Въведение в науката за данните
Data Science е една от най-бързо развиващите се, предизвикателни и високоплатени работни места през това десетилетие. И така, въпросът е какво е наука за данни? науката за данни е интердисциплинарна област (тя се състои от повече от един клон на изследване), която използва статистически данни, компютърни науки и алгоритми за машинно обучение, за да добие представа както от структурирани, така и от неструктурирани данни. Според "Икономически Таймс" в Индия се наблюдава над 400 процента ръст на търсенето на специалисти в областта на научните данни в различни сектори на индустрията в момент, когато предлагането на такива таланти става бавен растеж.
Основни компоненти на науката за данни
Основните компоненти или процес, следвани във Въведение в науката за данни са, както следва:
1. Проучване на данни
Това е най-важната стъпка, тъй като тази стъпка отнема най-много време. Около 70 процента от времето се отделя за проучване на данни. Основната съставка на науката за данните са данните, така че когато получаваме данни, рядко данните са в правилна структурирана форма. В данните има много шум. Шумът тук означава много нежелани данни, които не се изискват. И така, какво правим в тази стъпка? Тази стъпка включва вземане на проби и трансформация на данни, при които проверяваме наблюденията (редове) и характеристики (колони) и премахваме шума, използвайки статистически методи. Тази стъпка се използва и за проверка на връзката между различни функции (колони) в набора от данни, като връзката имаме предвид дали характеристиките (колоните) зависят един от друг или са независими една от друга, дали липсват стойности в данните или не. Така по принцип данните се трансформират и подготвят за по-нататъшна употреба. Следователно това е една от най-отнемащите време стъпки.
2. Моделиране
И така, досега нашите данни са подготвени и готови да тръгнат. Това е втората стъпка, където всъщност използваме алгоритми за машинно обучение. Тук всъщност вписваме данните в модела. Изборът на модел зависи от вида на данните, които имаме и бизнес изискванията. Например, изборът на модел за препоръчване на артикул на клиент ще бъде различен от модела, необходим за прогнозиране на броя артикули, които ще бъдат продадени в определен ден. След като моделът бъде решен, ние поставяме данните в модела.
3. Тестване на модела
Това е следващата стъпка и много важна по отношение на представянето на модела. Моделът се тества с тестови данни, за да се провери точността и други характеристики на модела и да се направят необходимите промени в модела, за да се получи желаният резултат. В случай, че не получим желаната точност, можем отново да преминем към стъпка 2 (моделиране), изберете друг модел и след това повторете същата стъпка 3 и изберете модела, който дава най-добрия резултат според изискванията на бизнеса.
4. Разгръщане на модели
След като получим желания резултат чрез правилно тестване според изискванията на бизнеса, финализираме модела, който ни дава най-добрият резултат според резултатите от тестовете и внедряваме модела в производствената среда.
Характеристики на науката за данни
Характеристиките на учен с данни са следните:
1. Бизнес разбиране
Това е най-важната характеристика, тъй като освен ако не разбирате бизнеса, не можете да направите добър модел, дори ако имате добри познания за алгоритмите за машинно обучение или статистически умения. Данъчен учен трябва да разбере изискването за бизнес и да разработва анализи в съответствие с него. Така знанията за домейна за бизнеса също стават важни или полезни.
2. Интуиция
Въпреки че математиката, която участва, е доказана и основополагаща, но ученият за данни трябва да избере точния модел с правилната точност. Тъй като всички модели няма да дадат абсолютно същите резултати. Следователно ученът с данни трябва да почувства кога моделът е готов за внедряване в производството. Те също се нуждаят от интуицията, за да знаят в кой момент производственият модел е застоял и се нуждае от рефакторинг, за да отговори на променящата се бизнес среда.
3. Любопитство
Data Science не е ново поле. Това е имало и преди, но напредъкът, който се постига в тази област, е много бърз и постоянно се разработват нови методи за решаване на познати проблеми, тъй като любопитството на учените от данни да научава възникващите технологии става много важно.
Приложения
Тук във въвеждането на науката за данните разяснихме за приложенията на науката за данните, че тя е огромна. Изисква се във всяка област. Ето примери за няколко сектора, в които науката за данни може да се използва или използва активно.
1. Маркетинг
Има голям обхват в маркетинга, например, подобрена стратегия за ценообразуване Компании като Uber, компаниите за електронна търговия могат да използват ценообразуване, основано на данни, основано на данни, което им позволява да увеличат печалбите си.
2. Здравеопазване
Използване на носими данни за предотвратяване и наблюдение на здравословни проблеми. Данните, генерирани от тялото, могат да бъдат използвани в здравеопазването за предотвратяване на бъдещи извънредни ситуации.
3. Банки и финанси
Тъй като обсъждахме въвеждането в науката за данните сега, ще продължим с прилагането на използването на науката за данни в банковия сектор за разкриване на измами, което може да бъде полезно за намаляване на нереализираните активи на банките.
4. Правителствена политика
Правителството може да използва науката за данни, за да подготви по-добри политики, за да задоволи по-добре нуждите на хората и какво искат, използвайки данните, които могат да получат, като провеждат анкети и други от други официални източници.
Предимства и недостатъци на Data Science
След като преминем през всички компоненти, характеристики и широкото Въведение в науката за данни, ще проучим предимствата и недостатъците на Data Science:
Предимства
В тази тема на Въведение в науката за данни ви показваме и предимствата на Data Science. Някои от тях са както следва:
- Помага ни да добием представа от историческите данни с мощните си инструменти.
- Той помага да оптимизирате бизнеса, да наемете точните лица и да генерирате повече приходи, тъй като използването на науката за данни ви помага да вземате по-добри бъдещи решения за бизнеса.
- Компаниите могат да разработят и продават продуктите си по-добре, тъй като могат по-добре да изберат целевите си клиенти.
- Въведение в Data Science също така помага на потребителите да търсят по-добри стоки, особено в сайтовете за електронна търговия, базирани на препоръчваната от данни система за препоръки.
Недостатъци
Докато изучавахме въвеждането в науката за данните сега напредваме с недостатъците на науката за данните:
Недостатъците обикновено са, когато науката за данни се използва за профилиране на клиенти и нарушаване на поверителността на клиентите, тъй като тяхната информация, като транзакции, покупки и абонаменти, е видима от техните компании-майки. Информацията, получена с помощта на науката за данни, може да се използва срещу определена група, индивид, държава или общност.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Въведение в науката за данни. Тук сме обсъдили въвеждането в Data Science с основните компоненти и характеристики на въвеждането в науката за данните. Можете също да разгледате следните статии:
- Data Science срещу визуализация на данни
- Въпроси за интервю за Data Science
- Data Science спрямо Data Analytics
- Прогнозна анализа спрямо науката за данни
- Алгоритми за научни данни | Видове