Čo je to Data Science?
Data Science je proces aplikovania vedeckých výpočtov na získanie zmysluplných poznatkov z miliárd a biliónov bajtov údajov pomocou vhodných štatistických metód.
Disciplína, ktorá je v týchto dňoch ústami každého človeka. Typ, ktorý sa v posledných rokoch exponenciálne zvýšil z dôvodu obrovského množstva údajov generovaných z viacerých zdrojov.
Neskôr v tomto článku by sme sa zamerali na to, ako veda o údajoch ovplyvnila naše životy a ako by ste mohli byť aj vedcom údajov so správnym prístupom a zvládnutím konkrétnych zručností, ktoré sú preň potrebné.
definícia
Existuje presná debata o presnej definícii Data Science. V spätnom pohľade neexistuje žiadna formálna definícia, ktorá by sa dala pripájať k ekosystému, a rôzne oblasti vnímajú Data Science odlišne.
Predpokladajme, že ktokoľvek, kto pracuje ako softvérový inžinier, často nazýva vizualizáciu údajov pomocou nástroja ako úlohy vedy o údajoch, zatiaľ čo niekto, kto pracuje v zdravotníckom priemysle a pracuje s citlivými údajmi o pacientovi, aby predpovedal rakovinu z buniek, by to nazval údajový vedec,
Laicky povedané, vzhľadom na rozmanitosť jeho aplikácie, je definovaná odlišne ľuďmi patriacimi do rôznych oblastí, ale všetky poukazujú na jednu vec - extrahovanie informácií z údajov pomocou niektorých metód.
Rôzne podmnožiny Data Science
Je to zmes matematiky a štatistiky, strojového učenia, znalosti domén, IT a vývoja softvéru.
Matematika a štatistika sú jadrom, pretože všetko od analýzy experimentálnych údajov po zostavenie modelu vyžaduje riešenie čísel, vektorov, pravdepodobnosti atď.
Strojové učenie by sa dalo ďalej rozdeliť na hlboké učenie a umelú inteligenciu a je to modelová podmnožina Data Science. Okrem toho sa za nevyhnutné uplatniť v týchto oblastiach nevyhnutný vývoj softvéru a zručnosti v oblasti IT.
Nakoniec, mať vedomosti o firme alebo doméne by mohlo ísť dlhou cestou pri určovaní presnosti výsledku, pretože rôzne podniky používajú rôzne údaje na predikciu a použitie správnych údajov je nanajvýš dôležité pri overovaní dôveryhodnosti nášho výstupu.
Pochopenie Data Science
Je to predovšetkým veda, ktorá odhaľuje skryté vzorce z údajov. Tieto skryté vzorce alebo postrehy by mohli ísť dlhou cestou pri dosahovaní prevratných výsledkov v niekoľkých oblastiach a zlepšovaní života ľudí. Obrázok vyššie zobrazuje šesť fáz pracovného toku v Data Science, ktorý pomáha pri vytváraní predpovedí a zostavovaní modelov, ktoré sa majú použiť pri výrobe. Podrobnejšie je to popísané v nasledujúcej časti.
Práca s Data Science
Práca v oblasti dátovej vedy by sa rozdelila do nasledujúcich kategórií.
- Porozumenie problému - Je dôležité, aby bolo vyhlásenie o probléme jasné skôr, ako sa ponoríte do samotnej časti implementácie. Znalosť toho, čo je potrebné zistiť, je kľúčová pre získanie správnych údajov a odvodenie dokonalého riešenia.
- Získanie správnych údajov - Len čo sa problém vyrieši, je nevyhnutné získať správne údaje na vykonanie operácie.
- Prieskumná analýza dát - Hovorí sa, že deväťdesiat percent práce vedca údajov je Data Wrangling. Termín „wrangling“ sa týka čistenia a predbežného spracovania údajov pred ich vložením do modelu. Tieto kroky zahŕňajú kontrolu duplicitných údajov, odľahlých hodnôt, hodnôt NULL a niekoľkých ďalších anomálií, ktoré nespadajú pod konvenciu požadovaných údajov pre podnikanie.
- Vizualizácia údajov - Po vyčistení a predbežnom spracovaní údajov je potrebné údaje vizualizovať, aby sa zistili správne vlastnosti alebo stĺpce, ktoré sa majú použiť pre náš model.
- Kategorické kódovanie - Tento krok je použiteľný v prípadoch, keď sú vstupné vlastnosti kategorické a je potrebné ich transformovať do číselných (0, 1, 2 atď.), Ktoré sa majú použiť v našom modeli, pretože stroj nemôže pracovať s kategóriami.
