Що таке наука даних?
Data Science - це процес застосування наукових обчислень для отримання значущої інформації з мільярдів і трильйонів байт даних за допомогою відповідних статистичних методів.
Дисципліна, яка сьогодні є усним словом кожного. Тип, який в останні роки експоненціально збільшився через величезні обсяги даних, які отримують з багатьох джерел.
Пізніше в цій статті ми розглянемо, як Data Science вплинула на наше життя, і як ви також можете бути науковцем даних з правильним ставленням та оволодінням необхідними для цього навичками.
Визначення
Існує велика дискусія щодо точного визначення Data Science. Зрештою, не існує жодного формального визначення, яке могло б бути приєднане до екосистеми, і різні поля сприймають науку даних по-різному.
Припустимо, кожен, хто працює інженером програмного забезпечення, часто називає візуалізацію даних, використовуючи інструмент як роль Data Science, тоді як хтось, хто працює в галузі охорони здоров’я та має справу з чутливими даними пацієнтів, щоб передбачити рак у клітинах, називав би це завданням Data Scientist .
Простіше кажучи, через різноманітність його застосування люди по-різному визначаються людьми, що належать до різних галузей, але всі вказують на одне - вилучення інформації з даних за допомогою деяких методів.
Різні підмножини Data Science
Це суміш математики та статистики, машинного навчання, знань домену, ІТ та розробки програмного забезпечення.
Математика та статистика - це ядро, оскільки все, починаючи від дослідницького аналізу даних до побудови моделі, потребує розгляду чисел, векторів, ймовірності тощо.
Машинне навчання може бути далі поділено на глибоке навчання та штучний інтелект, і це підмножина побудови моделей Data Science. Крім того, важливі розробки програмного забезпечення та ІТ-навички вважаються необхідними для застосування у цих сферах.
Нарешті, наявність знань про бізнес чи домен може пройти довгий шлях у визначенні точності результату, оскільки різні підприємства використовують різні дані для прогнозування, а використання правильних даних має надзвичайно важливе значення для перевірки достовірності наших результатів.
Розуміння наукових даних
Це перш за все Наука, яка використовується для виявлення прихованих зразків з даних. Ці приховані зразки чи уявлення могли б пройти довгий шлях у досягненні передових результатів у кількох сферах та покращити життя людей. На зображенні вище показано шість етапів робочого процесу Data Science, який допомагає робити прогнози та будувати моделі, які будуть використовуватися у виробництві. Це детально описано в наступному розділі.
Робота з наукою даних
Робота з наукових даних буде поділена на наступні категорії.
- Розуміння проблеми - Важливо, щоб заява про проблему була чіткою, перш ніж зануритися в фактичну частину реалізації. Знання того, що з’ясувати, має вирішальне значення для отримання правильних даних та отримання ідеального рішення.
- Отримання правильних даних - Після того, як проблема зрозуміла, обов’язково потрібно отримати потрібні дані для виконання операції.
- Дослідницький аналіз даних - Кажуть, що дев'яносто відсотків роботи, проведеної вченим-даними, - це суперечка даних. Термін складання даних позначає очищення та попередню обробку даних перед подачею до моделі. Етапи включають перевірку наявності дублікатів даних, аутлайнерів, значень NULL та кількох інших аномалій, які не підпадають під дію потрібних даних для бізнесу.
- Візуалізація даних - Після того, як дані будуть очищені та попередньо оброблені, необхідно візуалізувати дані, щоб з’ясувати правильні функції або стовпці, які використовуватимуться для нашої моделі.
- Категоричне кодування - Цей крок застосовується для тих випадків, коли вхідні функції є категоричними і їх потрібно перетворити на числові (0, 1, 2 тощо), щоб використовувати їх у нашій моделі, оскільки машина не може працювати з категоріями.
- Вибір моделі - вибір правильної моделі для конкретної постановки проблеми є важливим, оскільки кожна модель не може ідеально вписуватися для кожного набору даних.
