Kaj je Data Science?
Data Science je postopek uporabe znanstvenih izračunov za pridobivanje smiselnih spoznanj iz milijard in trilijonov bajtov podatkov z uporabo ustreznih statističnih metod.
Disciplina, ki je te dni vsakomur ustna beseda. Vrsta, ki se je v zadnjih letih eksponentno povečala zaradi ogromne količine podatkov, ki se pridobivajo iz več virov.
Kasneje v tem članku bi si ogledali, kako je Data Science vplival na naše življenje in kako ste lahko tudi Data Scientist s pravim odnosom in obvladovanjem posebnih veščin, ki so zanj potrebne.
Opredelitev
Obstaja množična razprava o natančni definiciji Data Science. V zadnjem času ni nobene formalne opredelitve, ki bi jo lahko navezali na ekosistem, različna polja pa Data Science dojemajo drugače.
Recimo, da bi vsak, ki deluje kot programski inženir, vizualizacijo podatkov pogosto označil z orodjem kot vlogo Data Science, medtem ko bi nekdo, ki dela v zdravstveni industriji in se ukvarja z občutljivimi podatki o pacientih za napoved raka na celicah, imenoval, da bo to delo Data Scientist .
Poenostavljeno gledano ljudje zaradi raznolikosti uporabe različno definirajo ljudi iz različnih področij, vendar vsi kažejo na eno stvar - črpanje informacij iz podatkov z uporabo nekaterih metod.
Različne podskupine Data Science
To je mešanica matematike in statistike, strojnega učenja, poznavanja domen, IT in razvoja programske opreme.
Matematika in statistika je bistvo, saj vse od raziskovalnih analiz podatkov do oblikovanja modelov zahteva ukvarjanje s številkami, vektorji, verjetnostjo itd.
Strojno učenje bi lahko nadalje razdelili na poglobljeno učenje in umetno inteligenco, in to je podmnožica za gradnjo modelov Data Science. Poleg tega se šteje, da je treba na teh področjih uporabiti bistveno razvoj programske opreme in veščine IT.
Nazadnje bi lahko imelo znanje o podjetju ali domeni daleč v določanju natančnosti rezultata, saj različna podjetja uporabljajo različne podatke za napovedovanje in uporaba pravih podatkov izrednega pomena pri preverjanju verodostojnosti naših rezultatov.
Razumevanje podatkov o znanosti
To je predvsem znanost, ki se uporablja za odkrivanje skritih vzorcev iz podatkov. Ti skriti vzorci ali vpogledi bi lahko daleč dosegli prelomne rezultate na več področjih in izboljšali življenje ljudi. Zgornja slika prikazuje šest stopenj v procesu dela Data Science, ki pomaga pri načrtovanju in oblikovanju modelov, ki jih je treba uporabiti pri proizvodnji. Podrobno je opisano v naslednjem razdelku.
Delo z Data Science
Delo Data Science bi bilo razdeljeno v naslednje kategorije.
- Razumevanje težave - Nujno je, da je izjava problema jasna, preden se potopite v dejanski del izvajanja. Znanje o tem, kaj najti, je ključnega pomena za pridobitev pravih podatkov in izpeljavo popolne rešitve.
- Pridobitev pravih podatkov - Ko je težava razumljena, je nujno, da dobite prave podatke za izvedbo operacije.
- Raziskovalna analiza podatkov - Pravijo, da je devetdeset odstotkov dela, ki ga je opravil Data Scientist, Data Wrangling. Izraz obdelava podatkov se nanaša na čiščenje in predhodno obdelavo podatkov pred hranjenjem modelu. Ti koraki vključujejo preverjanje podvojenih podatkov, odtujitev, vrednosti NULL in več drugih nepravilnosti, ki ne sodijo v okvir želenih podatkov za podjetje.
- Vizualizacija podatkov - Ko so podatki očiščeni in predhodno obdelani, jih je treba vizualizirati, da bi našli prave funkcije ali stolpce, ki jih lahko uporabimo za naš model.
- Kategorično kodiranje - ta korak je uporaben za tiste primere, ko so vhodne značilnosti kategorične in jih je treba spremeniti v številčne (0, 1, 2 itd.), Ki se uporabljajo v našem modelu, saj stroj ne more delovati s kategorijami.
- Izbira modela - Izbira pravega modela za določeno težavo je nujna, saj se vsak model ne more popolnoma prilegati za vsak nabor podatkov.
