Что такое наука о данных? Введение, основные понятия и процесс

Что такое наука о данных?

Наука данных — это область исследования, которая включает извлечение информации из огромных объемов данных с использованием различных научных методов, алгоритмов и процессов. Это поможет вам обнаружить скрытые закономерности в необработанных данных. Термин «Наука о данных» появился в результате развития математической статистики, анализа данных и большие данные.

Наука о данных — это междисциплинарная область, которая позволяет извлекать знания из структурированных или неструктурированных данных. Наука о данных позволяет вам превратить бизнес-проблему в исследовательский проект, а затем перевести ее обратно в практическое решение.

Почему наука о данных?

Вот существенные преимущества использования технологии анализа данных:

  • Данные — это нефть для сегодняшнего мира. Используя правильные инструменты, технологии и алгоритмы, мы можем использовать данные и превратить их в явное преимущество для бизнеса.
  • Data Science может помочь вам обнаружить мошенничество с помощью передовых алгоритмов машинного обучения.
  • Это поможет вам предотвратить значительные денежные потери.
  • Позволяет развивать интеллектуальные способности машин.
  • 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.
Эволюция наук о данных
Эволюция наук о данных

Компоненты науки о данных

Компоненты науки о данных

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 исследует создание и изучение алгоритмов, которые учатся делать прогнозы относительно непредвиденных/будущих данных.

Глубокое обучение

Глубокое обучение Метод — это новое исследование машинного обучения, в котором алгоритм выбирает модель анализа, которой следует следовать.

Процесс обработки данных

Теперь в этом Учебник по науке о данных, мы изучим процесс обработки данных:

Процесс обработки данных

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

Данные могут иметь множество несоответствий, таких как пропущенные значения, пустые столбцы, неправильный формат данных, которые необходимо очистить. Перед моделированием вам необходимо обработать, изучить и кондиционировать данные. Чем чище ваши данные, тем лучше 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 визуализации. Службы анализа SQL, R и SAS/доступ — вот некоторые из инструментов, используемых для этой цели.

4. Построение модели

На этом этапе начинается собственно процесс построения модели. Здесь специалист по данным распространяет наборы данных для обучения и тестирования. К набору обучающих данных применяются такие методы, как ассоциация, классификация и кластеризация. После подготовки модель тестируется на «тестовом» наборе данных.

5. Внедрить в эксплуатацию

На этом этапе вы предоставляете окончательную базовую модель с отчетами, кодом и технической документацией. Модель развертывается в производственной среде реального времени после тщательного тестирования.

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
  • По анализу данных
  • статистик
  • Данные ArchiTECT
  • Администратор данных
  • Бизнес-аналитик
  • Менеджер данных/аналитики

Давайте узнаем, что каждая роль entails в деталях:

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

Инженер данных

Роли: Роль инженер данных это работа с большими объемами данных. Он разрабатывает, конструирует, тестирует и поддерживает archiтакие технологии, как крупномасштабные системы обработки данных и базы данных.

Языки: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ и Perl.

По анализу данных

Роли: Аналитик данных отвечает за анализ огромных объемов данных. Они будут искать взаимосвязи, закономерности и тенденции в данных. Later он или она предоставит убедительные отчеты и визуализацию для анализа данных и принятия наиболее жизнеспособных бизнес-решений.

Языки: R, Python, HTML, JS, C, C++, SQL.

статистик

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

Языки: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Sparkи Улей

Администратор данных

Роли: Администратор данных должен убедиться, что база данных доступен всем соответствующим пользователям. Он также гарантирует, что он работает правильно и защищает его от 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.

Языки: SQL, Tableau, Power BI и Python.

Также прочитайте вопросы и ответы на собеседовании по Data Science: Кликните сюда

Инструменты для науки о данных

Инструменты для науки о данных

Анализ данных Хранилище данных Визуализация данных Машинное обучение
R, Spark, Питон и ПАВ Hadoop, SQL, Hive R, Живая картина, Сырой Spark, Студия машинного обучения Azure, Mahout

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

параметры Business Intelligence Наука данных
восприятие Оглядываясь назад «Взгляд вперед» в соавторстве с Кеннетом Кейсом,
Источники данных Структурированные данные. В основном SQL, но 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 нейролингвистическое программирование
Инструменты Пентахо. Microsoft Бл, QlikView, R, TensorFlow

Также прочитайте разницу между Data Science и Machine: Кликните сюда

Приложения науки о данных

Некоторые приложения Data Science:

Поиск в Интернете

Поиск Google использует технологию обработки данных для поиска конкретного результата за доли секунды.

Системы рекомендаций

Создать систему рекомендаций. Например, «предлагаемые друзья» на Facebook или «предлагаемые видео» на YouTube, все делается с помощью Data Science.

Распознавание изображений и речи

Речь распознает такие системы, как Siri, Google Assistant и Alexa, работающие на основе технологии обработки данных. Более того, Facebook узнает вашего друга, когда вы загружаете с ним фотографию, с помощью Data Science.

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.
  • Недостаточный кадровый резерв в области науки о данных
  • Руководство не оказывает финансовую поддержку команде по анализу данных.
  • Отсутствие/трудный доступ к данным
  • Лица, принимающие бизнес-решения, неэффективно используют результаты науки о данных
  • Объяснять науку о данных другим сложно
  • Вопросы конфиденциальности
  • Отсутствие значимого эксперта в предметной области
  • Если организация очень маленькая, у нее не может быть команды Data Science.

Итоги

  • Наука о данных — это область исследования, которая включает извлечение информации из огромных объемов данных с использованием различных научных методов, алгоритмов и процессов.
  • Статистика, визуализация, глубокое обучение, машинное обучение — важные концепции науки о данных.
  • Процесс обработки данных включает в себя обнаружение, подготовку данных, планирование модели, построение модели, внедрение в эксплуатацию и передачу результатов.
  • Важные должностные обязанности специалиста по данным: 1) специалист по данным 2) инженер по данным 3) аналитик данных 4) статистик 5) данные Architect 6) Администратор данных 7) Бизнес-аналитик 8) Менеджер данных/аналитики.
  • R, SQL, Python, SaS — важные инструменты обработки данных.
  • Прогнозы Business Intelligence обращены назад, а Data Science — вперед.
  • Важными приложениями науки о данных являются 1) поиск в Интернете 2) системы рекомендаций 3) распознавание изображений и речи 4) игровой мир 5) онлайн-сравнение цен.
  • Большое разнообразие информации и данных является самой большой проблемой в области технологий обработки данных.