Що таке Data Science? Введення, осн Concepts & Процес
Евелін Кларк
Що таке наука даних?
наука даних – це область дослідження, яка передбачає отримання інформації з величезних масивів даних за допомогою різноманітних наукових методів, алгоритмів і процесів. Це допомагає вам виявити приховані закономірності в необроблених даних. Термін Data Science з’явився внаслідок еволюції математичної статистики, аналізу даних і великих даних.
Наука про дані – це міждисциплінарна сфера, яка дозволяє отримувати знання зі структурованих і неструктурованих даних. Наука про дані дає змогу перетворити бізнес-проблему на дослідницький проект, а потім перетворити її назад на практичне рішення.
Чому Data Science?
Ось значні переваги використання технології аналізу даних:
- Дані — це нафта для сучасного світу. За допомогою правильних інструментів, технологій і алгоритмів ми можемо використовувати дані та перетворювати їх на явну бізнес-перевагу
- Data Science може допомогти вам виявити шахрайство за допомогою вдосконалених алгоритмів машинного навчання
- Це допоможе вам запобігти значним грошовим втратам
- Дозволяє розвивати інтелектуальні здібності в машинах
- Ви можете виконати аналіз настроїв, щоб оцінити лояльність клієнтів до бренду
- Це дозволяє приймати кращі та швидші рішення
- Це допоможе вам рекомендувати правильний продукт потрібному клієнту для покращення вашого бізнесу
Компоненти Data Science
Статистика
Статистика є найважливішою одиницею основ Data Science, і це метод або наука збору та аналізу числових даних у великих кількостях для отримання корисної інформації.
Візуалізація
Техніка візуалізації допомагає вам отримати доступ до величезних обсягів даних у вигляді простих і доступних візуальних зображень.
машинне навчання
машинне навчання досліджує побудову та вивчення алгоритмів, які навчаються робити прогнози щодо непередбачених/майбутніх даних.
Глибоке навчання
Глибоке навчання метод — це нове дослідження машинного навчання, де алгоритм вибирає модель аналізу, якої слід дотримуватися.
Процес дослідження даних
Тепер у цьому Навчальний посібник із науки про дані, ми вивчатимемо процес Data Science:
1. Відкриття
Етап виявлення передбачає отримання даних з усіх ідентифікованих внутрішніх і зовнішніх джерел, що допоможе вам відповісти на бізнес-запитання.
Дані можуть бути:
- Журнали з веб-серверів
- Дані зібрані з соціальних мереж
- Набори даних перепису
- Дані, отримані з онлайн-джерел за допомогою API
2. Підготовка
Дані можуть мати багато невідповідностей, як-от відсутні значення, порожні стовпці, неправильний формат даних, які потрібно очистити. Перед моделюванням вам потрібно обробити, вивчити та кондиціонувати дані. Що чистіші ваші дані, то кращі ваші прогнози.
3. Модель планування
На цьому етапі вам потрібно визначити метод і техніку для встановлення зв’язку між вхідними змінними. Планування моделі виконується за допомогою різних статистичних формул і засоби візуалізації. Сервіси аналізу SQL, R і SAS/access є одними з інструментів, які використовуються для цієї мети.
4. Побудова моделі
На цьому кроці починається фактичний процес створення моделі. Тут Data Scientist розповсюджує набори даних для навчання та тестування. До навчального набору даних застосовуються такі методи, як асоціація, класифікація та кластеризація. Після підготовки модель перевіряється на «тестовому» наборі даних.
5. Operaнаціоналізувати
На цьому етапі ви надаєте остаточну базову модель зі звітами, кодом і технічними документами. Після ретельного тестування модель розгортається у виробничому середовищі в реальному часі.
6. Повідомте результати
На цьому етапі ключові висновки доводяться до відома всіх зацікавлених сторін. Це допоможе вам вирішити, чи є результати проекту успішними чи невдалими на основі вхідних даних моделі.
Data Science Вакансії Ролі
Найвідоміші посади спеціаліста з даних:
- Вчений з даних
- Інженер даних
- По аналізу даних
- Статистик
- дані ArchiTECT
- Адміністратор даних
- Бізнес-аналітик
- Менеджер даних/аналітики
Давайте детально дізнаємося, що передбачає кожна роль:
Вчений з даних
Роль: Data Scientist — це професіонал, який керує величезними масивами даних, щоб розробити переконливі бізнес-бачення за допомогою різних інструментів, методів, методологій, алгоритмів тощо.
мови: R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Pig, Spark
Інженер даних
Роль: Роль а інженер даних це робота з великими обсягами даних. Він розробляє, конструює, тестує та підтримує такі архітектури, як великомасштабні системи обробки та бази даних.
