Что такое наука о данных?
Data Science - это процесс применения научных вычислений для извлечения значимой информации из миллиарда и триллионов байтов данных с использованием соответствующих статистических методов.
Дисциплина, которая является устным словом каждого в эти дни. Тип, который увеличился в геометрической прогрессии в последние годы из-за огромных объемов данных, которые генерируются из нескольких источников.
Позже в этой статье мы рассмотрим, как Data Science повлияла на нашу жизнь, и как вы также можете стать специалистом по данным с правильным подходом и овладеть конкретными навыками, необходимыми для этого.
Определение
Существует масса споров о точном определении науки о данных. Оглядываясь назад, не существует формального определения, которое можно было бы присоединить к экосистеме, и разные области по-разному воспринимают науку данных.
Предположим, что любой, кто работает инженером-программистом, часто называет визуализацию данных, используя инструмент, в качестве роли Data Science, тогда как кто-то, работающий в отрасли здравоохранения и работающий с конфиденциальными данными пациентов для прогнозирования рака в клетках, будет называть это работой Data Scientist.,
С точки зрения непрофессионала, из-за разнообразия его применения люди по-разному определяются людьми, принадлежащими к разным областям, но все указывают на это одно - извлечение информации из данных с использованием некоторых методов.
Различные подмножества Data Science
Это смесь математики и статистики, машинного обучения, предметных знаний, информационных технологий и разработки программного обеспечения.
Математика и статистика - это ядро, так как все, от аналитического анализа данных до построения модели, требует работы с числами, векторами, вероятностью и так далее.
Машинное обучение можно разделить на глубокое обучение и искусственный интеллект, и это подмножество построения моделей в науке о данных. Кроме того, необходимые знания в области разработки программного обеспечения и ИТ необходимы для применения в этих областях.
Наконец, знание бизнеса или предметной области может иметь большое значение для определения точности результата, поскольку разные компании используют разные данные для прогнозирования, и использование правильных данных имеет первостепенное значение для проверки достоверности наших результатов.
Понимание науки о данных
В первую очередь это наука, используемая для выявления скрытых закономерностей из данных. Эти скрытые модели или идеи могут иметь большое значение для достижения новаторских результатов в нескольких областях и улучшения жизни людей. На изображении выше показаны шесть этапов рабочего процесса Data Science, который помогает делать прогнозы и создавать модели для использования в производстве. Это подробно описано в следующем разделе.
Работа с наукой о данных
Работа над наукой о данных будет разделена на следующие категории.
- Понимание проблемы - очень важно, чтобы формулировка проблемы была ясной, прежде чем погрузиться в реальную часть реализации. Знание того, что нужно выяснить, крайне важно для получения правильных данных и выработки идеального решения.
- Получение правильных данных - После того, как проблема будет понята, необходимо получить правильные данные для выполнения операции.
- Исследовательский анализ данных . Говорят, что девяносто процентов работы, выполняемой специалистом по обработке данных, связана с обработкой данных. Термин обработка данных относится к очистке и предварительной обработке данных перед подачей в модель. Шаги включают проверку на наличие дубликатов данных, выбросов, значений NULL и некоторых других аномалий, которые не подпадают под соглашение требуемых данных для бизнеса.
- Визуализация данных. После того, как данные очищены и предварительно обработаны, необходимо визуализировать данные, чтобы найти нужные функции или столбцы для использования в нашей модели.
- Категориальное кодирование - этот шаг применим для тех случаев, когда входные объекты являются категориальными и должны быть преобразованы в числовые (0, 1, 2 и т. Д.) Для использования в нашей модели, поскольку машина не может работать с категориями.
- Выбор модели - выбор правильной модели для конкретной постановки задачи имеет важное значение, поскольку каждая модель не может идеально вписаться в каждый набор данных.
- Использование правильной метрики - на основе бизнес-области следует выбирать метрику, которая будет определять совершенство модели.
- Коммуникация - Бизнесмен, акционеры, часто не понимают технических ноу-хау Data Science, и, следовательно, важно донести полученные результаты в простых терминах бизнесу, который затем может предложить меры по снижению любых предполагаемых рисков.
