Uvod v podatkovno znanost
Data Science je eno najhitreje rastočih, zahtevnih in visoko plačanih delovnih mest v tem desetletju. Vprašanje je torej, kaj je podatkovna znanost? Podatkovna znanost je interdisciplinarno področje (sestavljeno je iz več vej študija), ki uporablja statistiko, računalništvo in algoritme strojnega učenja za pridobivanje vpogleda tako iz strukturiranih kot nestrukturiranih podatkov. Po podatkih 'Economic Timesa' je v Indiji opaziti več kot 400-odstotno povečanje povpraševanja po strokovnjakih iz podatkovne industrije v različnih panogah industrije v času, ko ponudba takšnih talentov priča počasi rasti.
Glavne komponente podatkovne znanosti
Glavne sestavine ali postopek, ki mu sledi Uvod v znanost o podatkih, je naslednji:
1. Raziskovanje podatkov
To je najpomembnejši korak, saj ta korak porabi največ časa. Približno 70 odstotkov časa porabi za raziskovanje podatkov. Glavna sestavina podatkovnih podatkov so podatki, zato so podatki, ko dobimo podatke, redko v pravilno strukturirani obliki. V podatkih je veliko hrupa. Hrup tukaj pomeni veliko nezaželenih podatkov, ki niso potrebni. Kaj torej počnemo v tem koraku? Ta korak vključuje vzorčenje in preoblikovanje podatkov, pri katerem preverjamo opažanja (vrstice) in značilnosti (stolpci) in s statističnimi metodami odstranjujemo hrup. Ta korak se uporablja tudi za preverjanje razmerja med različnimi značilnostmi (stolpci) v naboru podatkov, pri čemer razmerje mislimo, ali so funkcije (stolpci) odvisne druga od druge ali so neodvisne druga od druge, ali v podatkih manjkajo vrednosti ali ne. Podatki se tako v osnovi spremenijo in pripravijo za nadaljnjo uporabo. Zato je to eden najbolj zamudnih korakov.
2. Modeliranje
Tako da so naši podatki že pripravljeni in pripravljeni na uporabo. To je drugi korak, kjer dejansko uporabljamo algoritme strojnega učenja. Tukaj dejansko prilagamo podatke v model. Izbira modela je odvisna od vrste podatkov, ki jih imamo, in poslovnih zahtev. Na primer, izbira modela za priporočilo izdelka kupcu bo drugačna od modela, ki je potreben za napovedovanje števila izdelkov, ki bodo prodani na določen dan. Ko se model odloči, podatke vgradimo v model.
3. Testiranje modela
Je naslednji korak in zelo pomemben v zvezi z zmogljivostjo modela. Model se testira s preskusnimi podatki, da preveri točnost in druge značilnosti modela in naredi potrebne spremembe v modelu, da doseže želeni rezultat. V primeru, da ne dobimo želene natančnosti, lahko ponovno preidemo na korak 2 (modeliranje), izberemo drug model in nato ponovimo isti korak 3 in izberemo model, ki daje najboljši rezultat glede na poslovne zahteve.
4. Razmestitev modelov
Ko dobimo želeni rezultat s primernim testiranjem v skladu s poslovnimi zahtevami, dokončamo model, ki nam daje najboljše rezultate glede na rezultate testiranja in model umestimo v proizvodno okolje.
Značilnosti podatkovne znanosti
Značilnosti podatkovnega strokovnjaka so naslednje:
1. Poslovno razumevanje
To je najpomembnejša lastnost, saj če ne razumete podjetja, ne morete narediti dobrega modela, tudi če dobro poznate algoritme strojnega učenja ali statistične spretnosti. Podatkovni znanstvenik mora razumeti poslovne zahteve in razviti analitiko v skladu z njim. Tako tudi znanje o domeni poslovanja postane pomembno ali koristno.
