Co to jest Data Science?
Data Science to proces stosowania obliczeń naukowych w celu uzyskania istotnych spostrzeżeń z miliarda i trylionów bajtów danych przy użyciu odpowiednich metod statystycznych.
Dyscyplina, którą w dzisiejszych czasach mówią wszyscy. Typ, który wzrósł wykładniczo w ostatnich latach z powodu ogromnej ilości danych generowanych z wielu źródeł.
W dalszej części tego artykułu przyjrzymy się, w jaki sposób Data Science wpłynęło na nasze życie, a także w jaki sposób możesz być Naukowcem Danych, mającym właściwe podejście i opanowującym określone umiejętności wymagane do tego.
Definicja
Toczy się masowa debata na temat dokładnej definicji Data Science. Z perspektywy czasu nie istnieje żadna formalna definicja, którą można by dołączyć do ekosystemu, a różne dziedziny postrzegają Data Science inaczej.
Załóżmy, że każdy pracujący jako inżynier oprogramowania często określałby wizualizację danych za pomocą narzędzia jako roli Data Science, podczas gdy ktoś pracujący w branży opieki zdrowotnej i zajmujący się wrażliwymi danymi pacjentów w celu przewidywania raka z komórek, nazwałby to pracą Data Scientist .
Mówiąc najprościej, ze względu na różnorodność jego zastosowania, ludzie określani są inaczej przez osoby należące do różnych dziedzin, ale wszystkie wskazują na to jedno - wydobywanie informacji z danych przy użyciu niektórych metod.
Różne podzbiory Data Science
Jest to połączenie matematyki i statystyki, uczenia maszynowego, wiedzy o domenach, informatyki i rozwoju oprogramowania.
Podstawą jest matematyka i statystyka, ponieważ wszystko, od analizy danych eksploracyjnych po budowę modeli, wymaga radzenia sobie z liczbami, wektorami, prawdopodobieństwem i tak dalej.
Uczenie maszynowe można dalej podzielić na uczenie głębokie i sztuczną inteligencję i jest to podzbiór modelowania danych. Dodatkowo niezbędne jest rozwijanie niezbędnego oprogramowania i umiejętności IT w tych dziedzinach.
Wreszcie posiadanie wiedzy biznesowej lub domenowej może znacznie przyczynić się do ustalenia dokładności wyniku, ponieważ różne firmy wykorzystują różne dane do prognozowania, a użycie odpowiednich danych ma ogromne znaczenie dla weryfikacji wiarygodności naszych wyników.
Zrozumienie nauki o danych
Jest to przede wszystkim nauka używana do odkrywania ukrytych wzorców na podstawie danych. Te ukryte wzorce lub spostrzeżenia mogą znacznie przyczynić się do osiągnięcia przełomowych wyników w kilku dziedzinach i poprawić życie ludzi. Powyższy obraz pokazuje sześć etapów w przepływie pracy Data Science, który pomaga w tworzeniu prognoz i budowaniu modeli do wykorzystania w produkcji. Jest to szczegółowo opisane w następnej sekcji.
Praca z Data Science
Prace związane z nauką danych zostałyby podzielone na następujące kategorie.
- Zrozumienie problemu - Ważne jest, aby opis problemu był przejrzysty przed zanurzeniem się w rzeczywistej części implementacyjnej. Wiedza na temat tego, co należy znaleźć, ma kluczowe znaczenie dla uzyskania właściwych danych i znalezienia idealnego rozwiązania.
- Uzyskiwanie właściwych danych - po zrozumieniu problemu konieczne jest uzyskanie odpowiednich danych do wykonania operacji.
- Analiza danych eksploracyjnych - Mówi się, że dziewięćdziesiąt procent pracy wykonanej przez Data Scientist to Data Wrangling. Termin „wranglowanie danych” odnosi się do czyszczenia i wstępnego przetwarzania danych przed wprowadzeniem do modelu. Kroki obejmują sprawdzenie zduplikowanych danych, wartości odstających, wartości NULL i kilku innych anomalii, które nie mieszczą się w konwencji wymaganych danych dla firmy.
- Wizualizacja danych - Po wyczyszczeniu i wstępnym przetworzeniu danych konieczne jest zwizualizowanie danych w celu znalezienia odpowiednich funkcji lub kolumn do zastosowania w naszym modelu.
- Kodowanie kategoryczne - Ten krok ma zastosowanie w przypadkach, w których funkcje wejściowe są jakościowe i musiały zostać przekształcone w wartości liczbowe (0, 1, 2 itd.), Aby mogły być użyte w naszym modelu, ponieważ maszyna nie może pracować z kategoriami.
