Der vollständige Leitfaden zur Datenwissenschaft

Wir sind in eine Ära eingetreten, in der große Speicher benötigt werden. Tatsächlich war der Speicherbedarf eines der größten Probleme von Unternehmen, die lange Aufzeichnungen über ihre Kunden und Verkäufe führen mussten. Im Jahr 2010 begannen Leute aus dem jeweiligen Bereich, an einem Framework oder besser gesagt einer Lösung zu arbeiten, um Big Data an einem Ort zu speichern. Nach der Entwicklung von Frameworks, die große Datenmengen speichern konnten, bestand das Hauptproblem in der Verarbeitung und Verschiebung der Daten.

Aufgrund der Entwicklung des Internets der Dinge(1) wurden 90 % des Frameworks der Datenwissenschaft in der heutigen Zeit entwickelt(2). Jeden Tag werden dank Data Science mehr als 2,5 Quintillionen Bytes an Daten generiert, verarbeitet und gespeichert. Diese Daten können von Unternehmen zu Unternehmen variieren. Es umfasst die Datenspeicherung in Einkaufszentren bis hin zu Beiträgen auf Social-Media-Plattformen. Allgemein. Diese Daten werden als Big Data bezeichnet.

• Data Science-Definition
• Geschichte
• Bedeutung
• Warum Data Science wählen?
• Wie man in die Datenwissenschaft einsteigt
• Lebenszyklus
• Verfahren
• Werkzeug
• Datenwissenschaft für Unternehmen
• Leistungen
• Herausforderungen
• Data Science vs. Datenanalyse
• Data Science vs. maschinelles Lernen
• Data Science vs. Software Engineering
• Big Data vs. Data Science
• Zukunft
• Tendenzen
• Ressourcen

Was ist Datenwissenschaft?

Für gelernte Informatiker oder Professionals ist dies möglicherweise nur ein anspruchsvoller Karriereweg. Es ist jedoch ein interdisziplinäres Gebiet, das sich auf die Verwendung von Algorithmen, Systemen und mathematischen Gleichungen bezieht, um Daten, Erkenntnisse und Wissen aus unstrukturierten und strukturierten Daten zu gewinnen. Um das Naturphänomen zu verstehen, kombinieren die Profis maschinelles Lernen, Datenanalyse und Statistik.

Geschichte der Datenwissenschaft

Die Datenwissenschaft nimmt einen wertvollen Platz in der Geschichte ein. Es war jedoch nicht so ein weit gefasster Begriff wie heute. Von den alten Griechen bis zu den ägyptischen Hieroglyphen gab es viele Fachleute in der Geschichte mit der Aufgabe, Daten oder schriftliche Aufzeichnungen an einem Ort zusammenzustellen. Als sich die Welt jedoch weiterentwickelte, sahen wir, wie Statistiker Daten zusammenstellten. Sie fallen direkt unter die Kategorie Data Science. Laut Forbes hilft es Unternehmen und Unternehmen seit den frühen 1940er Jahren, Daten zu erfassen und zu speichern.

Warum ist Data Science wichtig?

In der Vergangenheit waren die Daten, die die Unternehmen verwenden mussten, kleiner und meist strukturiert. Herkömmliche Daten könnten einfach durch BI-Tools analysiert werden. Die Daten der heutigen Unternehmen sind jedoch unstrukturiert und größer. BI-Tools sind nicht in der Lage, riesige Datenmengen zu verarbeiten, die normalerweise in Sensoren, Finanzprotokollen, Foren usw. zu finden sind.

Daher benötigen wir fortschrittliche und komplexe Analysewerkzeuge, Prozesse und Algorithmen, um aus den unstrukturierten Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Warum Data Science wählen?

Laut dem jährlichen Business Review der Harvard University gilt ein Datenwissenschaftler als der beste Beruf(4) in der heutigen Welt. Tatsächlich gehören Datenwissenschaftler zu den bestbezahlten Fachleuten des Jahrhunderts. Was macht Data Science also so wichtig, um als Karriereweg eingeschlagen zu werden? Warum ist es wichtig, in diesem Jahrhundert zu lernen? Es ist keine versteckte Tatsache, dass ein Job einer der begehrtesten Jobs auf dem aktuellen Markt ist.

