Vad är datavetenskap? Introduktion, Grundläggande Concepts & Bearbeta

Vad är datavetenskap?

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

Data Science är ett tvärvetenskapligt område som låter dig extrahera kunskap från strukturerad eller ostrukturerad data. Datavetenskap gör att du kan översätta ett affärsproblem till ett forskningsprojekt och sedan översätta 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, algoritmer kan vi använda data och omvandla dem 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
Tillåter att bygga intelligensförmåga 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

Data Science-komponenter

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 att bygga och studera algoritmer som lär sig att göra förutsägelser om oförutsedda/framtida data.

Deep Learning

Deep Learning metod är ny maskininlärningsforskning där algoritmen väljer analysmodellen att följa.

Datavetenskapsprocess

Nu i detta Handledning för datavetenskap, kommer vi att lära oss datavetenskapsprocessen:

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, ett felaktigt dataformat som måste rengöras. Du måste bearbeta, utforska och konditionera data innan modellering. Ju renare din data är, desto bättre är 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 visualiseringsverktyg. SQL-analystjänster, R och SAS/access är några av verktygen som används för detta ändamål.

4. Modellbyggnad

I detta steg startar själva modellbyggnadsprocessen. Här distribuerar Data scientist datamängder för utbildning och testning. Tekniker som association, klassificering och klustring tillämpas på träningsdatauppsättningen. Modellen, när den väl har förberetts, testas mot datasetet "testande".

5. Operationalisera

Du levererar den slutliga grundmodellen med rapporter, kod och tekniska dokument i detta skede. Modellen distribueras i en produktionsmiljö i realtid efter noggranna tester.

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 är att arbeta med stora mängder data. Han utvecklar, konstruerar, testar och underhåller arkitekturer som storskaliga bearbetningssystem och databaser.

Språk: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ och Perl

Data Analyst

Roll: En dataanalytiker är ansvarig för att bryta stora mängder data. De kommer att leta efter relationer, mönster, trender i data. Later han eller hon 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.

Språk: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Spark, och Hive

Dataadministratör

Roll: Dataadministratören bör se till att databas är tillgänglig för alla relevanta användare. Han ser också till 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.

Språk: SQL, Tableau, Power BI och, Python

Läs också datavetenskap intervjufrågor och svar: Klicka här

Verktyg för datavetenskap

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)

parametrar	Beslutsstöd	Data Science
Perception	Tittar bakåt	Looking Forward
Datakällor	Strukturerad data. Mestadels SQL, men en tid Data Warehouse)	Strukturerad och ostrukturerad data. Som loggar, SQL, NoSQL eller text
Tillvägagångssätt	Statistik & Visualisering	Statistik, maskininlärning och graf
betoning	Tidigare och nuvarande	Analys & neurolingvistisk programmering
verktyg	Pentaho. Microsoft Bl, QlikView,	R, TensorFlow

Läs också skillnaden mellan Data Science vs Machine: Klicka här

Tillämpningar av datavetenskap

Några tillämpningar av Data Science är:

Internet-sökning

Google Search använder datavetenskaplig teknik för att söka efter ett specifikt resultat inom en bråkdel av en sekund

Rekommendationssystem

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

Tal känner igen system som Siri, Google Assistant och Alexa som körs på datavetenskapstekniken. Dessutom känner Facebook igen din vän när du laddar upp ett foto med dem, med hjälp av Data Science.

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
Otillräcklig datavetenskaplig talangpool tillgänglig
Ledningen ger inte ekonomiskt stöd till ett datavetenskapsteam
Otillgänglighet/svår åtkomst till data
Affärsbeslutsfattare använder inte datavetenskapliga resultat effektivt
Att förklara datavetenskap för andra är svårt
Sekretessfrågor
Brist på betydande domänexpert
Om en organisation är väldigt liten kan den inte ha ett Data Science-team

Sammanfattning

Data Science är det studieområde som involverar att extrahera insikter från stora mängder data genom att använda olika vetenskapliga metoder, algoritmer och processer.
Statistik, visualisering, djupinlärning, maskininlärning är viktiga datavetenskapliga begrepp.
Datavetenskapsprocessen går igenom upptäckt, dataförberedelse, modellplanering, modellbyggande, Operationalisera, kommunicera resultat.
Viktiga uppgifter som datavetare är: 1) Datascientist 2) Dataingenjör 3) Dataanalytiker 4) Statistiker 5) Data Architect 6) Dataadministratör 7) Affärsanalytiker 8) Data/Analytics Manager.
R, SQL, Python, SaS är viktiga datavetenskapliga verktyg.
Förutsägelserna om Business Intelligence ser bakåt, medan det för Data Science ser framåt.
Viktiga tillämpningar av datavetenskap är 1) Internetsökning 2) Rekommendationssystem 3) Bild- och taligenkänning 4) Spelvärlden 5) Prisjämförelse online.
Det stora utbudet av information och data är den största utmaningen inom datavetenskapsteknologi.

Du kanske gillar: