Khoa học dữ liệu là gì? Giới thiệu. Concepts & Quá trình
Evelyn Clarke
⚡ Tóm tắt thông minh
Ví dụ về Khoa học dữ liệutracCông ty này thu thập thông tin chi tiết từ khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc bằng cách sử dụng thống kê, trực quan hóa và máy học. Quy trình sáu bước, các vai trò công việc cốt lõi, bộ công cụ và các ứng dụng kinh doanh chính được trình bày bên dưới.
Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến...tracKhoa học dữ liệu giúp thu thập thông tin chi tiết từ lượng dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng nhiều phương pháp khoa học, thuật toán và quy trình khác nhau. Nó giúp bạn khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu thô. Thuật ngữ Khoa học dữ liệu xuất hiện do sự phát triển của thống kê toán học, phân tích dữ liệu và... dữ liệu lớn.
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành cho phép bạn...tracKhoa học dữ liệu giúp thu thập kiến thức từ dữ liệu có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Nó cho phép bạn chuyển đổi một vấn đề kinh doanh thành một dự án nghiên cứu và sau đó chuyển đổi ngược lại thành một giải pháp thực tiễn.
Tại sao lại là Khoa học Dữ liệu?
Dưới đây là những lợi thế đáng kể của việc sử dụng Công nghệ phân tích dữ liệu:
- Dữ liệu là "dầu mỏ" của thế giới hiện đại. Với các công cụ, công nghệ và thuật toán phù hợp, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu và biến nó thành lợi thế cạnh tranh rõ rệt cho doanh nghiệp.
- Khoa học dữ liệu có thể giúp bạn phát hiện gian lận bằng thuật toán học máy tiên tiến
- Nó giúp bạn ngăn ngừa mọi tổn thất tiền tệ đáng kể
- Cho phép bạn tích hợp trí thông minh vào máy móc.
- Bạn có thể thực hiện phân tích tình cảm để đánh giá mức độ trung thành với thương hiệu của khách hàng
- Nó cho phép bạn đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn
- Nó giúp bạn giới thiệu đúng sản phẩm cho đúng khách hàng để nâng cao hoạt động kinh doanh của bạn
Dòng thời gian bên dưới cho thấy ngành học này đã phát triển như thế nào từ thống kê và phân tích dữ liệu.
Thành phần khoa học dữ liệu
Sơ đồ dưới đây tóm tắt bốn khối cấu tạo cơ bản.
Thống Kê
Thống kê là đơn vị quan trọng nhất của kiến thức cơ bản về Khoa học dữ liệu và là phương pháp hoặc khoa học thu thập và phân tích dữ liệu số với số lượng lớn để có được những hiểu biết hữu ích.
Hình ảnh
Kỹ thuật trực quan hóa giúp bạn truy cập lượng dữ liệu khổng lồ bằng hình ảnh dễ hiểu và dễ hiểu.
Machine Learning
Machine Learning Nó khám phá việc xây dựng và nghiên cứu các thuật toán học cách đưa ra dự đoán về dữ liệu không lường trước được hoặc dữ liệu trong tương lai. Nó được chia rộng rãi thành các lĩnh vực chính: giám sát và không giám sát kỹ thuật.
Học kĩ càng
Học kĩ càng Đây là một phương pháp học máy trong đó các mạng nơ-ron nhiều lớp tự học các đặc trưng, do đó thuật toán sẽ chọn mô hình phân tích để tuân theo.
Quy trình Khoa học Dữ liệu
Bây giờ trong này Hướng dẫn khoa học dữ liệuChúng ta sẽ tìm hiểu Quy trình Khoa học Dữ liệu. Sáu giai đoạn dưới đây được thực hiện theo thứ tự như hình minh họa:
1. Khám phá
Bước khám phá bao gồm việc thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn bên trong và bên ngoài đã được xác định, giúp bạn trả lời câu hỏi kinh doanh.
Dữ liệu có thể là:
- Nhật ký từ máy chủ web
- Dữ liệu được thu thập từ phương tiện truyền thông xã hội
- Bộ dữ liệu điều tra dân số
- Dữ liệu được truyền trực tuyến từ các nguồn trực tuyến bằng API
KHAI THÁC. Chuẩn bị
Dữ liệu có thể chứa nhiều điểm không nhất quán như giá trị thiếu, cột trống và định dạng dữ liệu không chính xác, tất cả đều cần được làm sạch. Bạn cần xử lý, khám phá và chuẩn bị dữ liệu trước khi lập mô hình. Dữ liệu càng sạch, dự đoán càng chính xác.