2. Intuicija
Čeprav je vključena matematika dokazana in utemeljena, mora pa podatkovni znanstvenik izbrati pravi model s pravo natančnostjo. Ker vsi modeli ne bodo dali povsem enakih rezultatov. Tako mora podatkovni znanec čutiti, kdaj je model pripravljen za proizvodnjo. Prav tako potrebujejo intuicijo, da vedo, v katerem trenutku je proizvodni model zastarel in ga je treba spremeniti, da se odzove na spreminjajoče se poslovno okolje.
3. Radovednost
Data Science ni novo področje. Že prej je bilo tam, vendar je napredek na tem področju zelo hiter, zato se stalno razvijajo nove metode za reševanje znanih problemov, saj postaja radovednost do znanja novih tehnologij zelo pomembna.
Prijave
Tukaj smo v uvodu v podatkovno znanost razjasnili o uporabi podatkovne znanosti, da je ogromno. Zahteva se na vsakem področju. Tu je nekaj primerov, v katerih se lahko podatkovna znanost aktivno uporablja ali uporablja.
1. Trženje
Na področju trženja je veliko prostora, na primer izboljšana strategija cen Podjetja, kot je Uber, podjetja za e-trgovino lahko uporabijo podatkovno usmerjene cene, ki jim omogočajo povečanje dobička.
2. Zdravstvo
Uporaba nosljivih podatkov za preprečevanje in spremljanje zdravstvenih težav. Podatki, pridobljeni iz telesa, se lahko uporabljajo v zdravstvu za preprečevanje prihodnjih nujnih primerov.
3. Bančništvo in finance
Ko smo razpravljali o uvodu v podatkovno znanost, bomo nadaljevali z uporabo uporabe podatkovne znanosti v bančnem sektorju za odkrivanje goljufij, ki so lahko koristne pri zmanjšanju slabih sredstev bank.
4. Vladne politike
Vlada lahko s pomočjo podatkovne znanosti pripravi boljše politike za boljše zadovoljevanje potreb ljudi in tega, kar želijo s pomočjo podatkov, ki jih lahko dobijo z anketami in drugimi iz drugih uradnih virov.
Prednosti in slabosti Data Science
Po pregledu vseh komponent, značilnosti in širokega Uvoda v Data Science bomo raziskali prednosti in slabosti Data Science:
Prednosti
V tej temi Uvod v podatkovne znanosti vam prikazujemo tudi prednosti Data Science. Nekateri od njih so naslednji:
- Pomaga nam, da dobimo vpogled v zgodovinske podatke s svojimi mogočnimi orodji.
- Pomaga optimizirati podjetje, najeti prave osebe in prinesti več prihodkov, saj vam uporaba podatkovne znanosti pomaga pri sprejemanju boljših prihodnjih odločitev za podjetje.
- Podjetja lahko svoje izdelke razvijejo in tržijo bolje, saj lahko bolje izberejo svoje ciljne stranke.
- Uvod v Data Science prav tako pomaga potrošnikom pri iskanju boljšega blaga, zlasti na spletnih mestih za e-trgovino, ki temeljijo na sistemu, ki temelji na podatkih.
Slabosti
Ko smo se učili o uvedbi znanosti o podatkih, gremo zdaj pred slabostjo podatkovne znanosti:
Slabosti so običajno, ko se podatki o podatkih uporabljajo za profiliranje strank in kršitev zasebnosti strank, saj so njihove informacije, kot so transakcije, nakupi in naročnine, vidne pri matičnih podjetjih. Podatke, pridobljene s pomočjo podatkovne znanosti, je mogoče uporabiti proti določeni skupini, posamezniku, državi ali skupnosti.
Priporočeni članki
To je vodnik za Uvod v podatkovno znanost. Tu smo razpravljali o uvodu v podatkovne vede z glavnimi komponentami in značilnostmi uvajanja v podatkovno znanost. Ogledate si lahko tudi naslednje članke:
- Data Science vs vizualizacija podatkov
- Vprašanja o intervjuju s podatki o znanosti
- Data Science v primerjavi z analitiko podatkov
- Napovedna analitika v primerjavi z znanjem podatkov
- Algoritmi za znanost podatkov | Vrste
