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
数据科学的演变
数据科学的演变

数据科学组件

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:

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

数据科学工具

数据分析 数据仓库 数据图 机器学习
R, Spark, PythonSAS 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。