Vad är datavetenskap? Introduktion, Concepts & Bearbeta

Vad är datavetenskap?

Data Science är det studieområde som involverar extracfå insikter från stora mängder data med hjälp av olika vetenskapliga metoder, algoritmer och processer. Det hjälper dig att upptäcka dolda mönster i rådata. Termen datavetenskap har uppstått på grund av utvecklingen av matematisk statistik, dataanalys och stora uppgifter.

Datavetenskap är ett tvärvetenskapligt område som låter dig extrackunskap från strukturerad eller ostrukturerad data. Datavetenskap gör det möjligt att översätta ett affärsproblem till ett forskningsprojekt och sedan omsätta det tillbaka till en praktisk lösning.

Varför Data Science?

Här är betydande fördelar med att använda dataanalysteknik:

• Data är oljan för dagens värld. Med rätt verktyg, teknologier och algoritmer kan vi använda data och omvandla den till en tydlig affärsfördel.
• Data Science kan hjälpa dig att upptäcka bedrägerier med hjälp av avancerade maskininlärningsalgoritmer
• Det hjälper dig att förhindra betydande monetära förluster
• Låter dig bygga in intelligens i maskiner
• Du kan utföra sentimentanalys för att mäta kundernas varumärkeslojalitet
• Det gör att du kan ta bättre och snabbare beslut
• Det hjälper dig att rekommendera rätt produkt till rätt kund för att förbättra din verksamhet

Tidslinjen nedan visar hur disciplinen växte fram ur statistik och analys.

Data Science-komponenter

Diagrammet nedan sammanfattar de fyra byggstenarna.

Statistik

Statistik är den mest kritiska enheten i datavetenskapens grunder, och det är metoden eller vetenskapen för att samla in och analysera numerisk data i stora mängder för att få användbara insikter.

Visualisering

Visualiseringstekniken hjälper dig att komma åt enorma mängder data i lättförståeliga och lättsmälta bilder.

Maskininlärning

Maskininlärning utforskar byggandet och studiet av algoritmer som lär sig att göra förutsägelser om oförutsedda eller framtida data. Den är i stort sett uppdelad i övervakas och oövervakad tekniker.

Deep Learning

Deep Learning är en maskininlärningsmetod där skiktade neurala nätverk lär sig funktionerna själva, så att algoritmen väljer vilken analysmodell som ska följas.

Datavetenskapsprocess

Nu i detta Handledning för datavetenskap, kommer vi att lära oss datavetenskapsprocessen. De sex stegen nedan följer i den ordning som visas:

1. Upptäckt

Upptäcktssteget innebär att du skaffar data från alla identifierade interna och externa källor, vilket hjälper dig att svara på affärsfrågan.

Uppgifterna kan vara:

• Loggar från webbservrar
• Data insamlad från sociala medier
• Census datamängder
• Data strömmade från onlinekällor med API:er

2. Förberedelse

Data kan ha många inkonsekvenser, som saknade värden, tomma kolumner och felaktigt dataformat, vilka alla behöver rensas. Du måste bearbeta, utforska och konditionera data innan du modellerar. Ju renare dina data är, desto bättre blir dina förutsägelser.

3. Modellplanering

I detta skede måste du bestämma metoden och tekniken för att rita sambandet mellan indatavariabler. Planering för en modell utförs genom att använda olika statistiska formler och visualiseringsverktygSQL-analystjänster, R och SAS/ACCESS är några av de verktyg som används för detta ändamål.

4. Modellbyggnad

I detta steg börjar själva modellbyggandet. Här delar dataforskaren upp datamängden i tränings- och testdelmängder. Tekniker som association, klassificering och klustring tillämpas på träningsdatamängden. När modellen är förberedd testas den mot "test"-datasetet.

5. Operationalisera

I detta steg levererar du den slutliga basmodellen med rapporter, kod och tekniska dokument. Modellen driftsätts i en produktionsmiljö i realtid efter noggrann testning.

6. Kommunicera resultat

I detta skede kommuniceras de viktigaste resultaten till alla intressenter. Detta hjälper dig att avgöra om projektresultaten är en framgång eller ett misslyckande baserat på indata från modellen.

Data Science jobb roller

De mest framträdande jobbtitlarna för Data Scientist är:

• Datavetenskapare
• Datatekniker
• Data Analyst
• Statistiker
• Data Architect
• Dataadministratör
• Affärsanalytiker
• Data/Analytics Manager

Låt oss lära oss vad varje roll innebär i detalj:

Datavetenskapare

Roll: En datavetare är en professionell som hanterar enorma mängder data för att komma med övertygande affärsvisioner genom att använda olika verktyg, tekniker, metoder, algoritmer, etc.

