Ce este știința datelor?
Data Science este procesul de aplicare a calculelor științifice pentru a extrage informații semnificative din miliarde și miliarde de octeți de date prin utilizarea metodelor statistice adecvate.
Disciplina care este cuvântul fiecăruia în zilele noastre. Tipul care a crescut exponențial în ultimii ani din cauza volumelor enorme de date care sunt generate din surse multiple.
Mai târziu în acest articol, am analiza modul în care Știința Datelor ne-a afectat viața și cum ați putea fi și un om de știință a datelor cu atitudinea potrivită și stăpânirea abilităților specifice necesare pentru aceasta.
Definiție
Există o dezbatere masivă despre definiția exactă a științei datelor. În retrospectivă, nu există o definiție formală care să poată fi atașată ecosistemului, iar câmpurile diferite percep știința datelor în mod diferit.
Să presupunem că oricine lucrează ca inginer software ar defini adesea vizualizarea datelor utilizând un instrument ca rol de Data Science, în timp ce cineva care lucrează în industria de sănătate și se ocupă de date sensibile ale pacienților pentru a prezice cancerul din celule, ar putea numi un loc de muncă Data Scientist .
În termeni laici, datorită diversității aplicației sale, este definit în mod diferit de persoanele care aparțin unor câmpuri diferite, dar toate indică acel lucru - extragerea informațiilor din date folosind unele metode.
Diferitele subseturi ale Științei Datelor
Acesta este un amestec de matematică și statistică, învățare automată, cunoștințe de domeniu, IT și dezvoltare de software.
Matematica și statisticile sunt elementul principal, întrucât totul de la analiza datelor exploratorii până la construirea modelelor necesită tratarea numerelor, vectorilor, probabilității și așa mai departe.
Învățarea mașină ar putea fi împărțită în continuare în învățare profundă și inteligență artificială și este subsetul de construire a modelului de știință a datelor. În plus, se consideră că sunt necesare aplicații esențiale pentru dezvoltarea de software și IT în aceste domenii.
În cele din urmă, cunoașterea afacerii sau a domeniului ar putea parcurge un drum lung în determinarea exactității rezultatului, deoarece întreprinderile diferite utilizează date diferite pentru predicție și utilizarea datelor corecte este de maximă importanță în verificarea credibilității producției noastre.
Înțelegerea științei datelor
În primul rând, Știința este folosită pentru a descoperi tipare ascunse din date. Aceste modele sau idei ascunse ar putea parcurge un drum lung în obținerea unor rezultate de ultimă oră în mai multe domenii și în îmbunătățirea vieții oamenilor. Imaginea de mai sus arată cele șase etape dintr-un flux de lucru al Științei Datelor care ajută la crearea de predicții și la construirea modelelor care vor fi utilizate în producție. Este descris în detalii în secțiunea următoare.
Lucrul cu Data Science
Activitatea de știință a datelor ar fi împărțită în următoarele categorii.
- Înțelegerea problemei - Este esențial ca declarația problemei să fie clară înainte de a vă arunca în partea de implementare reală. Cunoașterea a ceea ce trebuie descoperit este crucială pentru a obține datele corecte și pentru a obține soluția perfectă.
- Obținerea datelor corecte - După ce problema este înțeleasă, este imperativ să obțineți datele potrivite pentru a efectua operațiunea.
- Analiza exploratorie a datelor - S-a spus că nouăzeci la sută din munca depusă de un om de știință a datelor este Data Wrangling. Termenul de wrangling se referă la curățarea și pre-procesarea datelor înainte de a fi introduse cu modelul. Etapele implică verificarea datelor duplicate, valorile NULL și a altor alte anomalii care nu intră sub convenția datelor dorite pentru întreprindere.
- Vizualizarea datelor - După ce datele sunt curățate și prelucrate în prealabil, este necesară vizualizarea datelor pentru a afla caracteristicile sau coloanele potrivite pentru modelul nostru.
- Codificare categorică - Această etapă este aplicabilă în cazurile în care caracteristicile de intrare sunt categorice și trebuie transformate în numeric (0, 1, 2, etc.), care trebuie utilizate în modelul nostru, deoarece mașina nu poate funcționa cu categorii.
- Selecția modelului - Selectarea modelului potrivit pentru o anumită declarație a problemelor este esențială, deoarece fiecare model nu se poate încadra perfect pentru fiecare set de date.
