Чи варто вчитися новачкові Python чи спочатку R?

Python є безпечнішим першим вибором, оскільки він також охоплює інженерію, розгортання та глибоке навчання. R залишається кращим варіантом для класичної статистики та академічних досліджень. Більшість робочих груп читають обидва.

Що таке наука про дані? Вступ, Concepts & Процес

⚡ Розумний підсумок

наука про дані (екс)tracотримує аналітичне уявлення з великих обсягів структурованих та неструктурованих даних за допомогою статистики, візуалізації та машинного навчання. Нижче наведено його шестиетапний процес, основні посадові ролі, набір інструментів та основні бізнес-додатки.

🔘 Визначення: Міждисциплінарна галузь, яка перетворює необроблені дані на знання, на основі яких може діяти бізнес.
☑️ Чотири компоненти: Статистика, візуалізація, машинне навчання та глибоке навчання лежать в основі кожного проєкту.
✅ Шість етапів: Виявлення, підготовка, планування моделі, побудова моделі, впровадження та повідомлення результатів.
🧪 ролі: Спеціаліст з обробки даних, інженер, аналітик, статистик, архітектор, адміністратор, бізнес-аналітик та менеджер з аналітики.
🛠️ інструменти: R, Python, САС та Spark для аналізу; Hadoop та Hive для зберігання даних; Tableau для візуальних образів.
⚠️ Обмеження: Брак талантів, обмежений доступ до даних та правила конфіденційності обмежують можливості команд.

Детальніше

Що таке наука даних?

наука даних це галузь дослідження, яка включає колишнєtracотримання інформації з величезних обсягів даних за допомогою різних наукових методів, алгоритмів та процесів. Це допомагає вам виявити приховані закономірності в необроблених даних. Термін «наука про дані» виник завдяки еволюції математичної статистики, аналізу даних та великих даних.

Наука про дані – це міждисциплінарна галузь, яка дозволяє вамtracзнання зі структурованих або неструктурованих даних. Наука про дані дозволяє 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 сучасного світу. За допомогою правильних інструментів, технологій та 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 вбудовувати інтелект у машини
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

Наведена нижче часова шкала показує, як ця дисципліна виросла зі статистики та аналітики.

Хронологія еволюції науки про дані від статистики до великих даних — Еволюція науки про дані

Компоненти Data Science

На діаграмі нижче підсумовано чотири структурні блоки.

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 створення та вивчення алгоритмів, які навчаються робити прогнози щодо непередбачених або майбутніх даних. Він загалом поділяється на контрольований та без нагляду методи.

Глибоке навчання

Глибоке навчання – це підхід машинного навчання, в якому багатошарові нейронні мережі самостійно вивчають ознаки, тому алгоритм вибирає модель аналізу, якої слід дотримуватися.

Процес дослідження даних

Тепер у цьому Навчальний посібник із науки про дані, ми вивчимо процес обробки даних. Шість етапів, наведених нижче, виконуються в зазначеному порядку:

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, таких як відсутні значення, порожні стовпці та неправильний формат даних, і все це потребує очищення. Перед моделюванням потрібно обробити, дослідити та підготувати дані. Чим чистіші ваші дані, тим 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 візуалізаціїСлужби аналізу SQL, R та SAS/ACCESS – це деякі з інструментів, що використовуються для цієї мети.

4. Побудова моделі

На цьому кроці починається власне процес побудови моделі. Тут спеціаліст з обробки даних розділяє набір даних на навчальні та тестові підмножини. До навчального набору даних застосовуються такі методи, як асоціація, класифікація та кластеризація. Після підготовки модель тестується на «тестовому» наборі даних.

5. Operaнаціоналізувати

На цьому етапі ви надаєте остаточну базову модель зі звітами, кодом та технічною документацією. Після ретельного тестування модель розгортається у робочому середовищі реального часу.

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 працює з великими обсягами даних. Вони розробляють, створюють, тестують та підтримують архітектури, такі як великомасштабні системи обробки даних та бази даних.

мовиSQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Java, Рубі, C++та Perl

По аналізу даних

РольАналітик даних відповідає за аналіз величезних обсягів даних. Він шукатиме взаємозв'язки, закономірності та тенденції в даних. Later вони нададуть переконливу звітність та візуалізацію для аналізу даних, щоб приймати найбільш життєздатні бізнес-рішення.

