Какво е наука за данни?
Data Science е процесът на прилагане на научни изчисления за извличане на смислена информация от милиарда и трилиона байта данни чрез използване на подходящи статистически методи.
Дисциплината, която е дума от уста на хората днес. Типът, който се увеличава експоненциално през последните години поради огромните обеми от данни, които се генерират от множество източници.
По-късно в тази статия ще разгледаме как Data Science е повлияла на живота ни и как бихте могли също да бъдете Data Scientist с правилното отношение и овладяване на специфичните умения, необходими за него.
дефиниция
Води се мащабен дебат относно точното определение на Data Science. При заден план не съществува формална дефиниция, която би могла да бъде прикрепена към екосистемата и различните полета възприемат Data Science по различен начин.
Да предположим, че всеки, който работи като софтуерен инженер, често би определил визуализацията на данните, използвайки инструмент като роля в Data Science, докато някой, който работи в индустрията на здравеопазването и се занимава с чувствителни данни за пациентите, за да прогнозира рак от клетките, би нарекъл това на работа на Data Scientist,
По отношение на миряните, поради разнообразието на приложението му, се определя по различен начин от хора, принадлежащи към различни области, но всички посочват едно нещо - извличане на информация от данни чрез някои методи.
Различните подмножества на Data Science
Това е смес от математика и статистика, машинно обучение, познаване на домейни, ИТ и разработка на софтуер.
Математиката и статистиката са ядрото, тъй като всичко от проучвателните анализи на данни до изграждането на модели изисква справяне с числа, вектори, вероятност и т.н.
Машинното обучение може да бъде допълнително разделено на задълбочено обучение и изкуствен интелект и това е подмножеството за изграждане на модели на Data Science. Освен това в тези области се считат за необходими основните разработки на софтуер и ИТ уменията.
И накрая, притежаването на знания за бизнеса или домейна би могло да измине дълъг път при определянето на точността на резултата, тъй като различните бизнеси използват различни данни за прогнозиране и използването на правилните данни е от изключително значение за проверка на достоверността на нашите резултати.
Разбиране на науката за данни
Това е преди всичко науката, използвана за разкриване на скрити модели от данни. Тези скрити модели или прозрения биха могли да изминат дълъг път в постигането на революционни резултати в няколко области и да подобрят живота на хората. Изображението по-горе показва шестте етапа в работния процес на Data Science, който помага при изготвянето на прогнози и изграждането на модели, които да се използват в производството. Подробно е описано в следващия раздел.
Работа с Data Science
Работата по Science Science ще бъде разделена на следните категории.
- Разбиране на проблема - Важно е изявлението на проблема да е ясно, преди да се потопите в действителната част за изпълнение. Знанието за това какво да разберете е от решаващо значение за получаване на точните данни и за получаване на перфектното решение.
- Получаване на правилни данни - След като проблемът е разбран, е наложително да получите правилните данни за извършване на операцията.
- Изследователски анализ на данни - Казано е, че деветдесет процента от работата, извършена от Data Scientist, е Wrangling Data. Терминът разбъркване на данни се отнася до почистване и предварителна обработка на данните преди подаване на модела. Стъпките включват проверка за дублиращи се данни, отшелници, стойности на NULL и няколко други аномалии, които не попадат в обхвата на желаните данни за бизнеса.
- Визуализация на данни - След като данните са почистени и предварително обработени, е необходимо да визуализирате данните, за да откриете правилните функции или колони, които да използвате за нашия модел.
- Категорично кодиране - Тази стъпка е приложима за онези случаи, когато входните характеристики са категорични и е необходимо да бъдат трансформирани в числови (0, 1, 2 и т.н.), за да бъдат използвани в нашия модел, тъй като машината не може да работи с категории.
- Избор на модел - Изборът на подходящ модел за конкретен проблем на проблема е от съществено значение, тъй като всеки модел не може да се вписва перфектно за всеки набор от данни.