- Uporaba prave meritve - na podlagi poslovne domene je treba izbrati metriko, ki bi določala popolnost modela.
- Komunikacija - Podjetnik, delničarji, pogosto ne razumejo tehničnega znanja Data Science, zato je bistvenega pomena, da ugotovitve na preprost način sporočijo podjetju, ki lahko nato pripravi ukrepe za zmanjšanje vseh predvidenih tveganj.
- Uvajanje - Ko je model zgrajen in je podjetje zadovoljno z ugotovitvami, bi lahko model uporabili v proizvodnji in ga uporabili v izdelku.
Kaj lahko storite z Data Science?
Hitro porablja naše vsakdanje življenje. Od zbujanja zjutraj do spanja ni niti enega trenutka, da učinki Data Science ne vplivajo na nas. Poglejmo si nekatere uporabe Data Science, ki nam je v zadnjem času olajšalo življenje.
Primer 1:
YouTube je najljubši način zabave, znanja, novic v našem vsakdanjem življenju. Raje gledamo videoposnetke kot pa skozi diapozitive dolgih člankov. Toda kako smo postali tako zasvojeni z YouTubom? Kaj je YouTube naredil tako edinstven in drugačen?
No, odgovor je preprost. YouTube uporablja naše podatke za priporočilo videoposnetkov; radi bi videli naslednjič. Uporablja algoritem sistemskih priporočil za sledenje vzorcem iskanja in na podlagi tega; njegov obveščevalni sistem nam pokaže tiste video posnetke, ki so nekoliko povezani s tistim, ki smo ga videli, tako da smo prilepljeni na kanal in še naprej brskamo po drugih video posnetkih.
Tako v bistvu prihranimo naš čas in energijo, da ročno iščemo videoposnetke, ki bi nam lahko koristili glede na naše želje.
Primer 2:
Podobno kot YouTube se tudi sistem priporočil uporablja na spletnih mestih za e-trgovino, kot so Netflix, Amazon.
V primeru Netflixa so nam prikazane tiste televizijske oddaje ali filmi, ki so nekoliko povezani s tistim, ki smo ga gledali, in s tem prihranimo čas za iskanje več podobnih videov.
Poleg tega Amazon priporoča izdelke, ki temeljijo na našem vzorcu nakupa, in prikazuje tiste izdelke, ki so jih drugi kupci kupili skupaj s tem izdelkom, ali tiste, ki bi jih lahko kupili na podlagi naših nakupovalnih navad ali vzorcev.
Primer 3:
Eden večjih prebojev v Data Science je Amazonova Alexa ali Appleova Siri. Pogosto se nam zdi dolgočasno brskati po telefonu za stike ali pa smo leni, da nastavimo zvonce ali opomnike.
V zvezi s tem navidezni asistenčni sistemi počnejo vse stvari samo s poslušanjem naših ukazov. Alexa ali Siri povemo o stvareh, ki jih želimo, in sistem pretvori naš naravni glas v besedilo s pomočjo topologije obdelave naravnega jezika (to bomo videli pozneje) in iz tega besedila izvlečemo vpogled, da rešimo naše težave.
Povedano laično, ta inteligentni sistem uporablja terminologijo Speech to Voice, da prihrani čas in reši naše težave.
Primer 4:
Data Science je olajšal življenje športnikom in ljudem, ki se ukvarjajo s športnimi arenami. Ogromno količino podatkov, ki je na voljo v teh dneh, bi lahko uporabili za analizo športnega zdravstvenega in duševnega stanja, da se ustrezno pripravi na igro.
Podatki bi se lahko uporabili tudi za izdelavo strategij in izigravanje nasprotnika, še preden se tekma začne.
Primer 5:
Data Science je olajšal življenje tudi v zdravstvenem sektorju. Zdravniki in raziskovalci bi lahko s pomočjo Deep Learninga analizirali celico in preprečili, da bi se bolezen prvič pojavila.
Prav tako bi lahko bolniku predpisali ustrezna zdravila na podlagi napovedi iz podatkov.
Vrhunska podjetja za podatkovno znanost
Velja za najbolj zahtevno delo 21. stoletja s strokovnjaki iz različnih okolij, ki so se podali na pot, da bi postali znanstvenik podatkov.
