Uvod u nauku o podacima
Data Science jedan je od najbrže rastućih, najzahtjevnijih i najplaćenijih poslova ovog desetljeća. Dakle, pitanje je što je podatkovna znanost? podatkovna znanost je interdisciplinarno polje (sastoji se od više grana studija) koja koristi statistiku, računalnu znanost i algoritme strojnog učenja za dobivanje uvida iz strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Prema 'Economic Timesu', Indija je zabilježila više od 400 posto porasta potražnje za stručnjacima koji se bave znanošću podataka u različitim sektorima industrije u vrijeme kad ponuda takvih talenta svjedoči sporoj rastu.
Glavne komponente znanosti o podacima
Glavne komponente ili procesi koji slijede u Uvodu u nauku o podacima su sljedeći:
1. Istraživanje podataka
To je najvažniji korak jer ovaj korak troši najviše vremena. Otprilike 70 posto vremena se potroši na istraživanje podataka. Glavni sastojak znanosti o podacima su podaci, pa rijetko kada su podaci u ispravnom strukturiranom obliku. U podacima postoji puno buke. Buka ovdje znači puno neželjenih podataka koji nisu potrebni. Pa što radimo u ovom koraku? Ovaj korak uključuje uzorkovanje i transformaciju podataka u kojima provjeravamo opažanja (redovi) i značajke (stupci) i uklanjamo buku statističkim metodama. Ovaj se korak koristi i za provjeru odnosa između različitih značajki (stupaca) u skupu podataka, pri čemu podrazumijevamo da li značajke (stupci) ovise jedna o drugoj ili su neovisne jedna o drugoj, postoje li u podacima nedostajuće vrijednosti ili ne. Tako se u osnovi podaci transformiraju i pripremaju za daljnju upotrebu. Stoga je ovo jedan od najzahtjevnijih koraka.
2. Modeliranje
Dakle, do sada su naši podaci pripremljeni i spremni za upotrebu. Ovo je drugi korak u kojem zapravo koristimo algoritme strojnog učenja. Ovdje zapravo podatke uklapamo u model. Odabir modela ovisi o vrsti podataka koje posjedujemo i poslovnim zahtjevima. Na primjer, odabir modela preporuke kupcu kupcu bit će drugačiji od modela potrebnog za predviđanje broja proizvoda koji će se prodati određenog dana. Nakon što se model odluči, uklopimo podatke u model.
3. Ispitivanje modela
To je sljedeći korak i vrlo važan u odnosu na performanse modela. Model se testira s testnim podacima kako bi se provjerila točnost i ostale karakteristike modela i izvršile potrebne promjene u modelu kako bi se dobio željeni rezultat. U slučaju da ne dobijemo željenu točnost, opet možemo prijeći na korak 2 (modeliranje), odaberite drugi model, a zatim ponovite isti korak 3 i izaberite model koji će dati najbolji rezultat prema poslovnom zahtjevu.
4. Upotreba modela
Jednom kada postignemo željeni rezultat pravilnim testiranjem prema poslovnim zahtjevima, dovršavamo model koji nam daje najbolje rezultate po rezultatima testiranja i raspoređujemo model u proizvodno okruženje.
Karakteristike znanosti o podacima
Karakteristike znanstvenika podataka su sljedeće:
1. Poslovno razumijevanje
To je najvažnija karakteristika jer ako ne razumijete posao, ne možete napraviti dobar model, čak i ako znate dobro algoritme strojnog učenja ili statističke vještine. Znanstvenik podataka mora razumjeti poslovne potrebe i razvijati analitiku u skladu s njim. Dakle, poznavanje domena poslovanja također postaje važno ili korisno.
2. Intuicija
Iako je matematika uključena i dokazana je, ali znanstvenik za podatke mora odabrati pravi model s pravom točnošću. Kao i svi modeli neće dati potpuno iste rezultate. Znanstvenik podataka mora osjetiti kada je model spreman za proizvodnju. Također im je potrebna intuicija da bi znali u kojem je trenutku proizvodni model ustajan i treba mu preuređivanje kako bi odgovorili na promjenu poslovnog okruženja.
3. Radoznalost
Znanost podataka nije novo područje. To je već bilo i prije, ali napredak koji je postignut na ovom polju vrlo je brz i stalno se razvijaju nove metode za rješavanje poznatih problema, kao što je radoznalost znanstvenika za učenje novih tehnologija postala vrlo važna.
Prijave
Ovdje smo u uvodu u nauku o podacima razjasnili zbog primjene znanosti o podacima da je to ogromna. Potrebno je na svakom polju. Evo primjera nekoliko sektora u kojima se znanost podataka može koristiti ili aktivno koristiti.
1. Marketing
Na primjer, u marketingu postoji ogroman opseg, strategija poboljšanih cijena Tvrtke poput Uber-a, tvrtke za e-trgovinu mogu koristiti podatke temeljene na podacima zasnovanim na podacima, što im omogućuje povećanje dobiti.
2. Zdravstvena zaštita
Korištenje nosivih podataka za sprečavanje i praćenje zdravstvenih problema. Podaci prikupljeni od tijela mogu se koristiti u zdravstvu kako bi se spriječile buduće hitne slučajeve.
3. Bankarstvo i financije
Dok smo razgovarali o uvođenju u znanost o podacima sada ćemo ići naprijed s primjenom znanosti o podacima u bankarskom sektoru za otkrivanje prijevara koje mogu biti korisne u smanjenju nekvalitetne imovine banaka.
4. Vladine politike
Znanost podataka može se koristiti za pripremu boljih politika za bolje potrebe ljudi i onoga što žele koristeći podatke koje mogu dobiti provođenjem anketa i drugih izvora iz drugih službenih izvora.
Prednosti i nedostaci znanosti o podacima
Nakon što prođemo kroz sve komponente, karakteristike i širok Uvod u nauku o podacima, istražit ćemo prednosti i mane Data Science-a:
prednosti
U ovoj temi Uvoda u nauku o podacima, također vam pokazujemo prednosti Data Science-a. Neki od njih su sljedeći:
- Pomaže nam da sa moćnim alatima dobijemo uvid u povijesne podatke.
- Pomaže u optimizaciji poslovanja, zapošljavanju pravih osoba i ostvarivanju više prihoda jer upotreba znanosti podataka pomaže vam da donesete bolje buduće odluke za posao.
- Tvrtke mogu bolje razvijati i plasirati svoje proizvode jer mogu bolje odabrati ciljane kupce.
- Uvod u znanost o podacima također pomaže potrošačima u potrazi za boljom robom, posebno na web lokacijama za e-trgovinu na temelju preporučenog sustava temeljenog na podacima.
Nedostaci
Dok smo proučavali uvod u nauku o podacima sada napredujemo s nedostacima znanosti o podacima:
Nedostaci su uglavnom kada se podaci o podacima koriste za profiliranje i narušavanje privatnosti korisnika, jer su njihove informacije, poput transakcija, kupovina i pretplata, vidljive njihovim matičnim tvrtkama. Podaci dobiveni upotrebom znanosti podataka mogu se upotrijebiti protiv određene grupe, pojedinca, države ili zajednice.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Uvod u znanost o podacima. Ovdje smo razgovarali o uvodu u Data Science s glavnim komponentama i karakteristikama uvođenja u znanost o podacima. Možete pogledati i sljedeće članke:
- Znanost podataka vs vizualizacija podataka
- Pitanja o intervjuu za znanost o podacima
- Znanost podataka vs analitika podataka
- Prediktivna analitika naspram znanosti o podacima
- Algoritmi znanosti podataka | vrste