Úvod do vedy o údajoch
Data Science je jedným z najrýchlejšie rastúcich, náročných a vysoko platených pracovných miest v tomto desaťročí. Otázkou teda je, čo je veda o údajoch? veda o údajoch je interdisciplinárne pole (pozostáva z viac ako jedného študijného odboru), ktoré využíva štatistiku, počítačové vedy a algoritmy strojového učenia na získanie prehľadov o štruktúrovaných aj neštruktúrovaných údajoch. Podľa časopisu „Economic Times“ zaznamenala India v čase, keď sa ponuka takýchto talentov spomaľuje, viac ako 400 percentný nárast dopytu po odborníkoch v oblasti informatiky v rôznych priemyselných odvetviach.
Hlavné komponenty dátovej vedy
Hlavné komponenty alebo proces, ktoré sa používajú v úvode k vede o údajoch, sú tieto:
1. Prieskum údajov
Je to najdôležitejší krok, pretože tento krok zaberá najviac času. Približne 70 percent času sa venuje prieskumu údajov. Hlavnou zložkou pre vedu o údajoch sú údaje, takže keď dostaneme údaje, je zriedka, že údaje majú správnu štruktúrovanú formu. V údajoch je veľa hluku. Hluk tu znamená veľa nechcených údajov, ktoré sa nevyžadujú. Čo robíme v tomto kroku? Tento krok zahŕňa vzorkovanie a transformáciu údajov, pri ktorých kontrolujeme pozorovania (riadky) a funkcie (stĺpce) a šum odstraňujeme pomocou štatistických metód. Tento krok sa tiež používa na kontrolu vzťahu medzi rôznymi znakmi (stĺpcami) v množine údajov, vzťahom máme na mysli, či sú prvky (stĺpce) navzájom závislé alebo navzájom nezávislé, či v údajoch chýbajú nejaké hodnoty. alebo nie. V zásade sú údaje transformované a pripravené na ďalšie použitie. Preto je to jeden z najnáročnejších krokov.
2. Modelovanie
Takže teraz sú naše údaje pripravené a pripravené na použitie. Toto je druhý krok, v ktorom skutočne používame algoritmy strojového učenia. Tu vlastne zapadáme údaje do modelu. Výber modelu závisí od typu údajov, ktoré máme, a od požiadaviek podniku. Napríklad výber modelu na odporučenie tovaru zákazníkovi sa bude líšiť od modelu vyžadovaného na predpovedanie počtu výrobkov, ktoré sa budú predávať v konkrétny deň. Po rozhodnutí modelu vložíme údaje do modelu.
3. Testovanie modelu
Je to ďalší krok a je veľmi dôležitý z hľadiska výkonu modelu. Model sa testuje na základe testovacích údajov, aby sa skontrolovala presnosť a ďalšie charakteristiky modelu a vykonali požadované zmeny v modeli, aby sa dosiahol požadovaný výsledok. V prípade, že nedosiahneme požadovanú presnosť, môžeme znova prejsť na krok 2 (modelovanie), vybrať iný model a potom zopakovať ten istý krok 3 a zvoliť model, ktorý poskytuje najlepší výsledok podľa obchodných požiadaviek.
4. Nasadenie modelov
Akonáhle dosiahneme požadovaný výsledok správnym testovaním podľa obchodných požiadaviek, dokončíme model, ktorý nám poskytne najlepší výsledok podľa výsledkov testovania a nasadíme model do výrobného prostredia.
Charakteristika vedy o údajoch
Vlastnosti vedca údajov sú tieto:
1. Obchodné porozumenie
Je to najdôležitejšia charakteristika, pretože pokiaľ nepochopíte podnikanie, nemôžete vytvoriť dobrý model, aj keď máte dobré znalosti algoritmov strojového učenia alebo štatistických zručností. Vedec musí pochopiť obchodné požiadavky a podľa toho rozvinúť analytiku. Dôležitým alebo užitočným sa tak stáva aj znalosť domény o firme.
