✅ Вступ до наукових даних - З основними компонентами та характеристиками

Вступ до наукових даних

Вступ до наукових даних

Data Science - одна з найбільш швидко зростаючих, складних і високооплачуваних робочих місць цього десятиліття. Отже, питання в тому, що таке наука даних? наука даних - це міждисциплінарна галузь (вона складається з декількох галузей дослідження), яка використовує статистику, інформатику та алгоритми машинного навчання для отримання розуміння як структурованих, так і неструктурованих даних. За повідомленням газети "Економічний таймс", в Індії спостерігається зростання на 400 відсотків попиту на професіоналів з наукових даних у різних галузях промисловості в той час, коли пропозиція таких талантів свідчить про повільне зростання.

Основні компоненти інформатики

Основні компоненти або процес, що слідує у Введенні в науку про дані, наступні:

1. Дослідження даних

Це найважливіший крок, оскільки цей крок забирає найбільше часу. Близько 70 відсотків часу витрачається на дослідження даних. Основним інгредієнтом науки про дані є дані, тому коли ми отримуємо дані, рідко дані бувають у правильній структурованій формі. У даних багато шуму. Шум тут означає багато небажаних даних, які не потрібні. Отже, що ми робимо на цьому кроці? Цей крок включає вибірку та перетворення даних, за допомогою яких ми перевіряємо спостереження (рядки) та функції (стовпці) та видаляємо шум за допомогою статистичних методів. Цей крок також використовується для перевірки взаємозв'язку між різними ознаками (стовпцями) у наборі даних, під співвідношенням ми маємо на увазі, залежать чи функції (стовпці) одна від одної чи незалежні одна від одної, чи є відсутні дані в даних чи ні. Таким чином, дані перетворюються та готуються для подальшого використання. Отже, це один із найбільш трудомістких кроків.

2. Моделювання

Тож, наші дані вже готові до роботи. Це другий крок, де ми фактично використовуємо алгоритми машинного навчання. Тут ми фактично вписуємо дані в модель. Вибір моделі залежить від типу даних, які ми маємо, та вимог бізнесу. Наприклад, вибір моделі для рекомендації товару замовнику буде відрізнятися від моделі, необхідної для передбачення кількості виробів, які будуть продані в певний день. Як тільки модель буде вирішена, ми вписуємо дані в модель.

3. Тестування моделі

Це наступний крок і дуже важливий щодо продуктивності моделі. Модель тестується з тестовими даними, щоб перевірити точність та інші характеристики моделі та внести необхідні зміни в модель, щоб отримати бажаний результат. Якщо ми не отримаємо потрібної точності, ми можемо знову перейти до кроку 2 (моделювання), вибрати іншу модель, а потім повторити той же крок 3 і вибрати модель, яка дає найкращий результат відповідно до вимог бізнесу.

4. Розгортання моделей

Як тільки ми отримаємо бажаний результат шляхом належного тестування відповідно до вимог бізнесу, ми доопрацьовуємо модель, яка дає найкращий результат за результатами тестування та розгортає модель у виробничих умовах.

Характеристика наукових даних

Характеристики науковця даних такі:

1. Ділове розуміння

Це найважливіша характеристика, оскільки, якщо ви не розумієте бізнес, ви не можете скласти гарну модель, навіть якщо добре володієте алгоритмами машинного навчання або статистичними навичками. Вченому необхідно зрозуміти вимоги бізнесу та розвивати аналітику відповідно до неї. Отже, знання домену про бізнес також стає важливим або корисним.

2. Інтуїція

Хоча математика є доведеною та фундаментальною, але вченим для даних потрібно правильно вибрати точну модель. Так як всі моделі не дадуть абсолютно однакових результатів. Тому вченому потрібно відчувати, коли модель готова до розгортання виробництва. Їм також потрібна інтуїція, щоб знати, в який момент виробнича модель застаріла і потребує рефакторингу, щоб реагувати на зміну ділового середовища.

3. Цікавість

Data Science - це не нове поле. Це вже було раніше, але прогрес, досягнутий у цій галузі, дуже швидкий, і нові методи вирішення знайомих проблем постійно розробляються, тому цікавість науковців до вивчення нових технологій стає дуже важливою.

Програми

Тут, у вступі до науки про дані, ми роз’яснили, що стосується наукових даних про дані, що це величезна кількість. Це потрібно в кожній галузі. Ось приклади декількох секторів, де наука даних може бути використана або активно використана.

1. Маркетинг

Існує величезна сфера маркетингу, наприклад, поліпшена стратегія ціноутворення Такі компанії, як Uber, компанії електронної комерції можуть використовувати ціноутворення, засноване на наукових даних, що дозволяє їм збільшувати прибуток.

2. Охорона здоров'я

Використання носячих даних для запобігання та моніторингу проблем зі здоров’ям. Дані, отримані з організму, можуть використовуватися в охороні здоров'я для запобігання майбутніх надзвичайних ситуацій.

3. Банківська справа та фінанси

Оскільки ми обговорювали вступ до науки про дані, ми будемо продовжувати застосування застосувань наукових даних у банківському секторі для виявлення шахрайств, які можуть бути корисними для зменшення неефективних активів банків.

4. Урядова політика

Уряд може використовувати наукові дані для підготовки кращої політики для задоволення потреб людей та того, що вони хочуть, використовуючи дані, які вони можуть отримати, проводячи опитування та інші дані з інших офіційних джерел.

Переваги та недоліки наукових даних

Ознайомившись з усіма компонентами, характеристиками та широким Введенням у науку про дані, ми будемо вивчати переваги та недоліки Data Science:

Переваги

У цій темі Вступ до наукових даних ми також показуємо вам переваги Data Science. Деякі з них такі:

Це допомагає нам отримувати уявлення про історичні дані з його потужними інструментами.
Це допомагає оптимізувати бізнес, найняти потрібних осіб та отримати більший дохід, оскільки використання наукових даних допомагає приймати кращі майбутні рішення для бізнесу.
Компанії можуть краще розвивати та продавати свою продукцію, оскільки вони можуть краще вибрати своїх цільових клієнтів.
Вступ до наукових даних також допомагає споживачам шукати кращі товари, особливо на сайтах електронної комерції на основі системи рекомендацій, керованих даними.

Недоліки

Коли ми вивчали питання про впровадження в науку про дані, тепер ми випереджаємо недоліки науки про дані:

Недоліки, як правило, використовуються для вивчення даних та порушення конфіденційності клієнтів як наука даних, оскільки їхня інформація, така як транзакції, покупки та підписки, видно їх материнським компаніям. Інформація, отримана за допомогою наукових даних, може бути використана проти певної групи, окремої людини, країни чи спільноти.

Вступ до наукових даних - З основними компонентами та характеристиками