- Výber modelu - Výber správneho modelu pre konkrétne vyhlásenie o probléme je nevyhnutný, pretože každý model sa nemôže perfektne zmestiť pre každú množinu údajov.
- Použitie správnej metriky - Na základe obchodnej domény by sa mala zvoliť metrika, ktorá by určovala dokonalosť modelu.
- Komunikácia - Podnikateľ, akcionári, často nerozumejú technickému know-how spoločnosti Data Science, a preto je nevyhnutné sprostredkovať zistenia jednoducho podniku, ktorý by potom mohol prísť s opatreniami na zmiernenie akýchkoľvek predpokladaných rizík.
- Nasadenie - Akonáhle je model postavený a podnik je spokojný so zisteniami, model by sa mohol nasadiť do výroby a použiť vo výrobku.
Čo môžete robiť s Data Science?
Rýchlo konzumuje náš každodenný život. Od ranného prebudenia až po spanie nie je jediný moment, že by nás účinky Data Science neovplyvnili. Pozrime sa na niektoré zvyky Data Science, ktoré nám v poslednom období uľahčili život.
Príklad 1:
YouTube je v našom každodennom živote obľúbeným spôsobom zábavy, vedomostí a správ. Radšej sledujeme videá, ako prechádzame diapozitívmi dlhých článkov. Ale ako sme sa stali tak návykovými pre YouTube? Čo robí YouTube tak jedinečným a odlišným?
Odpoveď je jednoduchá. YouTube používa naše údaje na odporúčanie videí; radi by sme videli ďalšie. Používa algoritmus odporúčacieho systému na sledovanie našich vzorcov vyhľadávania a na základe toho; jeho spravodajský systém nám ukazuje tie videá, ktoré sa trochu týkajú toho, ktoré sme videli, takže sme prilepení na kanál a pokračujeme v surfovaní cez ďalšie videá.
V zásade tak šetríme čas a energiu pri manuálnom hľadaní videí, ktoré by nám mohli byť nápomocné.
Príklad 2:
Podobne ako v službe YouTube sa systém odporúčaní používa aj na webových stránkach elektronického obchodu, ako sú Netflix, Amazon.
V prípade Netflixu sa zobrazujú tie televízne programy alebo filmy, ktoré sú do istej miery spojené s tými, ktoré sme sledovali, a tak šetríme čas hľadaním podobných videí.
Spoločnosť Amazon ďalej odporúča produkty založené na našom nákupnom modeli a zobrazuje produkty, ktoré ostatní kupujúci spolu s týmto produktom kúpili alebo čo by sme si mohli kúpiť na základe našich nákupných zvyklostí alebo vzorov.
Príklad 3:
Jedným z hlavných prielomov v Data Science je Amazon's Alexa alebo Apple Siri. Často sme unavení surfovať po telefóne kvôli kontaktom alebo sa cítime leniví, aby sme nastavili budíky alebo pripomienky.
V tomto ohľade virtuálne pomocné systémy robia všetko pre nás iba počúvaním našich príkazov. Alexovi alebo Sirimu hovoríme o veciach, ktoré chceme, a systém prevádza náš prirodzený hlas na text pomocou topológie spracovania prirodzeného jazyka (čo by sme videli neskôr) a extrahovaním poznatkov z tohto textu na vyriešenie našich problémov.
Z hľadiska laikov tento inteligentný systém používa terminológiu Reč na hlas, aby šetril čas a vyriešil naše problémy.
Príklad 4:
Data Science uľahčil život športovcom a ľuďom zapojeným do športových arén. Obrovské množstvo údajov, ktoré sú v súčasnosti k dispozícii, by sa mohlo použiť na analýzu zdravotných a duševných podmienok športovca na prípravu na hru.
Dáta by sa tiež mohli použiť na vytvorenie stratégií a na prehratie súpera ešte pred začiatkom zápasu.
Príklad 5:
Data Science uľahčil život aj v zdravotníctve. Lekári a vedci môžu pomocou programu Deep Learning analyzovať bunku a predovšetkým zabrániť zastaveniu choroby.
Mohli by tiež predpísať primerané lieky pre pacienta na základe predpovede z údajov.
Najlepšie vedecké spoločnosti v oblasti dát
Je považovaná za najžiadanejšiu prácu v 21. storočí, keď sa na cestu stať sa vedcom údajov púšťajú odborníci z rôznych prostredí.