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

Статистик

Роль: Статистик збирає, аналізує та розуміє якісні та кількісні дані, використовуючи статистичні теорії та методи.

мовиSQL, R, MATLAB, Tableau, Python, Perl, Sparkі Вулик

Адміністратор даних

Роль: Адміністратор даних повинен переконатися, що база даних доступний усім відповідним користувачам. Вони також забезпечують його правильну роботу та захищають 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.

мовиSQL, Tableau, Power BI та Python

Також прочитайте наш Запитання та відповіді на співбесіді з Data Science для практики перед співбесідою.

Інструменти для Data Science

Інструменти поділено на чотири групи, як показано нижче.

Аналіз даних	Склад даних	Візуалізація даних	машинне навчання
R, Spark, Python та ПАР	Hadoop, SQL, Вулик	R, Tableau , Сирий	Spark, Azure Студія машинного навчання, Махаут

Різниця між Data Science і BI (Business Intelligence)

У таблиці нижче показано, чим вони відрізняються.

Параметри	Бізнес-аналітика	наука даних
Сприйняття	Дивлячись назад	Заглядаючи в майбутнє
джерела даних	Структуровані дані, здебільшого SQL, а іноді й 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 обробка природної мови
Інструменти	Пентахо, Microsoft Бізнес-аналітика, QlikView	R, TensorFlow

Також прочитайте різницю між Наука про дані та машинне навчання.

Застосування Data Science

Деякі застосування науки про дані:

Пошук в Інтернеті

Google Пошук використовує технологію обробки даних для пошуку певного результату за частку секунди.

Розпізнавання зображень і мови

Системи розпізнавання мовлення, такі як Siri, Google Асистент та Alexa працюють на основі методу Data Science. Більше того, Facebook розпізнає вашого друга, коли ви завантажуєте з ним фотографію, за допомогою Data Science.

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 талантів у галузі обробки даних
Керівництво не надає фінансової підтримки команді з вивчення даних
Недоступність даних або складний доступ до них
Особи, що приймають бізнес-рішення, неефективно використовують результати науки про дані
Пояснювати науку про дані іншим важко
Проблеми конфіденційності
Відсутність значного експерта в предметній області
Якщо організація дуже мала, вона не може мати команду з обробки даних

Поширені запитання

Аналіз даних досліджує існуючі дані, щоб пояснити, що сталося і чому, зазвичай за допомогою звітів та інформаційних панелей. Наука про дані створює моделі, які передбачають, що станеться далі, і більше спирається на програмування, статистику та машинне навчання.

Роботодавці шукають диплом з кількісної оцінки або еквівалентне портфоліо, вільне володіння Python або R, SQL та статистика. Знання предметної області часто мають таке ж значення, як і кваліфікація.

Python є безпечнішим першим вибором, оскільки він також охоплює інженерію, розгортання та глибоке навчання. R залишається сильнішим для класичної статистики та академічних досліджень. Більшість робочих груп читають обидва.

Вам потрібні описова статистика, ймовірність, перевірка гіпотез та лінійна алгебра. Математичний аналіз має головне значення під час розробки або налаштування моделей. Докази трапляються рідко, але формули мають бути зрозумілими для вас.

Необроблені записи надходять з відсутніми полями, дублікатами, невідповідними одиницями вимірювання та неправильними типами. Кожен недолік поширюється на модель, тому команди витрачають значну частину графіка на їх виправлення в першу чергу.

Спеціаліст з обробки даних формулює питання, досліджує дані та перевіряє моделі в дослідницькому середовищі. Інженер з машинного навчання бере перевірену модель та забезпечує її надійну роботу у виробництві, враховуючи моніторинг, перенавчання та масштабування.

Генеративний ШІ створює дослідницький код, узагальнює набори даних і пропонує функції, стискаючи рутинний аналіз. Рішення про те, яке питання поставити та чи можна довіряти результату, залишається людським.

Копілот GitHub автозаповнення pandas, scikit-learn та побудова коду всередині Jupyter та VS Code, і пояснює незнайомі функції. Перевіряйте кожну пропозицію на основі власних даних — програма не бачить ваших стовпців чи їхнього значення.