Lassen Sie uns keine Zeit verlieren und sehen, warum es besser ist, sich für diesen Beruf zu entscheiden. Während wir im Fluss bleiben, würden wir auch die aktuellen Anforderungen an Data Scientists erörtern, die die großen Unternehmen benötigen, um ihre Leistung zu steigern.

In Wirklichkeit bedeutet Data Science für Unternehmen eine exponentielle Zunahme von Big Data und Data Mining. Es ist der einzige Kraftstoff, der Tausende von Industrien revolutioniert und sie in härtesten Wettbewerb stellt. Daher benötigen viele Unternehmen Fachleute, die die aktuellen Eigenschaften und Trends von Daten verstehen und sie bestmöglich analysieren, verwalten und handhaben können.

Hier sind einige Gründe, warum Sie sich für Ihren Karriereweg entscheiden sollten:

• Ein Kraftstoff des ^21. Jahrhunderts

  Wir leben im ^21. Jahrhundert und in diesem Stadium revolutioniert Data Science die Industrien. Auch die Mobilfunk- und Elektronikindustrie nutzt Big-Data-Techniken, um ihre Produkte gebrauchssicher zu machen. Der Zweck hinter der Verwendung von Big Data besteht darin, leistungsstarke Hochleistungsmaschinen zu erfinden.

  Jede Branche benötigt dringend Datenanalysen, um ihre Leistung und ihren Umsatz zu steigern. Dazu benötigen die Eigentümer ein Team von erfahrenen Datenwissenschaftlern, die Daten analysieren und die schwankenden Kaufmuster der Verbraucher verstehen können.

• Probleme von Nachfrage und Angebot

  Jede Branche verfügt über riesige, umfangreiche unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten. Es gibt jedoch nicht viele Ressourcen, um nützliche Erkenntnisse für die Erstellung von Produkten umzuwandeln. Darüber hinaus verfügen nicht viele Menschen über die Fähigkeiten, Daten zu verstehen und zu analysieren. Daher gibt es auf dem Markt einen Mangel an Data Scientists. Tatsächlich ist die Alphabetisierungsrate sehr niedrig. Um diese Lücke und Lücke zu füllen, müssen Sie sich also für Data Science entscheiden.

• Eine lukrative Karriere

  Glassdoor gibt an, dass ein typischer Datenwissenschaftler etwa 163 % mehr verdient als das nationale Gehalt eines durchschnittlichen Amerikaners. Daher ist es ein sehr vielversprechender Karriereweg, der zu einer großen Einkommensblase führen würde.

  Ein Data Scientist beherrscht Maschinensprache, Mathematik und Statistik. Die Lernkurve ist tief und steil. Aus diesem Grund ist der Wert von Data Scientists auf dem Markt ziemlich hoch. Alle Prozesse des Unternehmens sind abhängig von den datengetriebenen Vorgehensweisen und Entscheidungen eines Data Scientists. Um ihren Umsatz zu steigern, benötigt jede einzelne Branche ein Team von Datenwissenschaftlern. Dadurch können Sie in der günstigsten Branche Ihrer Wahl arbeiten.

• Data Science macht die Welt zu einem besseren Ort

  Data Science für Unternehmen ist ein intellektuelles Konzept. Organisationen und Unternehmen nutzen Big Data sinnvoll, um nützliche Produkte zu entwickeln. Beispielsweise können Daten den Ärzten helfen, bessere Einblicke in die Gesundheit ihrer Patienten zu erhalten.

• Data Science ist der Beruf von morgen

  Jeder Industrielle weiß, dass der Einstieg in diesen Bereich bedeutet, seine finanzielle Position für die Zukunft zu sichern. Es ist im Grunde ein Beruf von morgen. Da sich die Industrie in Richtung Automatisierung bewegt, werden datengesteuerte Produkte auf dem Markt eingeführt. Daher benötigen Branchen möglicherweise langfristig Data Scientists, die ihnen helfen, bessere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Ein Job eines Data Scientist beschränkt sich nur darauf, Erkenntnisse aus nützlichen Daten zu ziehen. Diese Fähigkeit würde dem Unternehmen jedoch helfen, zu wachsen und zu gedeihen.

