什么是数据科学? 简介,基础 Concepts & 过程
什么是数据科学?
数据科学 是涉及使用各种科学方法、算法和流程从大量数据中提取见解的研究领域。它可以帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。数据科学这个术语的出现是由于数理统计、数据分析和数据科学的发展。 大数据.
数据科学是一个跨学科领域,可让您从结构化或非结构化数据中提取知识。数据科学使您能够将业务问题转化为研究项目,然后将其转化为实际的解决方案。
为什么选择数据科学?
以下是使用数据分析技术的显着优势:
- 数据是当今世界的石油。借助正确的工具、技术、算法,我们可以使用数据并将其转化为独特的业务优势
- 数据科学可以帮助您使用先进的机器学习算法检测欺诈
- 它可以帮助您防止任何重大的金钱损失
- 允许建立机器的智能能力
- 您可以执行情感分析来衡量客户的品牌忠诚度
- 它使您能够做出更好更快的决策
- 它可以帮助您向合适的客户推荐合适的产品,以增强您的业务
数据科学组件
统计
统计学是数据科学基础知识中最关键的单元,它是大量收集和分析数值数据以获得有用见解的方法或科学。
可视化
可视化技术可帮助您以易于理解和消化的视觉方式访问大量数据。
机器学习
机器学习 探索学习对不可预见/未来数据进行预测的算法的构建和研究。
深度学习
深度学习 方法是新的机器学习研究,其中算法选择要遵循的分析模型。
数据科学过程
现在在这个 数据科学教程,我们将学习数据科学过程:
1.发现
发现步骤涉及从所有已识别的内部和外部来源获取数据,这有助于您回答业务问题。
数据可以是:
- 来自网络服务器的日志
- 从社交媒体收集的数据
- 人口普查数据集
- 使用 API 从在线源流式传输数据
2。 制备
数据可能存在许多不一致之处,例如缺失值、空白列、不正确的数据格式,需要进行清理。您需要在建模之前处理、探索和调节数据。您的数据越干净,您的预测就越好。
3. 模型规划
在此阶段,您需要确定绘制输入变量之间关系的方法和技术。模型的规划是通过使用不同的统计公式和 可视化工具。 SQL 分析服务、R 和 SAS/access 是用于此目的的一些工具。
4. 模型构建
在此步骤中,实际的模型构建过程开始。在这里,数据科学家分发用于训练和测试的数据集。关联、分类和聚类等技术应用于训练数据集。模型一旦准备好,就会针对“测试”数据集进行测试。
5. Opera使之具体化
您在此阶段交付包含报告、代码和技术文档的最终基线模型。经过全面测试后,模型被部署到实时生产环境中。
6. 传达结果
在此阶段,主要调查结果将传达给所有利益相关者。这可以帮助您根据模型的输入来确定项目结果是成功还是失败。
数据科学职位角色
最突出的数据科学家职位是:
- 数据科学家
- 数据工程师
- 数据分析师
- 统计员
- 时间 ArchiTECT
- 数据管理
- 商业分析师
- 数据/分析经理
让我们详细了解每个角色的含义:
数据科学家
角色: 数据科学家是一名专业人士,他们管理大量数据,通过使用各种工具、技术、方法、算法等来提出令人信服的业务愿景。
语言:R,SAS, Python、SQL、Hive、Matlab、Pig、 Spark
数据工程师
角色: 的作用 数据工程师 是处理大量数据的。他开发、构建、测试和维护大型处理系统和数据库等架构。
语言:SQL、Hive、R、SAS、Matlab、 Python, Java、Ruby、C++ 和 Perl
数据分析师
角色:数据分析师负责挖掘大量数据。他们会寻找数据中的关系、模式和趋势。 Later 他或她将提供令人信服的报告和可视化效果,以分析数据并做出最可行的商业决策。
语言:R, Python、HTML、JS、C、C++、SQL
统计员
角色:统计学家使用统计理论和方法收集、分析和理解定性和定量数据。
语言:SQL、R、Matlab、Tableau、 Python, 珀尔, Spark和 Hive
数据管理员
角色:数据管理员应确保 数据库 所有相关用户均可访问。他还确保其正常运行并确保其安全 黑客.
语言:Ruby on Rails、SQL、 Java、C# 和 Python
商业分析师
角色:该专业人员需要改进业务流程。他/她是业务执行团队和 IT 部门之间的中间人。
语言:SQL、Tableau、Power BI 和 Python
另外,请阅读数据科学面试问题和答案: 了解更多
数据科学工具
数据分析 | 数据仓库 | 数据图 | 机器学习 |
---|---|---|---|
R, Spark, Python 和 SAS | Hadoop的, SQL, 蜂房 | R, 画面, 生的 | Spark, Azure 机器学习工作室,Mahout |
数据科学与 BI(商业智能)之间的区别
参数 | 商业智能 | 数据科学 |
---|---|---|
知觉 | 向后看 | 展望未来 |
数据源 | 结构化数据。主要是 SQL,但有时是数据仓库) | 结构化和非结构化数据。 如日志、SQL、NoSQL 或文本 |
途径 | 统计与可视化 | 统计、机器学习和图表 |
重点 | 过去,现在 | 分析与神经语言编程 |
工具 | 五角大楼。 Microsoft Bl, QlikView, | R, TensorFlow |
另外,请阅读数据科学与机器之间的区别: 了解更多
数据科学的应用
数据科学的一些应用是:
互联网搜索
Google 搜索使用数据科学技术在几分之一秒内搜索特定结果
推荐系统
创建推荐系统。例如,Facebook 上的“推荐好友”或 Facebook 上的“推荐视频” YouTube,一切都是在数据科学的帮助下完成的。
图像和语音识别
语音识别 Siri、Google Assistant 和 Alexa 等基于数据科学技术运行的系统。此外,在数据科学的帮助下,当你上传与你的朋友的照片时,Facebook 会识别出你的朋友。
游戏世界
EA Sports、索尼、任天堂都在使用数据科学技术。这可以增强您的游戏体验。现在,游戏是使用机器学习技术开发的,当您升级到更高级别时,它们可以自行更新。
在线价格比较
PriceRunner、Junglee、Shopzilla 致力于数据科学机制。此处,使用 API 从相关网站获取数据。
数据科学技术的挑战
- 准确分析需要大量信息和数据
- 没有足够的数据科学人才库
- 管理层不为数据科学团队提供财务支持
- 数据不可用/访问困难
- 业务决策者没有有效地利用数据科学结果
- 向他人解释数据科学很困难
- 隐私问题
- 缺乏重要的领域专家
- 如果组织很小,就不可能拥有数据科学团队
总结
- 数据科学是涉及通过使用各种科学方法、算法和流程从大量数据中提取见解的研究领域。
- 统计、可视化、深度学习、机器学习是重要的数据科学概念。
- 数据科学过程经历发现、数据准备、模型规划、模型构建、 Opera目标化,传达结果。
- 重要的数据科学家职位有:1)数据科学家 2)数据工程师 3)数据分析师 4)统计学家 5)数据 Architect 6)数据管理员7)业务分析师8)数据/分析经理。
- R、SQL、 Python、SaS 是必不可少的数据科学工具。
- 商业智能的预测是向后看的,而数据科学的预测是向前看的。
- 数据科学的重要应用是 1) 互联网搜索 2) 推荐系统 3) 图像和语音识别 4) 游戏世界 5) 在线价格比较。
- 信息和数据的多样性是数据科学技术的最大挑战。