- Wybór modelu - wybór odpowiedniego modelu dla konkretnego problemu jest niezbędny, ponieważ każdy model nie pasuje idealnie do każdego zestawu danych.
- Korzystanie z właściwej metryki - w oparciu o domenę biznesową należy wybrać metrykę, która określiłaby doskonałość modelu.
- Komunikacja - biznesmen, akcjonariusze, często nie rozumieją wiedzy technicznej z zakresu Data Science, dlatego też zasadnicze znaczenie ma przekazywanie ustaleń w prosty sposób firmie, która mogłaby następnie opracować środki zmniejszające wszelkie przewidywane ryzyko.
- Wdrożenie - po zbudowaniu modelu, gdy firma jest zadowolona z wyników, model można wdrożyć do produkcji i zastosować w produkcie.
Co możesz zrobić z Data Science?
Szybko pochłania nasze codzienne życie. Począwszy od przebudzenia rano po pójście spać, nie ma ani chwili, żeby skutki Data Science nie miały na nas wpływu. Przyjrzyjmy się niektórym zastosowaniom Data Science, które w ostatnim czasie ułatwiły nam życie.
Przykład 1:
YouTube to ulubiony sposób rozrywki, wiedzy i wiadomości w naszym codziennym życiu. Wolimy oglądać filmy niż przeglądać slajdy z długimi artykułami. Ale w jaki sposób uzależniliśmy się od YouTube? Co sprawiło, że YouTube jest wyjątkowy i inny?
Odpowiedź jest prosta. YouTube wykorzystuje nasze dane do polecania filmów; chcielibyśmy zobaczyć dalej. Wykorzystuje algorytm systemu rekomendującego do śledzenia naszych wzorców wyszukiwania i na tej podstawie; jego system wywiadowczy pokazuje nam filmy, które są nieco związane z tym, co widzieliśmy, dzięki czemu jesteśmy przyklejeni do kanału i kontynuujemy przeglądanie innych filmów.
Zasadniczo oszczędza nasz czas i energię, aby ręcznie szukać filmów, które mogą nam pomóc w zależności od naszych upodobań.
Przykład 2:
Podobnie jak YouTube, system rekomendacji jest również wykorzystywany w witrynach e-commerce, takich jak Netflix, Amazon.
W przypadku Netflix pokazujemy te programy telewizyjne lub filmy, które są nieco związane z tym, który oglądaliśmy, a tym samym oszczędzamy czas na szukanie podobnych filmów.
Ponadto Amazon zaleca produkty oparte na naszym schemacie zakupowym i wyświetla te produkty, które inni kupujący kupili wraz z tym produktem lub co moglibyśmy kupić na podstawie naszych nawyków lub wzorów zakupowych.
Przykład 3:
Jednym z głównych przełomów w Data Science jest Alexa Amazona lub Siri Apple. Często nużące jest surfowanie przez telefon w poszukiwaniu kontaktów lub lenistwo przy ustawianiu dzwonków alarmowych lub przypomnień.
Pod tym względem systemy wirtualnych asystentów wykonują dla nas wszystkie czynności, tylko słuchając naszych poleceń. Mówimy Alexi lub Siri o tym, czego chcemy, a system konwertuje nasz naturalny głos na tekst za pomocą topologii przetwarzania języka naturalnego (zobaczymy to później) i wydobywamy spostrzeżenia z tego tekstu, aby rozwiązać nasze problemy.
Mówiąc najprościej, ten inteligentny system używa terminologii mowy na głos, aby zaoszczędzić czas i rozwiązać nasze problemy.
Przykład 4:
Data Science ułatwiło życie sportowcom i osobom związanym z arenami sportowymi. Ogromna ilość danych, które są obecnie dostępne, mogłaby zostać wykorzystana do analizy zdrowia i warunków psychicznych sportowca, aby odpowiednio przygotować się do gry.
Dane te można również wykorzystać do opracowania strategii i pokonania przeciwnika jeszcze przed rozpoczęciem meczu.
Przykład 5:
Data Science również ułatwiło życie w sektorze opieki zdrowotnej. Medycy i naukowcy mogliby użyć Deep Learning do analizy komórki i przede wszystkim powstrzymać chorobę.
Mogą również przepisać odpowiednie leki pacjentowi na podstawie przewidywań z danych.
Najlepsze firmy z branży danych
Jest uważany za najbardziej wymagającą pracę XXI wieku, a profesjonaliści z różnych środowisk wyruszają w podróż, by zostać Data Scientist.