- Utilizarea metricii corecte - Pe baza domeniului de afaceri, ar trebui selectată metrica care ar determina perfectitatea unui model.
- Comunicare - De multe ori, omul de afaceri, acționarii nu înțeleg cunoștințele tehnice ale științei datelor și, prin urmare, este esențial să comunicăm rezultatele în termeni simpli întreprinderii care ar putea apoi să adopte măsuri pentru atenuarea riscurilor prevăzute.
- Implementare - Odată ce modelul este construit, iar afacerea este satisfăcută de constatări, modelul ar putea fi implementat în producție și utilizat în produs.
Ce poți face cu Data Science?
Ne consumăm rapid viața de zi cu zi. Începând de la trezirea dimineața până la culcare, nu există un singur moment în care efectele științei datelor nu ne influențează. Să ne uităm la unele dintre utilizările științei datelor care ne-a făcut viața ușoară în ultimele timpuri.
Exemplul 1:
YouTube este modul preferat de divertisment, cunoștințe, știri din viața noastră de zi cu zi. Preferăm să urmărim videoclipuri decât să parcurgem diapozitive de articole lungi. Dar cum am devenit atât de dependenți de YouTube? Ce a făcut YouTube atât de unic și de diferit?
Ei bine, răspunsul este simplu. YouTube folosește datele noastre pentru a recomanda videoclipurile; am dori să vedem în continuare. Utilizează un algoritm de sistem recomandator pentru a urmări modelele noastre de căutare și bazat pe asta; sistemul său de informații ne arată acele videoclipuri care sunt oarecum legate de cele pe care le-am văzut, astfel încât să fim lipiți de canal și să continuăm navigarea prin celelalte videoclipuri.
Deci, practic, ne economisește timp și energie pentru a căuta manual videoclipuri care ne-ar putea fi de ajutor pe baza gustului nostru.
Exemplul 2:
Similar cu YouTube, sistemul recomandator este folosit și pe site-urile de comerț electronic precum Netflix, Amazon.
În cazul Netflix, ni se arată acele emisiuni TV sau filme care sunt înrudite oarecum cu cele pe care le-am vizionat și astfel ne economisim timpul pentru a căuta mai multe videoclipuri similare.
În plus, Amazon recomandă produsele bazate pe modelul nostru de cumpărare și afișează acele produse pe care alți cumpărători le-au cumpărat împreună cu acel produs sau ce am putea cumpăra pe baza obiceiurilor sau modelelor noastre de cumpărături.
Exemplul 3:
Una dintre principalele descoperiri în domeniul științei datelor este Alexa sau Amazon Siri de la Amazon. Deseori ne este anevoios să navigăm prin telefonul nostru pentru contacte sau să ne simțim leneși să configureze clopote sau memento-uri de alarmă.
În acest sens, sistemele de asistenți virtuali fac toate lucrurile pentru noi doar ascultând comenzile noastre. Spunem Alexa sau Siri despre lucrurile pe care le dorim și sistemul ne transformă vocea naturală în text utilizând topologia procesării limbajului natural (am vedea asta mai târziu) și extragem informații din acel text pentru a ne rezolva problemele.
În termeni laici, acest sistem inteligent utilizează terminologia Speech to Voice pentru a economisi timp și a ne rezolva problemele.
Exemplul 4:
Știința datelor a ușurat viața sportivilor și a persoanelor implicate în arenele sportive. Cantitatea enormă de date disponibile în aceste zile ar putea fi folosită pentru a analiza starea de sănătate și condițiile mentale ale unui sportiv pentru a se pregăti în consecință pentru un joc.
De asemenea, datele ar putea fi folosite pentru a crea strategii și pentru a-l prezenta pe adversar chiar înainte de începerea meciului.
Exemplul 5:
Știința datelor a ușurat viața și în sectorul serviciilor de sănătate. Medicii și cercetătorii ar putea folosi Deep Learning pentru a analiza o celulă și a opri o boală să apară în primul rând.
Ei ar putea, de asemenea, să prescrie medicamente adecvate pentru un pacient bazat pe predicția din date.
Companii de știință a datelor de top
Este considerat cel mai solicitat job al secolului XXI, cu profesioniști din diferite medii care pornesc în călătoria de a deveni un om de știință a datelor.