2. Intuícia
Hoci matematika je dokázaná a základná, vedec údajov si musí zvoliť správny model so správnou presnosťou. Pretože všetky modely sa nevzdajú presne rovnakých výsledkov. Vedec údajov sa musí cítiť, keď je model pripravený na nasadenie do výroby. Potrebujú tiež intuíciu, aby vedeli, v akom okamihu je výrobný model nečinný, a potrebujú refaktoring, aby reagovali na meniace sa podnikateľské prostredie.
3. Zvedavosť
Data Science nie je nové pole. Už to bolo aj predtým, ale pokrok dosiahnutý v tejto oblasti je veľmi rýchly a neustále sa vyvíjajú nové metódy riešenia známych problémov, pretože čoraz dôležitejšou je zvedavosť vedcov v oblasti údajov o vývoji nových technológií.
aplikácia
Tu sme v úvode do vedy o údajoch objasnili aplikácie údajov, ktoré sú obrovské. Vyžaduje sa to vo všetkých oblastiach. Tu je príklad niekoľkých sektorov, v ktorých je možné vedu o údajoch využívať alebo využívať aktívne.
1. Marketing
V marketingu existuje obrovský priestor, napríklad, Stratégia zlepšenej tvorby cien Spoločnosti ako Uber, spoločnosti elektronického obchodu môžu používať oceňovanie založené na údajoch, ktoré im umožňuje zvyšovať svoje zisky.
2. Zdravotná starostlivosť
Používanie nositeľných údajov na prevenciu a monitorovanie zdravotných problémov. Údaje generované z tela sa môžu použiť v zdravotníctve na prevenciu budúcich mimoriadnych udalostí.
3. Bankovníctvo a financie
Keď sme diskutovali o úvode do oblasti vedy o údajoch, budeme teraz pokračovať v používaní prostriedkov na vedu o údajoch v bankovom sektore na odhaľovanie podvodov, ktoré môžu pomôcť pri znižovaní nevýhodných aktív bánk.
4. Vládne politiky
Vláda môže použiť vedu o údajoch na prípravu lepších politík, aby lepšie uspokojovala potreby ľudí a to, čo chcú, s využitím údajov, ktoré môžu získať, prostredníctvom prieskumov a iných z iných oficiálnych zdrojov.
Výhody a nevýhody Data Science
Po preštudovaní všetkých komponentov, charakteristík a rozsiahleho úvodu do vedy o údajoch sa chystáme preskúmať výhody a nevýhody tejto oblasti:
výhody
V tejto téme Úvod do dátovej vedy vám tiež ukážeme výhody Data Science. Niektoré z nich sú tieto:
- Pomáha nám získať informácie o historických údajoch pomocou výkonných nástrojov.
- Pomáha optimalizovať podnikanie, najímať správne osoby a generovať väčšie príjmy, pretože využívanie údajov vám pomáha robiť lepšie obchodné rozhodnutia v budúcnosti.
- Spoločnosti môžu vyvíjať a predávať svoje výrobky lepšie, pretože si môžu lepšie vybrať svojich cieľových zákazníkov.
- Úvod do vedy o údajoch tiež pomáha spotrebiteľom pri hľadaní lepšieho tovaru, najmä na webových stránkach elektronického obchodu založených na systéme odporúčaní založenom na údajoch.
nevýhody
Keď sme študovali úvod do vedy o údajoch, teraz prichádzame s nevýhodami vedy o údajoch:
Nevýhody sú zvyčajne, keď sa veda o údajoch používa na profilovanie zákazníkov a porušenie súkromia zákazníka, pretože ich informácie, ako sú transakcie, nákupy a predplatné, sú viditeľné ich materskými spoločnosťami. Informácie získané pomocou vedeckých údajov môžu byť použité proti určitej skupine, jednotlivcovi, krajine alebo komunite.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca Úvodom do vedy o údajoch. Tu sme diskutovali úvod do vedy o dátach s hlavnými komponentmi a charakteristikami zavedenia do vedy o údajoch. Môžete sa tiež pozrieť na nasledujúce články:
- Data Science vs Vizualizácia dát
- Rozhovor s otázkami vedy o údajoch
- Data Science vs Data Analytics
- Prediktívne analýzy verzus Data Science
- Algoritmy vedy o údajoch druhy