datele sunt mai curate, cu atât predicțiile 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 vizualizareServiciile de analiză SQL, R și SAS/ACCESS sunt câteva dintre instrumentele utilizate în acest scop.

4. Construirea modelelor

În această etapă, începe procesul propriu-zis de construire a modelului. Aici, specialistul în date împarte setul de date în subseturi de antrenament și testare. Setului de date de antrenament se aplică tehnici precum asocierea, clasificarea și gruparea. Modelul, odată pregătit, este testat în raport cu setul de date „de testare”.

5. Operationalizezi

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

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.

ARTICOLE SIMILARE

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 lucrează cu cantități mari de date. Ei dezvoltă, construiesc, testează și întrețin arhitecturi precum sisteme de procesare la scară largă și baze de date.

LimbăSQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Java, Ruby, C++și Perl

Analist de date

RolUn analist de date este responsabil pentru extragerea unor cantități vaste de date. Acesta va căuta relații, tipare și tendințe în date. Later Vor oferi rapoarte și vizualizări convingătoare pentru analiza datelor și luarea celor mai viabile decizii de afaceri.

Limbă: R, PythonHTML, JS, C C++, SQL

Statistician

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

LimbăSQL, 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 protejează de 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.

LimbăSQL, Tableau, Power BI și Python

De asemenea, citiți-ne Întrebări și răspunsuri la interviul pentru știința datelor pentru exersare înainte de interviu.

Instrumente pentru știința datelor

Instrumentele sunt împărțite în patru grupe, prezentate mai jos.

Categorii de instrumente pentru știința datelor pentru analiză, depozitare, vizualizare și învățare automată

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

Diferența dintre Data Science cu BI (Business Intelligence)

Tabelul de mai jos arată cum diferă cele două.

parametrii Business Intelligence Știința datelor
Percepţie Privind înapoi Perspective
Surse de date Date structurate, în mare parte SQL, și uneori un depozit de date Date structurate și nestructurate.
Cum ar fi jurnalele, SQL, NoSQL sau text
Abordarea Statistică și vizualizare Statistici, învățare automată și grafic
Accent Trecut și prezent Analiză și Prelucrarea Limbajului Natural
Instrumente Pentaho, Microsoft BI, QlikView R, TensorFlow

De asemenea, citește diferența dintre Știința datelor și învățarea automată.

Aplicații ale științei datelor

Câteva aplicații ale Științei Datelor sunt:

Căutare pe Internet

Google Căutarea folosește tehnologia științei datelor pentru a căuta un rezultat specific într-o fracțiune de secundă.

Sisteme de recomandare

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

Recunoașterea imaginii și a vorbirii

Sistemele de recunoaștere a vorbirii, precum Siri, Google Asistentul și Alexa funcționează pe baza tehnicii Data Science. În plus, Facebook îți recunoaște prietenul atunci când încarci o fotografie cu el/ea, 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 disponibilă o rezervă adecvată de talente în știința datelor
  • Managementul nu oferă sprijin financiar pentru o echipă de știință a datelor
  • Indisponibilitatea datelor sau accesul dificil la acestea
  • 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 Știința Datelor

Întrebări frecvente

Analiza datelor interoghează datele existente pentru a explica ce s-a întâmplat și de ce, de obicei prin intermediul rapoartelor și tablourilor de bord. Știința datelor construiește modele care prezic ce se va întâmpla în continuare și se bazează mai mult pe programare, statistică și învățare automată.

Angajatorii caută o diplomă cantitativă sau un portofoliu echivalent, fluență în Python sau R, SQL și statistici. Cunoașterea domeniului contează adesea la fel de mult ca și acreditarea.

Python este prima alegere mai sigură, deoarece acoperă și ingineria, implementarea și învățarea profundă. R rămâne mai puternică pentru statistica clasică și cercetarea academică. Majoritatea echipelor de lucru citesc ambele.

Ai nevoie de statistică descriptivă, probabilități, testarea ipotezelor și algebră liniară. Calculul este important în principal atunci când proiectezi sau ajustezi modele. Demonstrațiile sunt rare, dar formulele trebuie să fie ușor de citit.

Înregistrările brute sosesc cu câmpuri lipsă, duplicate, unități inconsistente și tipuri greșite. Fiecare defect se propagă în model, așa că echipele petrec o mare parte din program remediindu-le mai întâi.

Un specialist în știința datelor formulează întrebarea, explorează datele și validează modelele într-un cadru de cercetare. Un inginer de învățare automată preia modelul validat și îl face să ruleze fiabil în producție, având în vedere monitorizarea, recalificarea și scalarea.

Inteligența artificială generativă elaborează cod exploratoriu, rezumă seturi de date și sugerează caracteristici, comprimând analiza de rutină. Judecata cu privire la ce întrebare să pui și dacă un rezultat poate fi de încredere rămâne umană.

Copilotul GitHub completează automat panda, scikit-learn și trasează codul în interior Jupyter și VS Codeși explică funcții necunoscute. Verificați fiecare sugestie în raport cu propriile date — nu poate vedea coloanele sau semnificația acestora.

Rezumați această postare cu: