Что такое наука о данных? Введение. Concepts & Процесс

⚡ Умное резюме

Специалист по анализу данныхtracКомпания анализирует большие объемы структурированных и неструктурированных данных с помощью статистики, визуализации и машинного обучения. Ниже описан ее шестиэтапный процесс, основные должностные обязанности, набор инструментов и основные бизнес-приложения.

🔘 Определение: Междисциплинарная область, которая преобразует необработанные данные в знания, на основе которых бизнес может действовать.
☑️ Четыре компонента: В основе каждого проекта лежат статистика, визуализация, машинное обучение и глубокое обучение.
✅ Шесть этапов: Выявление закономерностей, подготовка, планирование модели, построение модели, внедрение и доведение результатов до сведения заинтересованных сторон.
🧪 Роли: Специалист по анализу данных, инженер, аналитик, статистик, архитектор, администратор, бизнес-аналитик и менеджер по аналитике.
🇧🇷 оснастка: R, Python, SAS и Spark для анализа; Hadoop и Hive для хранения данных; Tableau для визуализации.
⚠️ Ограничение: Нехватка квалифицированных кадров, ограниченный доступ к данным и правила конфиденциальности ограничивают возможности команд.

Читать

Что такое наука о данных?

Наука данных Это область исследования, которая включает в себя...tracПолучение ценных аналитических данных из огромных массивов информации с использованием различных научных методов, алгоритмов и процессов. Это помогает выявлять скрытые закономерности в исходных данных. Термин «наука о данных» возник благодаря развитию математической статистики, анализа данных и... большие данные.

Наука о данных — это междисциплинарная область, которая позволяет вам...tracНаука о данных позволяет преобразовать бизнес-задачу в исследовательский проект, а затем — в практическое решение.

Почему наука о данных?

Вот существенные преимущества использования технологии анализа данных:

Данные — это нефть для современного мира. С помощью правильных инструментов, технологий и алгоритмов мы можем использовать данные и превратить их в существенное конкурентное преимущество для бизнеса.
Data Science может помочь вам обнаружить мошенничество с помощью передовых алгоритмов машинного обучения.
Это поможет вам предотвратить значительные денежные потери.
Позволяет встраивать интеллект в машины.
Вы можете выполнить анализ настроений, чтобы оценить лояльность клиентов к бренду.
Это позволяет вам принимать более качественные и быстрые решения.
Это поможет вам порекомендовать правильный продукт нужному клиенту для улучшения вашего бизнеса.

Приведенная ниже хронология показывает, как эта дисциплина выросла из статистики и аналитики.

Хронологическая таблица, демонстрирующая эволюцию науки о данных от статистики до больших данных. — Эволюция науки о данных

Компоненты науки о данных

Приведенная ниже диаграмма суммирует четыре основных компонента.

Показатели

Статистика — это наиболее важная единица основ науки о данных, а также метод или наука о сборе и анализе числовых данных в больших количествах для получения полезной информации.

Визуализация

Техника визуализации помогает вам получить доступ к огромным объемам данных в виде простых для понимания и удобоваримых визуальных эффектов.

Машинное обучение

Машинное обучение Эта область исследований изучает создание и анализ алгоритмов, которые учатся делать прогнозы относительно непредвиденных или будущих данных. Она подразделяется на несколько основных разделов. контролируемый и бесконтрольный (pin drop).

Глубокое обучение

Глубокое обучение Это подход машинного обучения, при котором многослойные нейронные сети сами изучают признаки, после чего алгоритм выбирает модель анализа для дальнейшего использования.

Процесс обработки данных

Теперь в этом Учебник по науке о данныхВ этой статье мы изучим процесс обработки данных. Шесть этапов, описанных ниже, выполняются в указанном порядке:

1. Открытие

Этап обнаружения включает в себя получение данных из всех выявленных внутренних и внешних источников, которые помогут вам ответить на бизнес-вопрос.

Данные могут быть:

Журналы с веб-серверов
Данные собраны из социальных сетей
Наборы данных переписи населения
Данные передаются из онлайн-источников с использованием API.

2. Подготовка

В данных может быть множество несоответствий, таких как пропущенные значения, пустые столбцы и некорректный формат данных, и все это необходимо устранить. Перед моделированием необходимо обработать, исследовать и подготовить данные. Чем чище ваши данные, тем точнее будут ваши прогнозы.

3. Планирование модели

На этом этапе вам необходимо определить метод и технику построения связи между входными переменными. Планирование модели выполняется с использованием различных статистических формул и инструменты визуализацииДля этой цели используются такие инструменты, как SQL-сервисы анализа, R и SAS/ACCESS.

4. Построение модели

На этом этапе начинается собственно процесс построения модели. Здесь специалист по анализу данных разделяет набор данных на обучающую и тестовую подгруппы. К обучающему набору данных применяются такие методы, как ассоциативный анализ, классификация и кластеризация. После подготовки модель тестируется на «тестовом» наборе данных.

5. Operaнационализировать

На этом этапе вы предоставляете окончательную базовую модель вместе с отчетами, кодом и технической документацией. После тщательного тестирования модель развертывается в реальной производственной среде.

6. Сообщите о результатах

На этом этапе основные выводы доводятся до сведения всех заинтересованных сторон. Это поможет вам решить, являются ли результаты проекта успешными или неудачными, на основе входных данных модели.

Роли в области науки о данных

Наиболее известные должности Data Scientist:

Данные ученых
Инженер данных
Аналитик данных
статистик
Данные ArchiTECT
Администратор данных
Бизнес-аналитик
Менеджер данных/аналитики

Давайте узнаем, что влечет за собой каждая роль подробно:

Данные ученых

Роль: Специалист по данным — это профессионал, который управляет огромными объемами данных, чтобы создавать убедительные бизнес-видения, используя различные инструменты, методы, методологии, алгоритмы и т. д.

Языки: Р, САС, PythonSQL, Hive, MATLAB, Pig, Spark

Инженер данных

Роли: Роль инженер данных Они работают с большими объемами данных. Они разрабатывают, создают, тестируют и поддерживают архитектуры, такие как крупномасштабные системы обработки данных и базы данных.

ЯзыкиSQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Java, Рубин, C++и Perl

Аналитик данных

РолиАналитик данных отвечает за обработку огромных массивов данных. Он ищет взаимосвязи, закономерности и тенденции в данных. Later Они обеспечат убедительную отчетность и визуализацию данных для анализа и принятия наиболее эффективных бизнес-решений.

Языки: Р, PythonHTML, JS, C, C++, SQL

статистик

Роли: Статистик собирает, анализирует и понимает качественные и количественные данные, используя статистические теории и методы.

ЯзыкиSQL, R, MATLAB, Tableau, Python, Перл, Sparkи Улей

Администратор данных

Роли: Администратор данных должен убедиться, что база данных Доступен всем заинтересованным пользователям. Они также обеспечивают его корректную работу и защиту от внешних воздействий. взлом.

Языки: Ruby on Rails, SQL, Java, C# и Python

Бизнес-аналитик

Роли: Этому профессионалу необходимо улучшить бизнес-процессы. Он/она является посредником между командой руководителей бизнеса и ИТ-отделом.

ЯзыкиSQL, Tableau, Power BI и Python

Также прочтите наши Вопросы и ответы для собеседования по анализу данных для тренировки перед собеседованием.

Инструменты для науки о данных

Инструменты разделены на четыре группы, как показано ниже.

Анализ данных	Хранилище данных	Визуализация данных	Машинное обучение
R, Spark, Python и ПАВ	Hadoop, SQL, Hive	R, Tableau , Сырой	Spark, Azure ML Studio, Mahout

Разница между наукой о данных и BI (бизнес-аналитикой)

В таблице ниже показано, чем они отличаются.

Параметры	Business Intelligence	Наука данных
восприятие	Оглядываясь назад	«Взгляд вперед» в соавторстве с Кеннетом Кейсом,
Источники данных	Структурированные данные, в основном SQL, а иногда и хранилище данных.	Структурированные и неструктурированные данные. Например, журналы, SQL, NoSQL или текст.
Подход	Статистика и визуализация	Статистика, машинное обучение и график
акцент	Прошлое настоящее	Анализ и обработка естественного языка
Инструменты	Пентахо, Microsoft BI, QlikView	R, TensorFlow

Также ознакомьтесь с разницей между Наука о данных и машинное обучение.

Приложения науки о данных

Некоторые примеры применения науки о данных:

Поиск в Интернете

Google Поиск использует технологии анализа данных для поиска конкретного результата за доли секунды.

Системы рекомендаций

Для создания системы рекомендаций. Например, «рекомендованные друзья» в Facebook или «рекомендованные видео» в Facebook. YouTube, все делается с помощью Data Science.

Распознавание изображений и речи

Системы распознавания речи, такие как Siri, Google Голосовой помощник и Alexa работают на основе методов анализа данных. Более того, Facebook распознает вашего друга, когда вы загружаете с ним фотографию, также используя методы анализа данных.

Игровой мир

EA Sports, Sony, Nintendo используют технологии обработки данных. Это улучшает ваш игровой опыт. Игры теперь разрабатываются с использованием методов машинного обучения и могут обновляться при переходе на более высокие уровни.

Онлайн-сравнение цен

PriceRunner, Junglee, Shopzilla работают над механизмом обработки данных. Здесь данные извлекаются с соответствующих веб-сайтов с использованием API.

Проблемы технологий обработки данных

Для точного анализа требуется большое разнообразие информации и данных.
Наличие достаточного количества квалифицированных специалистов в области анализа данных отсутствует.
Руководство не оказывает финансовую поддержку команде по анализу данных.
Недоступность данных или затрудненный доступ к ним
Лица, принимающие бизнес-решения, неэффективно используют результаты анализа данных.
Объяснять науку о данных другим сложно
Вопросы конфиденциальности
Отсутствие значимого эксперта в данной области.
Если организация очень маленькая, у неё нет команды специалистов по анализу данных.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Анализ данных изучает имеющиеся данные, чтобы объяснить, что произошло и почему, обычно с помощью отчетов и информационных панелей. Наука о данных строит модели, которые прогнозируют, что произойдет дальше, и в большей степени опирается на программирование, статистику и машинное обучение.

Работодатели ищут специалистов с количественным образованием или эквивалентным портфолио, а также свободное владение определенными навыками. Python или R, SQL и статистика. Знания в предметной области часто имеют такое же значение, как и квалификация.

Python Это более безопасный вариант для первого выбора, поскольку он также охватывает проектирование, развертывание и глубокое обучение. R Остается более предпочтительным для классической статистики и академических исследований. Большинство рабочих групп читают и то, и другое.

Вам понадобятся описательная статистика, теория вероятности, проверка гипотез и линейная алгебра. Математический анализ важен в основном при проектировании или настройке моделей. Доказательства встречаются редко, но формулы должны быть вам понятны.

Исходные данные поступают с отсутствующими полями, дубликатами, несоответствующими единицами измерения и неправильными типами. Каждая ошибка распространяется на модель, поэтому команды тратят значительную часть времени на их исправление в первую очередь.

Специалист по анализу данных формулирует задачу, исследует данные и проверяет модели в рамках исследовательского проекта. Инженер по машинному обучению берет проверенную модель и обеспечивает ее надежную работу в производственной среде, учитывая мониторинг, переобучение и масштабируемость.

Генеративный ИИ создает исследовательский код, обобщает наборы данных и предлагает признаки, сжимая рутинный анализ. Решение о том, какой вопрос задать и можно ли доверять результату, остается за человеком.

Второй пилот GitHub код автозавершения для pandas, scikit-learn и построения графиков внутри Jupyter и VS Codeи объясняет незнакомые функции. Проверяйте каждое предложение на собственных данных — программа не видит ваши столбцы и их значение.