În zilele noastre aproape fiecare companie încearcă să încorporeze Data Science în produsele sale pentru a simplifica procesul și a accelera operațiunile pentru a asigura precizia într-un timp optim. Lista acestor societăți este enormă și s-ar considera nedreptățit să ne descurcăm una față de cealaltă, în termeni optimi, deoarece diferite companii folosesc date din diverse motive.
Alături de SUA, piața din India se extinde, iar pe viitor nu ar beneficia decât profesioniștii. Iată câteva dintre companiile de top în care Data Science are o utilizare exhaustivă: -
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, analize carteziene, HCL, EDGE Networks, Walmart laborator, 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.
Site-urile în care ați putea găsi mai multe deschideri Data Science sunt - LinkedIn, într-adevăr, Simply Hired și AngelList.
Cine este publicul potrivit pentru învățarea tehnologiilor Data Science?
Data Science se referă la lucrul cu date și fiecare câmp folosește datele într-un fel sau altul. Prin urmare, nu trebuie să aparțineți unei discipline specifice pentru a fi un om de știință a datelor.
Totuși, ceea ce trebuie să faceți este o mentalitate curioasă și o dorință de a evidenția informațiile din date.
Avantajele științei datelor
- Știința datelor ar putea ajuta la reducerea timpului și a restricțiilor de alocare a bugetului și poate ajuta la creșterea activității.
- Mașina a determinat rezultatele mai multor sarcini manuale care ar putea fi mai bune decât efectele asupra oamenilor.
- Acesta ajută la prevenirea neplată a împrumutului, folosită în detectarea fraudelor și în alte câteva cazuri de utilizare în domeniul financiar.
- Generați informații din date textuale brute, nestructurate.
- Prezicerea rezultatului viitor ar putea preveni pierderea financiară a multor mari corporații.
Abilități necesare în știința datelor
Imaginea de mai sus indică importanța abilităților necesare pe baza diferitelor roluri.
Programarea, vizualizarea datelor, comunicarea, intuiția datelor, statisticile, wrangling-ul de date, învățarea mașinii, inginerie software și matematica sunt abilitățile necesare pentru oricine dorește să intre în spațiul Data Science.
De ce ar trebui să folosim Data Science?
Utilizarea științei datelor în mediul academic și în viața reală este cu mult diferită. În timp ce în universitate, Data Science este utilizat pentru a rezolva mai multe proiecte interesante precum recunoașterea imaginii, detectarea feței etc.
Pe de altă parte, în viața de zi cu zi, Data Science este utilizat pentru a preveni frauda, detectarea amprentelor digitale, recomandarea produselor și așa mai departe.
Domeniul de știință a datelor
Oportunitățile sau sfera de știință a datelor sunt nelimitate. După cum se arată în imaginea de mai sus, un profesionist ar putea lucra în mai multe roluri diferite în știința datelor, în funcție de setul de abilități și de nivelul de expertiză.
De ce avem nevoie de știința datelor?
O mare parte din munca depusă în zilele noastre este manuală și necesită mult timp și resurse, ceea ce cauzează adesea obstacol în bugetul alocat pentru proiect. Companiile mari caută uneori soluții pentru a optimiza astfel de sarcini și pentru a asigura limitarea bugetului și a resurselor.
Oferă posibilitatea de a automatiza procesele obositoare și de a produce astfel de rezultate deosebite care s-ar putea să nu fi fost posibile în lucrările manuale.
Cum te-ar ajuta această tehnologie în creșterea carierei?
Acest sondaj realizat de Forbes arată că Data Science este viitorul și este aici pentru a rămâne. Zilele de lucru manual s-au terminat, iar Știința Datelor ar automatiza fiecare astfel de sarcină. Prin urmare, dacă doriți să rămâneți relevanți în industrie în viitor, este necesar să învățați diferitele aspecte și să vă măriți șansele de a fi mereu angajat.
Concluzie
Dacă sunteți absolvent sau profesionist care lucrează, este timpul să speri pe nava Data Science și să te implici în comunitatea Data Science.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Ce este știința datelor. Aici am discutat despre un subset diferit de știință a datelor, ciclul său de viață, avantajul, domeniul de aplicare, etc. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Diferența dintre știința datelor și vizualizarea datelor
- Data Science Interview Întrebări cu răspunsuri
- Comparație între știința datelor și inteligența artificială
- Data Science vs Data Analytics
- Introducere în algoritmii de știință a datelor