Što je znanost o podacima?
Data Science proces je primjene znanstvenih izračuna kako bi se pomoću odgovarajućih statističkih metoda izvukli smisleni uvidi iz milijardi i bilijuna bajta podataka.
Disciplina koja je ovih dana svima riječ od usta. Vrsta koja se posljednjih godina eksponencijalno povećala zbog ogromne količine podataka koje generiraju iz više izvora.
Kasnije ćemo u ovom članku pogledati kako je Data Science utjecao na naš život i kako biste također mogli biti Data Scientist s pravim stavom i ovladavanjem specifičnim vještinama koje su potrebne za to.
definicija
Raste se velika rasprava o točnoj definiciji Data Science-a. Zauzvrat, ne postoji nikakva formalna definicija koja bi se mogla priključiti ekosustavu, a različita polja različito doživljavaju Data Science.
Pretpostavimo da bi svatko tko radi kao softverski inženjer vizualizaciju podataka nazvao alatom kao Data Science ulogu, dok bi netko tko radi u zdravstvenoj industriji i bavi se osjetljivim podacima o pacijentima za predviđanje raka iz stanica, nazvao da bi to bio posao Data Scientist,
Laički rečeno, zbog raznolikosti njegove primjene, različito definiraju ljudi koji pripadaju različitim poljima, ali sve upućuje na ono jedno - vađenje informacija iz podataka nekim metodama.
Razne podskupove Data Science
Ovo je mješavina matematike i statistike, strojnog učenja, poznavanja domena, informatike i razvoja softvera.
Matematika i statistika su srž jer sve od istraživanja istraživačkih podataka do izgradnje modela zahtijeva bavljenje brojevima, vektorima, vjerojatnošću i tako dalje.
Strojno učenje može se dalje podijeliti na Dubinsko učenje i Umjetnu inteligenciju, a to je podskup podataka za izradu modela. Uz to, smatra se da su nužne za razvoj softvera i IT vještine neophodne za primjenu u tim područjima.
I na kraju, posjedovanje znanja o tvrtki ili domeni moglo bi učiniti dug put u određivanju točnosti rezultata, jer različita poduzeća koriste različite podatke za predviđanje, a korištenje pravih podataka od najveće je važnosti u provjeri vjerodostojnosti naših rezultata.
Razumijevanje podataka o znanosti
To je prvenstveno Znanost koja se koristi za otkrivanje skrivenih obrazaca iz podataka. Ti skriveni obrasci ili uvidi mogli bi postići dug put u postizanju revolucionarnih rezultata na nekoliko polja i poboljšati život ljudi. Slika iznad pokazuje šest faza u tijeku rada Data Science koja pomaže u donošenju predviđanja i stvaranju modela koji će se koristiti u proizvodnji. Pojedinosti je opisano u sljedećem odjeljku.
Rad s Data Science-om
Rad na polju Data Science podijelio bi se u sljedeće kategorije.
- Razumijevanje problema - Važno je da izjava problema bude jasna prije nego što uronite u stvarni dio implementacije. Znanje o tome što trebate otkriti je presudno za dobivanje pravih podataka i za postizanje savršenog rješenja.
- Dobivanje pravih podataka - Kad se problem shvati, neophodno je pribaviti prave podatke za obavljanje operacije.
- Istraživačka analiza podataka - Kaže se da devedeset posto posla koji obavlja znanstvenik podataka predstavlja prepirka podataka. Izraz obrada podataka odnosi se na čišćenje i prethodnu obradu podataka prije unosa u model. Ovi koraci uključuju provjeru dvostrukih podataka, izdataka, NULL vrijednosti i nekoliko drugih anomalija koje ne spadaju u okvir željenih podataka za posao.
- Vizualizacija podataka - Jednom kada su podaci očišćeni i prethodno obrađeni, potrebno ih je vizualizirati kako bi se otkrile prave značajke ili stupci koji će se koristiti za naš model.
- Kategoričko kodiranje - ovaj je korak primjenjiv u onim slučajevima kada su ulazna obilježja kategorična i potrebno ih je transformirati u numeričke (0, 1, 2 itd.) Kako bi se koristila u našem modelu jer stroj ne može raditi s kategorijama.
- Odabir modela - Odabir pravog modela za određenu tvrdnju problema je ključan jer se svaki model ne može savršeno uklopiti za svaki skup podataka.