мови: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ і Perl
По аналізу даних
Роль: аналітик даних відповідає за видобуток величезних обсягів даних. Вони шукатимуть зв’язки, закономірності, тенденції в даних. Later він або вона надасть переконливі звіти та візуалізацію для аналізу даних для прийняття найбільш життєздатних бізнес-рішень.
мови: R, Python, HTML, JS, C, C++ + , SQL
Статистик
Роль: Статистик збирає, аналізує та розуміє якісні та кількісні дані, використовуючи статистичні теорії та методи.
мови: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Sparkі Вулик
Адміністратор даних
Роль: Адміністратор даних повинен переконатися, що база даних доступний для всіх відповідних користувачів. Він також гарантує, що він працює правильно, і захищає його від злом.
мови: Ruby on Rails, SQL, Java, C# і Python
Бізнес-аналітик
Роль: Цей фахівець потребує вдосконалення бізнес-процесів. Він/вона є посередником між командою бізнес-менеджерів та ІТ-відділом.
мови: SQL, Tableau, Power BI та, Python
Також прочитайте питання та відповіді на інтерв’ю Data Science: Натисніть тут
Інструменти для Data Science
| Аналіз даних | Склад даних | Візуалізація даних | машинне навчання |
|---|---|---|---|
| R, Spark, Python та ПАР | Hadoop, SQL, Вулик | R, Tableau , Сирий | Spark, Azure ML studio, Mahout |
Різниця між Data Science і BI (Business Intelligence)
| Параметри | Бізнес-аналітика | наука даних |
|---|---|---|
| Сприйняття | Дивлячись назад | Заглядаючи в майбутнє |
| джерела даних | Структуровані дані. Переважно SQL, але деякий час – сховище даних) | Структуровані та неструктуровані дані. Як журнали, SQL, NoSQL або текст |
| Підхід | Статистика та візуалізація | Статистика, машинне навчання та графік |
| Акцент | Минуле і сьогодення | Аналіз та нейролінгвістичне програмування |
| Інструменти | Пентахо. Microsoft Bl, QlikView, | R, TensorFlow |
Також прочитайте різницю між Data Science та Machine: Натисніть тут
Застосування Data Science
Деякі програми Data Science:
Пошук в Інтернеті
Пошук Google використовує технологію Data Science для пошуку конкретного результату за частку секунди
Рекомендаційні системи
Створити систему рекомендацій. Наприклад, «запропоновані друзі» на Facebook або запропоновані відео». YouTube, все зроблено за допомогою Data Science.
Розпізнавання зображень і мови
Системи розпізнавання мовлення, такі як Siri, Google Assistant і Alexa, працюють на основі технології Data science. Крім того, за допомогою Data Science Facebook розпізнає вашого друга, коли ви завантажуєте з ним фото.
Ігровий світ
EA Sports, Sony, Nintendo використовують технологію Data Science. Це покращує ваш ігровий досвід. Зараз ігри розробляються з використанням техніки машинного навчання, і вони можуть самостійно оновлюватися, коли ви переходите на вищі рівні.
Порівняння цін онлайн
PriceRunner, Junglee, Shopzilla працюють над механізмом Data science. Тут дані отримуються з відповідних веб-сайтів за допомогою API.
Виклики технологій Data Science
- Для точного аналізу потрібна велика різноманітність інформації та даних
- Немає достатнього резерву наукових співробітників
- Керівництво не надає фінансової підтримки команді з вивчення даних
- Недоступність/утруднений доступ до даних
- Особи, які приймають бізнес-рішення, неефективно використовують дані Science Science
- Пояснювати науку про дані іншим важко
- Проблеми конфіденційності
- Відсутність значного експерта в галузі
- Якщо організація дуже мала, вона не може мати команду Data Science
Підсумки
- Наука про дані – це область дослідження, яка передбачає отримання інформації з величезних масивів даних за допомогою різноманітних наукових методів, алгоритмів і процесів.
- Статистика, візуалізація, глибоке навчання, машинне навчання є важливими концепціями Data Science.
- Процес дослідження даних проходить через відкриття, підготовку даних, планування моделі, побудову моделі, Operaнаціоналізувати, повідомити про результати.
- Важливі робочі ролі Data Scientist: 1) Data Scientist 2) Data Engineer 3) Data Analyst 4) Data Scientist 5) Data Scientist Architect 6) Адміністратор даних 7) Бізнес-аналітик 8) Менеджер даних/аналітики.
- R, SQL, Python, SaS є важливими інструментами науки про дані.
- Прогнози Business Intelligence дивляться назад, тоді як Data Science дивляться вперед.
- Важливими застосуваннями науки про дані є 1) пошук в Інтернеті 2) системи рекомендацій 3) розпізнавання зображень і мови 4) світ ігор 5) онлайн-порівняння цін.
- Велике розмаїття інформації та даних є найбільшим викликом технології Data Science.