- Развертывание. После того как модель построена и бизнес удовлетворен полученными результатами, модель можно развернуть для производства и использовать в продукте.
Что вы можете сделать с Data Science?
Это быстро поглощает нашу повседневную жизнь. Начиная с пробуждения по утрам и заканчивая сном, нет ни единого момента, когда эффекты Data Science не влияют на нас. Давайте рассмотрим некоторые из способов использования Data Science, которые в последнее время упростили нашу жизнь.
Пример 1:
YouTube - любимый способ развлечения, знаний, новостей в нашей повседневной жизни. Мы предпочитаем смотреть видео, а не просматривать слайды длинных статей. Но как мы стали настолько захватывающими на YouTube? Что сделало YouTube таким уникальным и уникальным?
Ну, ответ прост. YouTube использует наши данные, чтобы рекомендовать видео; мы хотели бы видеть дальше. Он использует алгоритм рекомендательной системы для отслеживания наших шаблонов поиска и на его основе; его интеллектуальная система показывает нам те видео, которые в некоторой степени связаны с тем, которое мы видели, так что мы приклеены к каналу и продолжаем просматривать другие видео.
Таким образом, в основном, это экономит наше время и энергию, чтобы вручную искать видео, которые могут быть полезны для нас на основе наших предпочтений.
Пример 2:
Подобно YouTube, система рекомендаций также используется на сайтах электронной коммерции, таких как Netflix, Amazon.
В случае с Netflix нам показывают те телешоу или фильмы, которые в некоторой степени связаны с тем, который мы смотрели, и, таким образом, экономим наше время, чтобы искать больше похожих видео.
Кроме того, Amazon рекомендует продукты, основанные на нашем шаблоне покупок, и отображает те продукты, которые другие покупатели купили вместе с этим продуктом, или то, что мы могли бы купить на основе наших покупательских привычек или моделей.
Пример 3:
Одним из главных достижений в науке о данных является Amazon's Alexa или Apple Siri. Часто мы находимся утомительным в поиске контактов по телефону или чувствуем себя ленивыми, чтобы настроить будильник или напоминание.
В этом отношении системы виртуальных помощников делают все за нас, только слушая наши команды. Мы сообщаем Алексе или Сири о вещах, которые нам нужны, и система преобразует наш естественный голос в текст, используя топологию обработки естественного языка (мы увидим это позже), и извлекаем из этого текста идеи для решения наших проблем.
С точки зрения непрофессионала, эти интеллектуальные системы используют терминологию «речь в голос», чтобы сэкономить время и решить наши проблемы.
Пример 4:
Data Science облегчила жизнь спортсменам и людям, участвующим в спортивных аренах. Огромное количество данных, доступных в наши дни, может быть использовано для анализа состояния здоровья и психического состояния спортсмена и соответствующей подготовки к игре.
Кроме того, данные могут быть использованы для разработки стратегии и переиграть противника еще до начала матча.
Пример 5:
Data Science облегчила жизнь и в секторе здравоохранения. Медики и исследователи могли бы использовать Deep Learning для анализа клетки и в первую очередь предотвратить возникновение заболевания.
Они также могли бы назначить пациенту адекватные лекарства, основываясь на прогнозе на основе данных.
Ведущие компании по науке о данных
Это считается самой востребованной работой 21-го века с профессионалами из разных стран, начинающими путь стать специалистом по данным.
В настоящее время почти каждая компания пытается внедрить Data Science в свои продукты, чтобы упростить процесс и ускорить выполнение операций, чтобы обеспечить точность в оптимальное время. Список таких компаний огромен, и было бы сочтено несправедливым противопоставлять одну компанию другой с точки зрения лучших, поскольку разные компании используют данные по разным причинам.