- Korištenje desne metrike - Na temelju poslovne domene treba odabrati metriku koja će odrediti savršenstvo modela.
- Komunikacija - Poduzetnik, dioničari, često ne razumiju tehničko znanje Data Science-a, pa je stoga važno da se podaci jednostavno prenesu poslovanju koji bi tada mogao izraditi mjere za ublažavanje svih predviđenih rizika.
- Implementacija - Jednom kada se model izgradi i posao je zadovoljan nalazima, model bi se mogao primijeniti u proizvodnji i koristiti u proizvodu.
Što možete učiniti s podacima o znanosti?
Brzo troši naš svakodnevni život. Počevši od buđenja ujutro do odlaska u krevet, nema niti jednog trenutka da efekti Data Science ne utječu na nas. Pogledajmo neke od upotreba Data Science koja nam je u posljednje vrijeme olakšala život.
Primjer 1:
YouTube je omiljeni način zabave, znanja, vijesti u našem svakodnevnom životu. Radije gledamo videozapise nego prolazeći kroz slajdove dugih članaka. Ali kako smo postali toliko ovisni o YouTubeu? Što je YouTube učinio tako jedinstvenim i drugačijim?
Pa, odgovor je jednostavan. YouTube koristi naše podatke za preporuku videozapisa; željeli bismo vidjeti sljedeće. Koristi algoritam sustava preporuka za praćenje naših obrazaca pretraživanja i na temelju toga; njegov inteligencijski sustav pokazuje nam one videozapise koji su donekle povezani s onim koji smo vidjeli, tako da smo zalijepljeni za kanal i nastavljamo surfati ostalim videozapisima.
U osnovi, to štedi naše vrijeme i energiju da ručno tražimo videozapise koji bi nam mogli biti od pomoći na temelju naših želja.
Primjer 2:
Slično kao na YouTubeu, sustav preporuka koristi se i na web stranicama za e-trgovinu poput Netflixa, Amazona.
U slučaju Netflixa, prikazuju nam se one TV emisije ili filmovi koji su donekle povezani s onim koji smo gledali i tako štedimo naše vrijeme da potražimo još sličnih videa.
Osim toga, Amazon preporučuje proizvode na temelju našeg načina kupnje, a prikazuje one proizvode koje su drugi kupci kupili zajedno s tim proizvodom ili one koje bismo mogli kupiti na temelju naših navika ili obrasca kupovine.
Primjer 3:
Jedan od glavnih proboj u Data Science je Amazonova Alexa ili Appleova Siri. Često nam je zamorno surfati telefonom po kontaktima ili osjećamo lijenost da postavimo zvona ili podsjetnike.
U tom pogledu, virtualni sustavi pomoćnika rade sve stvari samo slušajući naše naredbe. Kažemo Alexa ili Siri o stvarima koje želimo i sustav pretvara naš prirodni glas u tekst koristeći topologiju obrade prirodnog jezika (to bismo vidjeli kasnije) i iz tog teksta izvlačimo uvide kako bismo riješili naše probleme.
Laički rečeno, ovaj Inteligentni sustavi koriste terminologiju Govori na glas kako bi uštedjeli vrijeme i riješili naše probleme.
Primjer 4:
Data Science olakšao je i život sportaša i ljudi koji se bave Sportskim arenama. Ogromna količina podataka koja je na raspolaganju ovih dana mogla bi se upotrijebiti za analizu zdravstvenih i mentalnih stanja sportaša kako bi se u skladu s tim pripremio za igru.
Također bi se podaci mogli koristiti za izradu strategija i nadmetanje protivnika i prije početka utakmice.
Primjer 5:
Data Science također je olakšala život u sektoru zdravstva. Medicinari i istraživači mogli bi pomoću Deep Learninga analizirati stanicu i spriječiti pojavu bolesti.
Također bi mogli propisati odgovarajuće lijekove pacijentu na temelju predviđanja iz podataka.
Vrhunske tvrtke za podatkovne znanosti
Smatra se najtraženijim poslom 21. stoljeća s profesionalcima različitog podrijetla koji su krenuli na put postati znanstvenik podataka.