- Використання правильної метрики - На основі ділової сфери слід вибрати метрику, яка визначала б досконалість моделі.
- Комунікація - Бізнесмен, акціонери, часто не розуміють технічного ноу-хау Data Science, і тому важливо просто донести результати до ділових людей, котрі потім можуть придумати заходи щодо зменшення будь-яких передбачених ризиків.
- Розгортання. Після того, як модель буде побудована, і бізнес буде задоволений отриманими висновками, модель може бути розгорнута для виробництва та використана в продукті.
Що ви можете зробити з Data Science?
Він швидко споживає наше повсякденне життя. Починаючи від прокидання вранці до сну, немає жодного моменту, щоб наслідки Science Science не впливали на нас. Давайте розглянемо деякі звичаї Data Science, які полегшили наше життя останнім часом.
Приклад 1:
YouTube - улюблений режим розваг, знань, новин у нашому повсякденному житті. Ми вважаємо за краще дивитися відео, ніж переглядати слайди довгих статей. Але як ми стали настільки захоплюючими YouTube? Що зробило YouTube таким унікальним та різним?
Ну, відповідь проста. YouTube використовує наші дані, щоб рекомендувати відео; ми хотіли б побачити далі. Він використовує системний алгоритм рекомендацій для відстеження наших моделей пошуку та на основі цього; його розвідувальна система показує нам ті відео, які в деякій мірі пов'язані з тим, що ми бачили, так що ми приклеюємось до каналу і продовжуємо серфінг по інших відео.
Таким чином, це економить наш час та енергію, щоб вручну шукати відео, які можуть бути корисними для нас, на наш смак.
Приклад 2:
Подібно до YouTube, система рекомендацій використовується також на веб-сайтах електронної комерції, таких як Netflix, Amazon.
У випадку з Netflix, нам показують ті телепередачі чи фільми, які дещо пов'язані з тим, що ми переглядали, і таким чином економимо наш час на пошук ще подібних відео.
Крім того, Amazon рекомендує товари, що базуються на нашому способі купівлі, і він відображає ті продукти, які купували інші покупці разом із цим продуктом, або що ми могли купити, виходячи з наших торгових звичок чи зразків.
Приклад 3:
Одним з головних проривів у науці даних є Alexa Amari або Siri Apple. Часто нам стає нудно переглядати наш телефон для контактів або лінується налаштувати дзвінки або нагадування.
У зв'язку з цим системи віртуальних помічників роблять для нас все, лише слухаючи наші команди. Ми розповідаємо Alexa або Siri про те, що ми хочемо, і система перетворює наш природний голос у текст, використовуючи топологію обробки природних мов (ми це побачимо згодом) і отримуємо уявлення з цього тексту, щоб вирішити наші проблеми.
Простіше кажучи, ця інтелектуальна система використовує термінологію Speech to Voice для економії часу та вирішення наших проблем.
Приклад 4:
Data Science полегшила життя спортсменам і людям, які займаються на спортивних аренах. Величезна кількість даних, що є в наші дні, може бути використана для аналізу здоров'я та психічних станів спортсмена, щоб відповідно підготуватися до гри.
Також дані можуть бути використані для створення стратегій та перемоги суперника ще до початку матчу.
Приклад 5:
Data Science також полегшила життя в секторі охорони здоров'я. Медики та дослідники могли використовувати «Глибоке навчання» для аналізу клітини та запобігання виникненню захворювання в першу чергу.
Вони також могли призначити пацієнту відповідні ліки на основі прогнозування даних.
Провідні компанії з наукових даних
Це вважається найбільш затребуваною роботою 21 століття, з професіоналами різного походження, які починають шлях до вченого.