Dandanes skoraj vsako podjetje poskuša vključiti Data Science v svoje izdelke, da bi poenostavili postopek in hitro pospešili delovanje, da bi zagotovili natančnost v optimalnem času. Seznam takšnih podjetij je ogromen, zato bi se jim zdelo nepošteno, da bi se javili drug proti drugemu v smislu najboljšega, saj različna podjetja uporabljajo podatke iz različnih razlogov.
Skupaj z ZDA se širi trg v Indiji, ki bi v prihodnosti koristil samo strokovnjakom. Tu je nekaj najboljših podjetij, kjer ima Data Science izčrpno uporabo: -
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.
Spletna mesta, na katerih boste našli več odprtin Data Science, so - LinkedIn, Dejansko, preprosto najeti in AngelList.
Kdo je prava publika za učenje tehnologij Data Science?
Data Science govori o delu s podatki in vsako polje na tak ali drugačen način uporablja podatke. Zato vam ni treba pripadati določeni disciplini, če želite biti Data Scientist.
Vendar morate storiti radovedno miselnost in vnemo, da izklesate vpoglede iz podatkov.
Prednosti Data Science
- Podatkovna znanost bi lahko pomagala omiliti časovne in proračunske omejitve in pomagati pri rasti podjetja.
- Stroj je določil rezultate več ročnih nalog, ki bi lahko bile boljše od človeških učinkov.
- Pomaga preprečiti neplačilo posojila, ki se uporablja pri odkrivanju goljufij, in številne druge primere uporabe na finančnem področju.
- Ustvari vpogled iz surovih, nestrukturiranih besedilnih podatkov.
- Napovedovanje prihodnjega izida bi lahko preprečilo finančne izgube mnogih velikih korporacij.
Zahtevane spretnosti podatkov
Zgornja slika prikazuje pomembnost potrebnih veščin, ki temeljijo na različnih vlogah.
Programiranje, vizualizacija podatkov, komunikacija, podatkovna intuicija, statistika, obdelava podatkov, strojno učenje, programsko inženirstvo in matematika so potrebne veščine za vse, ki želijo vstopiti v prostor Data Science.
Zakaj bi morali uporabljati Data Science?
Uporaba Data Science v akademskih krogih in v resničnem življenju je zelo različna. Medtem ko je v akademiji, se Data Science uporablja za reševanje več kul projektov, kot so prepoznavanje slike, zaznavanje obrazov itd.
Po drugi strani se v vsakodnevnem življenju Data Science uporablja za preprečevanje goljufij, odkrivanje prstnih odtisov, priporočilo za izdelke itd.
Področje uporabe Data Science
Priložnosti ali obseg v Data Science je neomejen. Kot je prikazano na zgornji sliki, bi strokovnjak lahko deloval na več različnih vlogah v Data Science, odvisno od nabora spretnosti in strokovnega znanja.
Zakaj potrebujemo Data Science?
Veliko dela, ki je danes opravljeno ročno, traja veliko časa in sredstev, kar pogosto ovira proračun, namenjen projektu. Velika podjetja včasih iščejo rešitve za optimizacijo takih nalog in zagotavljajo zmanjšanje proračuna in omejitev virov.
Daje priložnost za avtomatizacijo dolgočasnih procesov in ustvarjanje tako izjemnih rezultatov, ki pri ročnem delu morda ne bi bili mogoči.
Kako bi vam ta tehnologija pomagala pri karierni rasti?
Raziskava Forbesa kaže, da je Data Science prihodnost in da je tu treba ostati. Dnevi ročnega dela so končani in Data Science bi avtomatiziral vsako takšno nalogo. Če želite tudi v prihodnje ostati pomembni v panogi, se morate naučiti različnih vidikov in povečati svoje možnosti, da boste vedno zaposleni.
Zaključek
Če ste diplomirani ali delujoči strokovnjak, je skrajni čas, da upate na ladjo Data Science in se vključite v skupnost Data Science.
Priporočeni članki
To je vodnik za Kaj je Data Science. Tu smo razpravljali o različnih podskupinah podatkovnih podatkov, njegovem življenjskem ciklu, prednostih, obsegu itd. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge predloge,
- Razlika med podatkovnimi znanostmi in vizualizacijo podatkov
- Vprašanja o intervjuju s podatki o znanosti z odgovori
- Primerjava podatkovne znanosti z umetno inteligenco
- Data Science v primerjavi z analitiko podatkov
- Uvod v algoritme znanosti o podatkih