V súčasnosti sa takmer každá spoločnosť snaží začleniť Data Science do svojich produktov s cieľom zjednodušiť proces a zrýchliť operácie, aby sa zaistila presnosť v optimálnom čase. Zoznam takýchto spoločností je obrovský a bolo by nespravodlivé porovnávať jeden s druhým, pokiaľ ide o najlepšie, pretože rôzne spoločnosti používajú údaje z rôznych dôvodov.
Spolu s USA sa trh v Indii rozširuje a prospelo by to iba profesionálom v budúcnosti. Tu sú niektoré z najlepších spoločností, v ktorých má Data Science vyčerpávajúce využitie: -
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, karteziánska analýza, HCL, EDGE siete, laboratóriá 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.
Webové stránky, na ktorých by ste našli niekoľko otvorení Data Science, sú - LinkedIn, Naozaj, Jednoducho prenajaté a AngelList.
Kto je tým pravým publikom na výučbu technológií vedy o údajoch?
Data Science je o práci s údajmi a každé pole používa údaje nejakým spôsobom. Preto nemusíte patriť do špecifickej disciplíny, aby ste boli vedcom údajov.
Musíte však urobiť zvedavé myslenie a horlivosť, aby ste získali informácie z údajov.
Výhody Data Science
- Data Science by mohli pomôcť zmierniť časové a rozpočtové obmedzenia a pomôcť pri rozvoji podnikania.
- Strojom určené výsledky niekoľkých manuálnych úloh, ktoré by mohli byť lepšie ako účinky na človeka.
- Pomáha predchádzať zlyhaniu úveru, ktoré sa používa pri zisťovaní podvodov, a niekoľko ďalších prípadov použitia vo finančnej oblasti.
- Vytvárajte informácie zo surových, neštruktúrovaných textových údajov.
- Predpovedanie budúceho výsledku by mohlo zabrániť finančnej strate mnohých veľkých spoločností.
Požadované zručnosti v oblasti vedy o údajoch
Vyššie uvedený obrázok naznačuje dôležitosť zručností požadovaných na základe rôznych úloh.
Programovanie, vizualizácia údajov, komunikácia, intuícia údajov, štatistika, wrangling údajov, strojové učenie, softvérové inžinierstvo a matematika sú požadované zručnosti pre každého, kto sa chce dostať do priestoru vedy o údajoch.
Prečo by sme mali používať Data Science?
Využitie dátovej vedy v akademickej obci av skutočnom živote je výrazne odlišné. V akademickej obci sa Data Science používa na riešenie niekoľkých skvelých projektov, ako je napríklad rozpoznávanie obrázkov, detekcia tváre atď.
Na druhej strane sa Data Science v každodennom živote používa na predchádzanie podvodom, detekcii odtlačkov prstov, odporúčaniu produktu atď.
Rozsah vedy o údajoch
Príležitosti alebo rozsah v Data Science sú neobmedzené. Ako je znázornené na obrázku vyššie, odborník by mohol pracovať v niekoľkých rôznych úlohách v Data Science v závislosti od ich schopností a úrovne odborných znalostí.
Prečo potrebujeme Data Science?
V súčasnosti je veľa práce manuálne a vyžaduje veľa času a zdrojov, ktoré často spôsobujú prekážky v rozpočte vyčlenenom na projekt. Veľké spoločnosti niekedy hľadajú riešenia na optimalizáciu takýchto úloh a zaistenie zmiernenia rozpočtových a finančných obmedzení.
Poskytuje príležitosť na automatizáciu zdĺhavých procesov a dosiahnutie takých vynikajúcich výsledkov, ktoré by pri manuálnej práci nemuseli byť možné.
Ako vám táto technológia pomôže v kariérnom raste?
Tento prieskum spoločnosti Forbes ukazuje, že Data Science je budúcnosť a je tu zostať. Dni manuálnej práce sa skončili a Data Science by automatizoval každú takúto úlohu. Preto, ak chcete zostať relevantným v priemysle v budúcnosti, je potrebné, aby ste sa naučili rôzne aspekty a zvýšili svoje šance na stále zamestnanie.
záver
Ak ste absolvent alebo pracujúci profesionál, je najvyšší čas, aby ste dúfali na loď Data Science a zapojili sa do komunity Data Science.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca What is Data Science. Tu sme diskutovali o rôznych podskupinách dátovej vedy, o jej životnom cykle, výhodách, rozsahu atď. Ďalšie informácie nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Rozdiel medzi vedou o vede a vizualizáciou údajov
- Otázky vedy o údajoch s odpoveďami
- Porovnanie údajov vedy a techniky umelej inteligencie
- Data Science vs Data Analytics
- Úvod do algoritmov vedy o údajoch