Obecnie prawie każda firma stara się włączyć Data Science do swoich produktów, aby uprościć proces i przyspieszyć operacje, aby zapewnić dokładność w optymalnym czasie. Lista takich firm jest ogromna i byłoby nieuczciwe porównywanie jednego z drugim pod względem najlepszych, ponieważ różne firmy wykorzystują dane z różnych powodów.
Wraz z USA rynek w Indiach rozwija się i przyniosłoby to korzyści tylko profesjonalistom w przyszłości. Oto niektóre z najlepszych firm, w których Data Science ma wyczerpujące zastosowanie: -
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, Walmart labs, 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.
Witryny, w których można znaleźć kilka ofert dotyczących Data Science, to: LinkedIn, Indeed, Simply Hired i AngelList.
Kto jest odpowiedni do nauki technologii Data Science?
Analiza danych polega na pracy z danymi, a każde pole wykorzystuje dane w taki czy inny sposób. Dlatego nie musisz należeć do konkretnej dyscypliny, aby być naukowcem danych.
Jednak musisz zrobić ciekawy sposób myślenia i zapał, aby uzyskać wgląd w dane.
Zalety Data Science
- Analiza danych może pomóc w ograniczeniu ograniczeń czasowych i budżetowych oraz pomóc w rozwoju firmy.
- Maszyna określiła wyniki kilku ręcznych zadań, które mogą być lepsze niż efekty ludzkie.
- Pomaga zapobiegać niewykonaniu pożyczki, wykorzystywanej w wykrywaniu oszustw i kilku innych przypadkach użycia w dziedzinie finansów.
- Generuj spostrzeżenia z surowych, nieuporządkowanych danych tekstowych.
- Przewidywanie przyszłych wyników może zapobiec stracie finansowej wielu dużych korporacji.
Wymagane umiejętności Data Science
Powyższy obraz wskazuje na znaczenie wymaganych umiejętności w oparciu o różne role.
Programowanie, wizualizacja danych, komunikacja, intuicja danych, statystyka, wranglowanie danych, uczenie maszynowe, inżynieria oprogramowania i matematyka to umiejętności wymagane przez każdego, kto chce wejść w przestrzeń Data Science.
Dlaczego warto korzystać z Data Science?
Wykorzystanie Data Science w środowisku akademickim iw prawdziwym życiu jest bardzo różne. W środowisku akademickim Data Science służy do rozwiązywania kilku ciekawych projektów, takich jak rozpoznawanie obrazów, wykrywanie twarzy itp.
Z drugiej strony w życiu codziennym Data Science jest wykorzystywana w celu zapobiegania oszustwom, wykrywaniu odcisków palców, rekomendowaniu produktów i tak dalej.
Zakres nauki danych
Możliwości lub zakres w Data Science jest nieograniczony. Jak pokazano na powyższym obrazku, specjalista może pracować w kilku różnych rolach w Data Science, w zależności od ich umiejętności i poziomu wiedzy specjalistycznej.
Dlaczego potrzebujemy Data Science?
Wiele prac wykonywanych obecnie jest ręcznych i zajmuje dużo czasu i zasobów, co często utrudnia budżet przeznaczony na projekt. Duże firmy czasami szukają rozwiązań optymalizujących takie zadania i ograniczających budżet i zasoby.
Daje to możliwość zautomatyzowania żmudnych procesów i uzyskania tak znakomitych rezultatów, które nie byłyby możliwe w pracy ręcznej.
Jak ta technologia pomoże ci w rozwoju kariery?
Ta ankieta przeprowadzona przez Forbes pokazuje, że Data Science jest przyszłością i na pewno pozostanie. Dni pracy ręcznej się skończyły, a Data Science zautomatyzuje każde takie zadanie. Dlatego jeśli chcesz pozostać istotny w branży w przyszłości, musisz poznać różne aspekty i zwiększyć swoje szanse na stałe zatrudnienie.
Wniosek
Jeśli jesteś absolwentem lub działającym profesjonalistą, najwyższy czas, aby mieć nadzieję na statek Data Science i zaangażować się w społeczność Data Science.
Polecane artykuły
To był przewodnik po Czym jest Data Science. Tutaj omawialiśmy różne podzbiory nauki o danych, jej cykl życia, przewagę, zakres itp. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Różnica między nauką o danych a wizualizacją danych
- Wywiad z Data Science - pytania i odpowiedzi
- Porównanie nauki danych i sztucznej inteligencji
- Nauka danych a analiza danych
- Wprowadzenie do algorytmów nauki danych