3. Quy hoạch mô hình
Ở giai đoạn này, bạn cần xác định phương pháp và kỹ thuật để rút ra mối quan hệ giữa các biến đầu vào. Việc lập kế hoạch cho một mô hình được thực hiện bằng cách sử dụng các công thức thống kê khác nhau và công cụ trực quanSQL Analysis Services, R và SAS/ACCESS là một số công cụ được sử dụng cho mục đích này.
4. Xây dựng mô hình
Bước này đánh dấu sự khởi đầu của quá trình xây dựng mô hình thực tế. Tại đây, nhà khoa học dữ liệu chia tập dữ liệu thành các tập con huấn luyện và kiểm thử. Các kỹ thuật như liên kết, phân loại và phân cụm được áp dụng cho tập dữ liệu huấn luyện. Sau khi mô hình được chuẩn bị xong, nó sẽ được kiểm thử trên tập dữ liệu “kiểm thử”.
5. Operahóa
Ở giai đoạn này, bạn sẽ bàn giao mô hình cơ sở cuối cùng cùng với báo cáo, mã nguồn và tài liệu kỹ thuật. Mô hình sẽ được triển khai vào môi trường sản xuất thực tế sau khi được kiểm tra kỹ lưỡng.
6. Truyền đạt kết quả
Trong giai đoạn này, những phát hiện chính sẽ được thông báo tới tất cả các bên liên quan. Điều này giúp bạn quyết định xem kết quả của dự án là thành công hay thất bại dựa trên thông tin đầu vào từ mô hình.
Vai trò công việc khoa học dữ liệu
Chức danh công việc Nhà khoa học dữ liệu nổi bật nhất là:
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư dữ liệu
- Chuyên viên phân tích dữ liệu
- Thống kê
- Ngày ArchiTector
- Quản trị viên dữ liệu
- Chuyên viên phân tích kinh doanh
- Người quản lý dữ liệu/phân tích
Chúng ta hãy cùng tìm hiểu chi tiết về từng vai trò:
Nhà khoa học dữ liệu
Vai trò: Nhà khoa học dữ liệu là một chuyên gia quản lý lượng dữ liệu khổng lồ để đưa ra tầm nhìn kinh doanh hấp dẫn bằng cách sử dụng nhiều công cụ, kỹ thuật, phương pháp, thuật toán, v.v.
Ngôn ngữ: R, SAS, PythonSQL, Hive, MATLAB, Pig, Spark
Kỹ sư dữ liệu
Vai trò: Vai trò của kỹ sư dữ liệu Họ làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ. Họ phát triển, xây dựng, thử nghiệm và bảo trì các kiến trúc như hệ thống xử lý quy mô lớn và cơ sở dữ liệu.
Ngôn ngữ: SQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Javahồng ngọc, C++và Perl
Chuyên viên phân tích dữ liệu
Vai tròNhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm khai thác lượng dữ liệu khổng lồ. Họ sẽ tìm kiếm các mối quan hệ, mô hình và xu hướng trong dữ liệu. Later Họ sẽ cung cấp các báo cáo và hình ảnh trực quan thuyết phục để phân tích dữ liệu, từ đó đưa ra những quyết định kinh doanh khả thi nhất.
Ngôn ngữ: R, PythonHTML, JS, C, C++SQL
Thống kê
Vai trò: Nhà thống kê thu thập, phân tích và hiểu dữ liệu định tính và định lượng bằng cách sử dụng các lý thuyết và phương pháp thống kê.
Ngôn ngữSQL, R, MATLAB, Tableau, Python, perl, Sparkvà tổ ong
Quản trị viên dữ liệu
Vai trò: Quản trị viên dữ liệu phải đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu Nó có thể truy cập được bởi tất cả người dùng có liên quan. Họ cũng đảm bảo rằng nó hoạt động chính xác và được bảo vệ khỏi các rủi ro. hack.