В даний час майже кожна компанія намагається включити Data Science у свої продукти, щоб спростити процес і швидко прискорити операції, щоб забезпечити точність в оптимальний час. Список таких компаній є величезним, і було б вважати несправедливим ставити один на одного з точки зору найкращого, оскільки різні компанії використовують дані з різних причин.
Поряд із США, ринок в Індії розширюється, і це буде корисно лише професіоналам у майбутньому. Ось кілька найкращих компаній, де Data Science має вичерпне використання: -
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, лабораторії 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.
Сайти, на яких ви можете знайти декілька відкриттів Data Science, - LinkedIn, Дійсно, Просто найманий та AngelList.
Хто є потрібною аудиторією для вивчення технологій Data Science?
Data Science - це робота з даними, і кожне поле використовує дані так чи інакше. Отже, вам не потрібно належати до певної дисципліни, щоб бути науковцем даних.
Однак те, що вам потрібно зробити, - це допитливий розум та прагнення витягнути уявлення з даних.
Переваги Data Science
- Science Science може допомогти зменшити обмеження у розподілі часу та бюджету та сприяти зростанню бізнесу.
- Машина визначила результати декількох ручних завдань, які можуть бути кращими, ніж вплив людини.
- Це допомагає запобігти невиплаті заборгованості, що використовується для виявлення шахрайства, та кількох інших випадків використання у фінансовій сфері.
- Створюйте уявлення із сировинних, неструктурованих текстових даних.
- Прогнозування майбутнього результату може запобігти фінансовим втратам багатьох великих корпорацій.
Необхідні навички наукових даних
Наведене вище зображення вказує на важливість необхідних навичок на основі різних ролей.
Програмування, візуалізація даних, спілкування, інтуїція даних, статистика, керування даними, машинне навчання, програмне забезпечення та математика - необхідні навички для всіх, хто хоче зайти в простір даних.
Чому ми повинні використовувати Data Science?
Використання Data Science в наукових колах та в реальному житті сильно відрізняється. Перебуваючи в академічних колах, Data Science використовується для вирішення кількох крутих проектів, таких як розпізнавання зображень, виявлення обличчя тощо.
З іншого боку, у повсякденному житті Data Science використовується для запобігання шахрайству, виявленню відбитків пальців, рекомендації щодо товару тощо.
Область наукових даних
Можливості чи сфера застосування в науці даних безмежні. Як показано на зображенні вище, професіонал може працювати в декількох різних ролях в Data Science залежно від набору навичок та рівня знань.
Навіщо нам потрібна наука про дані?
Значна частина роботи, яка зараз виконується вручну, займає багато часу та ресурсів, що часто створює перешкоди для бюджету, виділеного на проект. Великі компанії іноді шукають рішення для оптимізації таких завдань та забезпечення зниження бюджету та обмеження ресурсів.
Це дає можливість автоматизувати виснажливі процеси та отримати такі видатні результати, які, можливо, були б неможливі в ручній роботі.
Як ця технологія допомогла б вам у кар’єрному зростанні?
Це опитування Forbes показує, що Data Science - це майбутнє, і саме тут слід залишитися. Дні ручної роботи закінчились, і Data Science автоматизував би кожне таке завдання. Отже, якщо ви хочете залишатися актуальними в галузі в майбутньому, необхідно вивчити різні аспекти і збільшити шанси бути завжди працевлаштованим.
Висновок
Якщо ви випускник чи працюючий професіонал, то саме час ви сподіваєтесь на корабель Data Science та приєднаєтесь до спільноти Data Science.
Рекомендовані статті
Це було керівництвом щодо Що таке наука даних. Тут ми обговорили різні підмножини наукових даних, її життєвий цикл, переваги, сферу застосування тощо. Ви також можете ознайомитись з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Різниця між науковими даними та візуалізацією даних
- Питання щодо інтерв'ю для даних з відповідями
- Порівняння Data Science та штучного інтелекту
- Data Science vs Data Analytics
- Вступ до алгоритмів науки про дані