Introducere în știința datelor
Știința datelor este unul dintre locurile de muncă cu cea mai rapidă creștere, provocare și salarizare din acest deceniu. Deci, întrebarea este ce este știința datelor? știința datelor este un domeniu interdisciplinar (constă din mai multe ramuri de studiu) care folosește statistici, informatică și algoritmi de învățare a mașinilor pentru a obține informații atât din date structurate cât și nestructurate. Potrivit „Economic Times”, India a înregistrat o creștere de peste 400 la sută a cererii pentru profesioniștii din domeniul științei datelor din diverse sectoare industriale, într-un moment în care oferta unui astfel de talent este o creștere lentă.
Principalele componente ale științei datelor
Principalele componente sau procese urmate în Introducerea științei datelor este următoarea:
1. Explorare de date
Este cel mai important pas, deoarece acest pas consumă cel mai mult timp. Aproximativ 70% din timp sunt cheltuiți în explorarea datelor. Principalul ingredient pentru știința datelor este datele, astfel încât atunci când obținem date, rareori datele sunt într-o formă structurată corectă. Sunt multe zgomote în date. Zgomotul aici înseamnă o mulțime de date nedorite care nu sunt necesare. Deci, ce facem în acest pas? Această etapă implică eșantionarea și transformarea datelor în care verificăm observațiile (rândurile) și caracteristicile (coloane) și eliminăm zgomotul folosind metode statistice. Acest pas este de asemenea utilizat pentru a verifica relația dintre diferite caracteristici (coloane) din setul de date, prin relație ne referim dacă funcțiile (coloanele) sunt dependente una de cealaltă sau independente unele de altele, indiferent dacă lipsesc valori în date sau nu. Deci, practic, datele sunt transformate și readaptate pentru o utilizare ulterioară. Prin urmare, acesta este unul dintre cei mai mulți pași care consumă timp.
2. Modelare
Deci, până acum datele noastre sunt pregătite și sunt gata de plecare. Acesta este al doilea pas în care folosim de fapt algoritmi de învățare automată. Aici încadrăm efectiv datele în model. Selecția unui model depinde de tipul de date pe care îl avem și de cerințele de afaceri. De exemplu, selecția modelului pentru recomandarea unui articol unui client va fi diferită de modelul necesar pentru a prezice numărul de articole care vor fi vândute într-o anumită zi. Odată ce modelul este decis, încadrăm datele în model.
3. Testarea modelului
Este următorul pas și foarte important în ceea ce privește performanța modelului. Modelul este testat cu date de testare pentru a verifica precizia și alte caracteristici ale modelului și a face modificările necesare în model pentru a obține rezultatul dorit. În cazul în care nu obținem precizia dorită, putem merge din nou la pasul 2 (modelare), selectați un model diferit, apoi repetați același pas 3 și alegeți modelul care dă cel mai bun rezultat conform cerinței de afaceri.
4. Implementarea modelelor
Odată ce obținem rezultatul dorit prin testarea corespunzătoare conform cerințelor de afaceri, finalizăm modelul care ne oferă cel mai bun rezultat în funcție de rezultatele testării și implementăm modelul în mediul de producție.
Caracteristicile științei datelor
Caracteristicile unui om de știință de date sunt următoarele:
1. Înțelegerea afacerilor
Este cea mai importantă caracteristică, deoarece dacă nu înțelegeți afacerea, nu puteți face un model bun chiar dacă aveți cunoștințe bune despre algoritmi de învățare automată sau abilități statistice. Un om de știință trebuie să înțeleagă cerințele afacerii și să dezvolte analize în conformitate cu aceasta. Deci, cunoașterea domeniului de afaceri devine, de asemenea, importantă sau de ajutor.
2. Intuiția
Deși matematica implicată este dovedită și fundamentală, dar un om de știință de date trebuie să aleagă modelul potrivit cu exactitatea corectă. Deoarece toate modelele nu vor renunța la aceleași rezultate. Deci, un om de știință de date trebuie să se simtă atunci când un model este gata pentru implementarea producției. De asemenea, aceștia au nevoie de intuiția pentru a ști în ce moment modelul de producție este învechit și au nevoie de refactorizare pentru a răspunde la schimbarea mediului de afaceri.
3. Curiozitatea
Știința datelor nu este un domeniu nou. A mai existat până acum, dar progresele înregistrate în acest domeniu sunt foarte rapide și noi metode de soluționare a problemelor familiare sunt dezvoltate în mod constant, astfel încât curiozistul de date de a învăța tehnologiile emergente devine foarte important.
Aplicații
Aici, în introducerea științei datelor, am clarificat despre aplicațiile științei datelor că este imens. Este necesar în fiecare domeniu. Iată câteva exemple de câteva sectoare în care știința datelor poate fi folosită sau folosită activ.
1. Marketing
Există un domeniu uriaș în marketing, de exemplu, strategia de îmbunătățire a prețurilor Companiile precum Uber, companiile de comerț electronic pot utiliza prețuri bazate pe știința datelor, ceea ce le permite să-și crească profiturile.
2. Asistența medicală
Folosirea datelor purtabile pentru prevenirea și monitorizarea problemelor de sănătate. Datele generate din organism pot fi utilizate în asistență medicală pentru a preveni urgențele viitoare.
3. Bănci și finanțe
Pe măsură ce am discutat despre introducerea în știința datelor acum, vom merge mai departe cu aplicarea utilizărilor științei datelor în sectorul bancar pentru detectarea fraudei, care poate fi de ajutor în reducerea activelor neperformante ale băncilor.
4. Politici guvernamentale
Guvernul poate folosi știința datelor pentru a pregăti politici mai bune pentru a răspunde mai bine nevoilor oamenilor și a ceea ce dorește folosind datele pe care le pot obține prin efectuarea de sondaje și altele din alte surse oficiale.
Avantajele și dezavantajele științei datelor
După ce parcurgem toate componentele, caracteristicile și vasta Introducere în știința datelor, vom explora avantajele și dezavantajele științei datelor:
avantaje
În acest subiect al Introducere în știința datelor, vă arătăm, de asemenea, avantajele științei datelor. Unele dintre ele sunt următoarele:
- Ne ajută să obținem informații despre datele istorice cu instrumentele sale puternice.
- Vă ajută să optimizați afacerea, să angajați persoane potrivite și să generați mai multe venituri, deoarece utilizarea științei datelor vă ajută să luați decizii viitoare mai bune pentru afacere.
- Companiile își pot dezvolta și comercializa mai bine produsele, deoarece pot selecta mai bine clienții-țintă.
- Introducere în știința datelor ajută consumatorii să caute bunuri mai bune, în special în site-urile de comerț electronic bazate pe sistemul de recomandări bazat pe date.
Dezavantaje
Pe măsură ce am studiat despre introducerea în știința datelor acum, mergem înainte cu dezavantajele științei datelor:
Dezavantajele sunt în general când știința datelor este utilizată pentru profilarea clienților și pentru încălcarea confidențialității clienților, deoarece informațiile lor, cum ar fi tranzacțiile, cumpărăturile și abonamentele, sunt vizibile companiile lor mamă. Informațiile obținute folosind știința datelor pot fi utilizate împotriva unui anumit grup, individ, țară sau comunitate.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Introducere în știința datelor. Aici am discutat introducerea în știința datelor cu principalele componente și caracteristici ale introducerii în știința datelor. De asemenea, puteți consulta următoarele articole:
- Data Science vs vizualizarea datelor
- Întrebări de interviu pentru știința datelor
- Data Science vs Data Analytics
- Analiza predictivă față de știința datelor
- Algoritmi de știință a datelor | Tipuri