Ngôn ngữ: Ruby trên Rails, SQL, Java, C#, và Python
Chuyên viên phân tích kinh doanh
Vai trò: Chuyên gia này cần cải thiện quy trình kinh doanh. Anh ấy/cô ấy là người trung gian giữa đội ngũ điều hành kinh doanh và bộ phận CNTT.
Ngôn ngữ: SQL, Tableau, Power BI và Python
Ngoài ra, hãy đọc Câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn về Khoa học dữ liệu Để luyện tập trước khi phỏng vấn.
Công cụ dành cho khoa học dữ liệu
Các công cụ được chia thành bốn nhóm, như hình dưới đây.
| Phân tích dữ liệu | Kho dữ liệu | Data Visualization | Machine Learning |
|---|---|---|---|
| R, Spark, Python và SAS | Hadoop, SQL, Tổ ong | R, Cảnh vật trên sân khấu, Nguyên | Spark, Azure ML Studio, Mahout |
Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu với BI (Kinh doanh thông minh)
Bảng dưới đây cho thấy sự khác biệt giữa hai loại này.
| Thông số Kỹ thuật | Kinh doanh thông minh | Khoa học dữ liệu |
|---|---|---|
| Nhận thức | Nhìn lại | Nhìn về phía trước |
| Nguồn dữ liệu | Dữ liệu có cấu trúc, chủ yếu là SQL, và đôi khi là kho dữ liệu. | Dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Giống như nhật ký, SQL, NoSQL hoặc văn bản |
| Phương pháp tiếp cận | Thống kê và trực quan hóa | Thống kê, Học máy và Đồ thị |
| Nhấn mạnh | Quá khứ & Hiện tại | Phân tích & Xử lý ngôn ngữ tự nhiên |
| CÔNG CỤ | Pentaho, Microsoft BI, QlikView | R, TensorFlow |
Ngoài ra, hãy đọc sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu và Máy học.
Các ứng dụng của Khoa học Dữ liệu
Một số ứng dụng của Khoa học dữ liệu là:
Tìm kiếm Internet
Google Công cụ tìm kiếm sử dụng công nghệ khoa học dữ liệu để tìm kiếm kết quả cụ thể chỉ trong tích tắc.
Hệ thống khuyến nghị
Để tạo ra một hệ thống đề xuất. Ví dụ: "đề xuất bạn bè" trên Facebook hoặc "đề xuất video" trên... YouTube, mọi thứ đều được thực hiện với sự trợ giúp của Khoa học dữ liệu.
Nhận dạng hình ảnh & giọng nói
Các hệ thống nhận dạng giọng nói như Siri, Google Trợ lý ảo và Alexa hoạt động dựa trên kỹ thuật khoa học dữ liệu. Hơn nữa, Facebook nhận diện bạn bè của bạn khi bạn tải ảnh chụp chung với họ, cũng nhờ vào khoa học dữ liệu.
Thế giới trò chơi
EA Sports, Sony, Nintendo đang sử dụng công nghệ khoa học dữ liệu. Điều này nâng cao trải nghiệm chơi game của bạn. Các trò chơi hiện được phát triển bằng kỹ thuật Machine Learning và chúng có thể tự cập nhật khi bạn chuyển lên cấp độ cao hơn.
So sánh giá trực tuyến
PriceRunner, Junglee, Shopzilla hoạt động trên cơ chế Khoa học dữ liệu. Tại đây, dữ liệu được lấy từ các trang web có liên quan bằng API.
Những thách thức của công nghệ khoa học dữ liệu
- Cần có nhiều thông tin và dữ liệu để phân tích chính xác
- Hiện không có đủ nguồn nhân lực chuyên gia khoa học dữ liệu đáp ứng yêu cầu.
- Ban quản lý không cung cấp hỗ trợ tài chính cho nhóm khoa học dữ liệu
- Thiếu dữ liệu hoặc khó tiếp cận dữ liệu
- Những người ra quyết định kinh doanh không sử dụng hiệu quả kết quả khoa học dữ liệu.
- Giải thích khoa học dữ liệu cho người khác là điều khó khăn
- Vấn đề riêng tư
- Thiếu chuyên gia trong lĩnh vực quan trọng
- Nếu một tổ chức có quy mô rất nhỏ, nó không thể có đội ngũ Khoa học Dữ liệu.