- Използване на правилния показател - Въз основа на бизнес домейна трябва да бъде избран показателят, който би определил перфектността на даден модел.
- Комуникация - Бизнесменът, акционерите, често не разбират техническото ноу-хау на Data Science и следователно е от съществено значение да съобщават констатациите в опростен вид на бизнеса, който впоследствие може да измисли мерки за смекчаване на всички предвидени рискове.
- Разгръщане - След като моделът е изграден и бизнесът е доволен от откритията, моделът може да бъде използван за производство и да се използва в продукта.
Какво можете да направите с Data Science?
Бързо консумира ежедневието ни. Започвайки от събуждането сутрин до лягането, няма нито един момент, който влиянието на Data Science не ни влияе. Нека разгледаме някои от употребите на Data Science, които улесняват живота ни в последно време.
Пример 1:
YouTube е любимият режим на забавление, знания, новини в ежедневието ни. Предпочитаме да гледаме видеоклипове, отколкото да преглеждаме слайдове на дълги статии. Но как станахме толкова пристрастяващи към YouTube? Какво направи YouTube толкова уникален и различен?
Е, отговорът е прост. YouTube използва нашите данни, за да препоръча видеоклиповете; бихме искали да видим следващия. Той използва алгоритъм на препоръчителна система за проследяване на нашите модели на търсене и въз основа на това; неговата разузнавателна система ни показва онези видеоклипове, които донякъде са свързани с този, който сме гледали, така че ние сме залепени за канала и продължаваме да сърфираме през другите видеоклипове.
Така че в общи линии, това ни спестява време и енергия да търсим ръчно видеоклипове, които могат да ни бъдат полезни въз основа на нашите харесвания.
Пример 2:
Подобно на YouTube, системата за препоръки се използва и в уебсайтове за електронна търговия като Netflix, Amazon.
В случая на Netflix, ни се показват онези телевизионни предавания или филми, които донякъде са свързани с този, който сме гледали и по този начин спестяваме време да търсим още подобни видеоклипове.
Освен това Amazon препоръчва продуктите на базата на нашия модел на покупка и показва тези продукти, които други купувачи са закупили заедно с този продукт или тези, които бихме могли да купим въз основа на нашите навици или модели за пазаруване.
Пример 3:
Един от най-големите пробиви в Data Science е Alexa на Amazon или Siri на Apple. Често се оказваме досадни да сърфираме по телефона си за контакти или се чувстваме мързеливи да настроим звънци или напомняния.
В тази връзка виртуалните асистентски системи правят всички неща за нас само като слушат нашите команди. Ние казваме на Alexa или Siri за нещата, които искаме, и системата преобразува естествения ни глас в текст, използвайки топологията на обработката на естествен език (ще видим по-късно) и извличаме прозрения от този текст, за да решим проблемите си.
Казано по-просто, тази интелигентна система използва терминологията Speech to Voice, за да спести време и да реши нашите проблеми.
Пример 4:
Data Science също облекчи живота на спортисти и хора, участващи в спортните арени. Огромното количество данни, които са на разположение в наши дни, могат да бъдат използвани за анализ на здравословните и психичните състояния на спортиста, за да се подготви съответно за игра.
Също така, данните биха могли да бъдат използвани за изработване на стратегии и изпреварване на противника още преди началото на мача.
Пример 5:
Data Science също облекчи живота в сектора на здравеопазването. Медиците и изследователите биха могли да използват Deep Learning, за да анализират клетката и да спрат на първо място да се появи заболяване.
Те биха могли също да предпишат адекватни лекарства за пациент въз основа на прогнозата от данните.
Водещи компании за научни данни
Счита се за най-търсената работа на 21-ви век с професионалисти от различен произход, тръгващи по пътя на ставането на Data Scientist.
В наши дни почти всяка компания се опитва да включи Data Science в своите продукти, за да опрости процеса и да ускори бързо операциите, за да осигури точност в оптимално време. Списъкът с такива компании е огромен и би се считало за несправедливо да се хвърлят една срещу друга по отношение на най-добрите, тъй като различните компании използват данни по различни причини.