Наряду с США, рынок в Индии расширяется, и это принесет пользу только профессионалам в будущем. Вот некоторые из ведущих компаний, где Data Science имеет исчерпывающее использование: -
JP Morgan, Deloitte, Bitwise, Salesforce, LinkedIn, Flipkart, WNS, Mc Kinsey & Company, IBM, Ola Cabs, Mu Sigma, Stripe, Amazon, Большая корзина, Netflix, Wipro, Корпоративный бот, Accenture, Myntra, Manthan, TCS, Cisco, Cartesian Analytics, HCL, EDGE Networks, лаборатории Walmart, Cognizant, (24) 7.ai, Target Corporation, TEG Analytics, Citrix, Sigmoid, Facebook, Twitter, Google Inc., Gobble, Reliance, Square, niki.ai, Dropbox, Airbnb, Khan Academy, Uber, Pinterest, Fractal Analytics.
Сайты, где можно найти несколько открытий Data Science - LinkedIn, Действительно, Simply Hired и AngelList.
Кто является подходящей аудиторией для изучения технологий Data Science?
Наука о данных - это работа с данными, и каждая область так или иначе использует данные. Следовательно, вам не нужно принадлежать к определенной дисциплине, чтобы быть специалистом по данным.
Тем не менее, что вам нужно сделать, это любопытное мышление и стремление извлекать информацию из данных.
Преимущества науки о данных
- Data Science может помочь уменьшить временные и бюджетные ограничения и помочь в развитии бизнеса.
- Машина определила результаты нескольких ручных заданий, которые могли быть лучше, чем человеческие воздействия.
- Это помогает предотвратить дефолт по ссуде, используемый при обнаружении мошенничества, и ряд других случаев использования в финансовой сфере.
- Генерируйте идеи из необработанных, неструктурированных текстовых данных.
- Прогнозирование будущих результатов может предотвратить финансовые потери многих крупных корпораций.
Требуемые навыки Data Science
Изображение выше указывает на важность навыков, необходимых для разных ролей.
Программирование, визуализация данных, коммуникация, интуиция данных, статистика, обработка данных, машинное обучение, разработка программного обеспечения и математика - необходимые навыки для всех, кто хочет войти в область Data Science.
Почему мы должны использовать Data Science?
Использование Data Science в научных кругах и в реальной жизни сильно отличается. В то время как в научных кругах, Data Science используется для решения нескольких интересных проектов, таких как распознавание изображений, распознавание лиц и т. Д.
С другой стороны, в повседневной жизни Data Science используется для предотвращения мошенничества, обнаружения отпечатков пальцев, рекомендаций по продуктам и так далее.
Область науки о данных
Возможности или возможности в Data Science безграничны. Как показано на изображении выше, профессионал может выполнять несколько различных функций в науке о данных в зависимости от набора навыков и уровня знаний.
Зачем нам нужна наука о данных?
Большая часть проделанной в настоящее время работы выполняется вручную и отнимает много времени и ресурсов, что часто создает помехи для бюджета, выделенного на проект. Крупные компании иногда ищут решения для оптимизации таких задач и обеспечения смягчения бюджетных и ресурсных ограничений.
Это дает возможность автоматизировать утомительные процессы и производить такие выдающиеся результаты, которые, возможно, были бы невозможны при ручной работе.
Как эта технология поможет вам в карьерном росте?
Этот опрос, проведенный Forbes, показывает, что Data Science - это будущее, и оно здесь, чтобы остаться. Дни ручного труда прошли, и Data Science автоматизировала бы каждую такую задачу. Следовательно, если вы хотите оставаться актуальным в отрасли в будущем, необходимо, чтобы вы изучили различные аспекты и увеличили свои шансы на постоянную работу.
Вывод
Если вы выпускник или работающий специалист, самое время надеяться на корабль Data Science и принять участие в сообществе Data Science.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к тому, что такое наука о данных. Здесь мы обсудили различные подмножества науки о данных, ее жизненный цикл, преимущества, область применения и т. Д. Вы также можете просмотреть другие наши предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Разница между наукой о данных и визуализацией данных
- Data Science Interview Вопросы с ответами
- Сравнение науки о данных и искусственного интеллекта
- Data Science против Data Analytics
- Введение в алгоритмы Data Science