Språk: R, SAS, Python, SQL, Hive, MATLAB, Pig, Spark

Datatekniker

Roll: Rollen som en dataingenjör arbetar med stora mängder data. De utvecklar, konstruerar, testar och underhåller arkitekturer som storskaliga bearbetningssystem och databaser.

SpråkSQL, Hive, R, SAS, MATLAB Python, JavaRubin, C++och Perl

Data Analyst

RollEn dataanalytiker ansvarar för att utvinna stora mängder data. De letar efter samband, mönster och trender i data. Later De kommer att leverera övertygande rapportering och visualisering för att analysera data för att fatta de mest hållbara affärsbesluten.

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

Statistiker

Roll: Statistikern samlar in, analyserar och förstår kvalitativa och kvantitativa data med hjälp av statistiska teorier och metoder.

SpråkSQL, R, MATLAB, Tableau Python, Perl, Spark, och Hive

Dataadministratör

Roll: Dataadministratören bör se till att databas är tillgänglig för alla relevanta användare. De säkerställer också att den fungerar korrekt och skyddar den från hacking.

Språk: Ruby on Rails, SQL, Java, C# och Python

Affärsanalytiker

Roll: Den här proffsen behöver förbättra affärsprocesser. Han/hon är en mellanhand mellan företagsledningen och IT-avdelningen.

SpråkSQL, Tableau, Power BI och Python

Läs också vår Intervjufrågor och svar inom datavetenskap för övning inför en intervju.

Verktyg för datavetenskap

Verktygen är indelade i fyra grupper, som visas nedan.

Dataanalys	Datalagring	Datavisualisering	Maskininlärning
R, Spark, Python och SAS	Hadoop, SQL, Bikupa	R, Tableau, Rå	Spark, Azure ML Studio, Mahout

Skillnaden mellan datavetenskap med BI (Business Intelligence)

Tabellen nedan visar hur de två skiljer sig åt.

Driftparametrar	Beslutsstöd	Data Science
Perception	Tittar bakåt	Looking Forward
Datakällor	Strukturerad data, mestadels SQL, och ibland ett datalager	Strukturerad och ostrukturerad data. Som loggar, SQL, NoSQL eller text
Tillvägagångssätt	Statistik och visualisering	Statistik, maskininlärning och graf
betoning	Tidigare och nuvarande	Analys och naturlig språkbehandling
Verktyg	Pentaho, Microsoft BI, QlikView	R, TensorFlow

Läs också skillnaden mellan Datavetenskap och maskininlärning.

Tillämpningar av datavetenskap

Några tillämpningar av datavetenskap är:

Internet-sökning

Google sökning använder datavetenskapsteknik för att söka efter ett specifikt resultat inom en bråkdels sekund.

Rekommendationssystem

För att skapa ett rekommendationssystem. Till exempel ”föreslagna vänner” på Facebook eller ”föreslagna videor” på YouTube, allt görs med hjälp av Data Science.

Bild- och taligenkänning

Taligenkänningssystem som Siri, Google Assistent och Alexa använder sig av datavetenskaplig teknik. Dessutom känner Facebook igen din vän när du laddar upp ett foto med dem, med hjälp av datavetenskap.

Spelvärlden

EA Sports, Sony, Nintendo använder datavetenskapsteknik. Detta förbättrar din spelupplevelse. Spel är nu utvecklade med hjälp av maskininlärningsteknik, och de kan uppdatera sig själva när du går till högre nivåer.

Prisjämförelse online

PriceRunner, Junglee, Shopzilla arbetar med mekanismen för datavetenskap. Här hämtas data från relevanta webbplatser med hjälp av API:er.

Data Science Technologys utmaningar

• En stor mängd information och data krävs för korrekt analys
• En tillräcklig pool av datavetenskapliga talanger saknas
• Ledningen ger inte ekonomiskt stöd till ett datavetenskapsteam
• Otillgänglighet av, eller svår åtkomst till, data
• Affärsbeslutsfattare använder inte datavetenskapliga resultat effektivt
• Att förklara datavetenskap för andra är svårt
• Sekretessfrågor
• Brist på en betydande domänexpert
• Om en organisation är mycket liten kan den inte ha ett datavetenskapsteam

Vanliga frågor