✅ Введение в науку о данных - С основными компонентами и характеристиками

Введение в науку о данных

Введение в науку о данных

Data Science - одна из самых быстрорастущих, сложных и высокооплачиваемых работ в этом десятилетии. Итак, вопрос в том, что такое наука о данных? Наука о данных - это междисциплинарная область (она состоит из более чем одной области исследований), которая использует статистику, информатику и алгоритмы машинного обучения для получения информации как о структурированных, так и неструктурированных данных. По данным «Экономик Таймс», в Индии наблюдается более чем 400-процентный рост спроса на специалистов по науке в различных отраслях промышленности в период, когда предложение таких талантов свидетельствует о медленном росте.

Основные компоненты науки о данных

Основные компоненты или процесс, описанные во введении в науку о данных, следующие:

1. Исследование данных

Это самый важный шаг, так как этот шаг занимает больше всего времени. Около 70 процентов времени уходит на исследование данных. Основным компонентом науки о данных являются данные, поэтому, когда мы получаем данные, данные редко бывают в правильной структурированной форме. В данных присутствует много шума. Шум здесь означает много нежелательных данных, которые не требуются. Итак, что мы делаем на этом этапе? Этот шаг включает выборку и преобразование данных, в которых мы проверяем наблюдения (строки) и особенности (столбцы) и удаляем шум, используя статистические методы. Этот шаг также используется для проверки взаимосвязи между различными элементами (столбцами) в наборе данных. Под этой зависимостью мы понимаем, зависят ли объекты (столбцы) друг от друга или независимы друг от друга, есть ли в данных отсутствующие значения или не. Таким образом, в основном данные преобразуются и готовятся для дальнейшего использования. Следовательно, это один из самых трудоемких шагов.

2. Моделирование

Итак, к настоящему времени наши данные подготовлены и готовы к работе. Это второй шаг, где мы фактически используем алгоритмы машинного обучения. Здесь мы фактически вписываем данные в модель. Выбор модели зависит от типа данных, которые у нас есть, и бизнес-требований. Например, выбор модели для рекомендации товара клиенту будет отличаться от модели, необходимой для прогнозирования количества товаров, которые будут проданы в определенный день. Как только модель определена, мы вписываем данные в модель.

3. Тестирование модели

Это следующий шаг и очень важный в отношении производительности модели. Модель тестируется с тестовыми данными для проверки точности и других характеристик модели и внесения необходимых изменений в модель для получения желаемого результата. В случае, если мы не получаем желаемой точности, мы можем снова перейти к шагу 2 (моделирование), выбрать другую модель, а затем повторить тот же шаг 3 и выбрать модель, которая дает наилучший результат в соответствии с требованиями бизнеса.

4. Развертывание моделей

Как только мы получим желаемый результат путем надлежащего тестирования в соответствии с требованиями бизнеса, мы дорабатываем модель, которая дает нам наилучший результат в соответствии с результатами тестирования, и разворачиваем модель в производственной среде.

Характеристики науки о данных

Характеристики ученого данных следующие:

1. Понимание бизнеса

Это самая важная характеристика, поскольку, если вы не понимаете бизнес, вы не сможете создать хорошую модель, даже если у вас есть хорошие знания алгоритмов машинного обучения или статистические навыки. Специалист по данным должен понимать бизнес-требования и разрабатывать аналитику в соответствии с ними. Таким образом, знание предметной области бизнеса также становится важным или полезным.

2. Интуиция

Хотя математика является доказанной и основополагающей, ученому, занимающемуся данными, необходимо выбрать правильную модель с правильной точностью. Поскольку все модели не будут давать точно такие же результаты. Таким образом, специалист по обработке данных должен чувствовать, когда модель готова к производственному развертыванию. Им также нужна интуиция, чтобы знать, в какой момент производственная модель устарела и нуждается в рефакторинге для реагирования на меняющуюся бизнес-среду.

3. Любопытство

Наука о данных не новая область. Это было и раньше, но прогресс, достигнутый в этой области, очень быстрый, и постоянно разрабатываются новые методы решения знакомых проблем, поэтому любопытство исследователей данных изучать появляющиеся технологии становится очень важным.

Приложения

Здесь, во введении к науке о данных, мы выяснили, что приложения науки о данных огромны. Это требуется в каждой области. Вот примеры нескольких секторов, где наука о данных может использоваться или активно использоваться.

1. Маркетинг

В маркетинге есть огромные возможности, например, Стратегия улучшенного ценообразования. Такие компании, как Uber, компании электронной коммерции могут использовать ценообразование, основанное на данных, что позволяет им увеличивать свою прибыль.

2. Здравоохранение

Использование носимых данных для предотвращения и мониторинга проблем со здоровьем. Данные, полученные от организма, могут быть использованы в здравоохранении для предотвращения чрезвычайных ситуаций в будущем.

3. Банковское дело и финансы

Обсуждая введение в науку о данных теперь, мы продолжим с применением науки о данных в банковском секторе для обнаружения мошенничества, которая может быть полезна для сокращения неработающих активов банков.

4. Государственная политика

Правительство может использовать науку о данных для подготовки более эффективной политики для более полного удовлетворения потребностей людей и того, что они хотят, используя данные, которые они могут получить, проводя опросы и другие исследования из других официальных источников.

Преимущества и недостатки науки о данных

После изучения всех компонентов, характеристик и широкого введения в науку о данных мы рассмотрим преимущества и недостатки науки о данных:

преимущества

В этой теме «Введение в науку о данных» мы также покажем вам преимущества науки о данных. Вот некоторые из них:

Это помогает нам получить представление об исторических данных с помощью мощных инструментов.
Это помогает оптимизировать бизнес, нанимать нужных людей и получать больший доход, так как использование данных помогает вам принимать лучшие будущие решения для бизнеса.
Компании могут лучше разрабатывать и продавать свои продукты, поскольку они могут лучше выбирать своих целевых клиентов.
Введение в Data Science также помогает потребителям искать более качественные товары, особенно на сайтах электронной коммерции, на основе системы рекомендаций, основанной на данных.

Недостатки

Поскольку мы изучали введение в науку о данных, то теперь мы идем дальше с недостатками науки о данных:

Недостатки обычно заключаются в том, что наука о данных используется для профилирования клиентов и нарушения конфиденциальности клиентов, поскольку их информация, такая как транзакции, покупки и подписки, видна их материнским компаниям. Информация, полученная с помощью науки о данных, может быть использована против определенной группы, отдельного лица, страны или сообщества.

Введение в науку о данных - С основными компонентами и характеристиками