Danas gotovo svaka tvrtka pokušava ugraditi Data Science u svoje proizvode kako bi pojednostavila postupak i ubrzala poslovanje kako bi se osigurala točnost u optimalnom vremenu. Popis takvih tvrtki je ogroman, a moglo bi se smatrati nepoštenim podmetati jedni protiv drugih u smislu najboljih, jer različite tvrtke koriste podatke iz različitih razloga.
Zajedno sa SAD-om, tržište u Indiji se širi i u budućnosti će to imati koristi samo profesionalci. Evo nekoliko najboljih tvrtki u kojima Data Science ima iscrpnu upotrebu: -
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, laboratoriji 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.
Web mjesta na kojima možete pronaći nekoliko podataka za Data Science su - LinkedIn, Doista, Jednostavno angažirani i AngelList.
Tko je prava publika za učenje tehnologija Data Science?
Data Science radi o radu s podacima i svako polje koristi podatke na neki ili drugi način. Dakle, ne biste trebali pripadati određenoj disciplini da biste bili znanstvenik.
Međutim, ono što trebate učiniti je znatiželjna misaonost i spremnost da se iz podataka izvade uvidi.
Prednosti Data Science
- Znanost podataka mogla bi pomoći u ublažavanju ograničenja u raspodjeli vremena i proračuna i pomoći u rastu poslovanja.
- Stroj je utvrdio rezultate nekoliko ručnih zadataka koji bi mogli biti bolji od ljudskih učinaka.
- Pomaže u sprečavanju zateznih zajmova koji se koriste u otkrivanju prijevara i nekoliko drugih slučajeva upotrebe u financijskoj domeni.
- Stvaranje uvida iz sirovih, nestrukturiranih tekstualnih podataka.
- Predviđanje budućeg ishoda moglo bi spriječiti financijski gubitak mnogih velikih korporacija.
Potrebne vještine u znanju podataka
Gornja slika ukazuje na važnost potrebnih vještina temeljenih na različitim ulogama.
Programiranje, vizualizacija podataka, komunikacija, intuicija podataka, statistika, obrada podataka, strojno učenje, softver inženjerstvo i matematika potrebne su vještine za sve koji žele ući u prostor za znanost podataka.
Zašto bismo trebali koristiti Data Science?
Korištenje Data Science-a u akademskim i stvarnim životima vrlo je različito. Dok se nalazi u akademskim krugovima, Data Science koristi se za rješavanje nekoliko cool projekata poput prepoznavanja slike, prepoznavanja lica itd.
S druge strane, u svakodnevnom životu Data Science koristi se za sprečavanje prijevara, otkrivanje otisaka prstiju, preporuku proizvoda i tako dalje.
Opseg podataka o znanosti
Mogućnosti ili opseg Data Science-a su neograničeni. Kao što je prikazano na gornjoj slici, profesionalac bi mogao raditi u nekoliko različitih uloga u Data Science-u, ovisno o njihovom skupu vještina i razini stručnosti.
Zašto nam je potrebna Data Science?
Mnogo posla koji je danas obavljen je ručno i oduzima puno vremena i resursa što često uzrokuje ometanje proračuna izdvojenog za projekt. Velike tvrtke ponekad traže rješenja kako optimizirati takve zadatke i osigurati smanjenje proračuna i ograničenja resursa.
Pruža mogućnost automatizacije zamornih procesa i postizanje izvanrednih rezultata koji možda nisu bili mogući pri ručnom radu.
Kako bi vam ova tehnologija pomogla u razvoju karijere?
Ovo istraživanje Forbesa pokazuje da je Data Science budućnost i da će ovdje ostati. Dani ručnog rada su gotovi, a Data Science bi automatizirao svaki takav zadatak. Stoga, ako želite ostati relevantni u industriji u budućnosti, potrebno je naučiti razne aspekte i povećati svoje šanse da uvijek budete zaposleni.
Zaključak
Ako ste diplomski ili radni profesionalac, krajnje je vrijeme da se nadate na brod Data Science i uključite se u zajednicu Data Science.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Što je Data Data. Ovdje smo raspravljali o raznim podskupinama podataka o podacima, njegovom životnom ciklusu, prednostima, opsegu itd. Također možete proći kroz naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Razlika između podataka o znanosti i vizualizacije podataka
- Pitanja o intervjuima za znanost o podacima s odgovorima
- Usporedba podataka o znanosti i umjetne inteligencije
- Znanost podataka vs analitika podataka
- Uvod u algoritme znanosti o podacima