Наред със САЩ, пазарът в Индия се разширява и това ще е от полза само за професионалисти в бъдеще. Ето някои от най-добрите компании, където Data Science има изчерпателно използване: -
JP Morgan, Deloitte, Bitwise, Salesforce, LinkedIn, Flipkart, WNS, Mc Kinsey & Company, IBM, Ola Cabs, Mu Sigma, Stripe, Amazon, Big Basket, Netflix, Wipro, Enterprise Bot, 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.
Сайтовете, на които можете да намерите няколко отвора за Data Science са - LinkedIn, Всъщност, просто наети и AngelList.
Коя е подходящата аудитория за изучаване на технологиите на Data Science?
Data Science означава работа с данни и всяко поле използва данни по някакъв или друг начин. Следователно, не е нужно да принадлежите на конкретна дисциплина, за да бъдете Data Scientist.
Това, което трябва да направите, е любопитен начин на мислене и нетърпение да извлечете прозрения от данните.
Предимства на Data Science
- Science Science може да помогне за намаляване на ограниченията за разпределяне на времето и бюджета и да помогне за растежа на бизнеса.
- Машината определи резултати от няколко ръчни задачи, които могат да бъдат по-добри от човешките ефекти.
- Той помага да се предотврати неизпълнението на заем, използвано при откриване на измами и няколко други случаи на използване във финансовата област.
- Генериране на прозрения от сурови, неструктурирани текстови данни.
- Прогнозирането на бъдещия резултат би могло да предотврати финансовите загуби на много големи корпорации.
Необходими умения за наука за данни
Горното изображение показва важността на необходимите умения въз основа на различни роли.
Програмиране, визуализация на данни, комуникация, интуиция на данни, статистика, борба с данни, машинно обучение, софтуерно инженерство и математика са необходимите умения за всеки, който иска да влезе в пространството на науката.
Защо трябва да използваме Data Science?
Използването на Data Science в академичните среди и в реалния живот е много различно. Докато сте в академични среди, Data Science се използва за решаване на няколко готини проекта като разпознаване на изображения, разпознаване на лица и т.н.
От друга страна, в ежедневието Data Science се използва за предотвратяване на измами, откриване на пръстови отпечатъци, препоръка на продукта и т.н.
Обхват на научните данни
Възможностите или обхвата на Data Science са безгранични. Както е показано на изображението по-горе, професионалистът може да работи в няколко различни роли в Data Science в зависимост от набора от умения и нивото на експертиза.
Защо имаме нужда от Data Science?
Голяма част от работата, извършена в наши дни, е ръчна и отнема много време и ресурси, което често създава пречки за бюджета, отделен за проекта. Големите компании понякога търсят решения, за да оптимизират подобни задачи и да гарантират, че ограничаването на бюджета и ресурсите е смекчено.
Дава възможност да се автоматизират досадните процеси и да се получат такива изключителни резултати, които може би не са били възможни при ръчна работа.
Как тази технология би ви помогнала в кариерния растеж?
Това проучване на Forbes показва, че Data Science е бъдещето и е тук да остане. Дните на ръчна работа приключиха и Data Science щеше да автоматизира всяка такава задача. Следователно, ако искате да останете актуални в бранша в бъдеще, е необходимо да научите различните аспекти и да увеличите шансовете си винаги да бъдете наети.
заключение
Ако сте завършил или работещ професионалист, крайно време е да се надявате на кораба Data Science и да се включите в общността на Data Science.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Какво е наука за данни. Тук обсъдихме различни подмножества на науката за данни, нейния жизнен цикъл, предимство, обхват и т.н. Можете също да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Разлика между Data Science и визуализация на данни
- Въпроси за интервю с данни за науката с отговори
- Сравнение на Data Science с изкуствен интелект
- Data Science спрямо Data Analytics
- Въведение в алгоритмите за научни данни