Wie kommt man in die Datenwissenschaft?

Daten sind ein wertvolles Gut für jedes Unternehmen und gelten als das teuerste. Sie können auf verschiedene Weise in die Datenwissenschaft einsteigen, z. B. durch den Erwerb von Fähigkeiten zum Data Mining, Analysieren, Bereinigen und Interpretieren.

Hier sind jedoch einige Abschnitte in einem riesigen interdisziplinären Feld, in das Sie sich einarbeiten können.

• Als Data Scientist

  Die Aufgabe der Data Scientists besteht darin, relevante, unternehmens- oder vertriebsbezogene Daten zu finden. Sie verfügen nicht nur über kaufmännische Fähigkeiten, sondern wissen auch, wie man Daten bereinigt, auswertet, strukturiert und präsentiert. Alle Unternehmen benötigen ein Team von Datenwissenschaftlern, um umfangreiche unstrukturierte Daten zu verarbeiten, zu analysieren und zu verwalten. Die von den Wissenschaftlern abgeleiteten Ergebnisse werden anschließend analysiert und für datengestützte Entscheidungen verwendet.

• Als Datenanalyst

  Datenanalysten schließen im Wesentlichen die Lücke, die üblicherweise zwischen den Geschäftsanalysten des Unternehmens und den Datenwissenschaftlern besteht. Sie werden nur mit den Fragen versorgt, die datengesteuerte Antworten benötigen. Die Organisation verwendet diese Antworten dann, um eine datengesteuerte Geschäftsstrategie zu entwickeln. Ein Datenanalyst ist nicht nur dafür verantwortlich, seine Ergebnisse den Vorstandsmitgliedern mitzuteilen, sondern auch dafür, die analysierten Ergebnisse in umsetzbare qualitative Handlungsaufforderungen umzuwandeln.

• Als Dateningenieur

  Dateningenieure sind hauptsächlich für die Handhabung und Verwaltung der sich im Laufe der Zeit schnell oder exponentiell ändernden Daten verantwortlich. Ihr Hauptaugenmerk liegt darauf, Datenpipelines zu optimieren, Daten bereitzustellen, zu verwalten und zu übertragen, damit sie an einen Datenwissenschaftler oder Datenanalysten weitergeleitet werden können.

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Data Science-Lebenszyklus

Hier die wichtigsten Punkte:

• Entdeckung

  Vor Beginn eines Forschungsprojekts ist es wichtig, die Projektanforderungen, das Budget und die Spezifikationen zu kennen. Als Data Scientist müssen Sie in der Lage sein, die richtigen Abfragen und Fragen zu stellen und zu priorisieren. Hier müssen Sie nur die gegebene Arbeitskraft, das Budget, die Zeit und die Technologie einschätzen. Darüber hinaus müssen Sie möglicherweise auch eine IH bilden, die als Anfangshypothesen bekannt ist, und sie auf die Probe stellen.

• Datenaufbereitung

  In der zweiten Phase benötigen Sie erweiterte Analysetools (nicht nur IB-Tools) oder eine Sandbox, um eine Gesamtanalyse für das Projekt durchzuführen. Dazu müssen Sie Ihre Daten für die Vorverarbeitung modellieren. Am Ende würden Sie die Daten direkt in die Sandbox extrahieren, hochladen und transformieren.

  Die R-Sprache könnte Ihnen helfen, Daten zu minen, zu bereinigen und zu transformieren. R bietet eine Gliederung, damit Sie leicht eine Beziehung zwischen zwei Variablen aufbauen können. Sobald die Daten sauber und verarbeitungsbereit sind, fahren Sie mit der dritten Phase fort.

• Modellplanung

  Sie haben sich nicht die Taktiken und Methoden ausgedacht, um eine Beziehung zwischen zwei Variablen anzugeben. Diese Beziehungen sind notwendig, um die Grundlage für Algorithmen zu schaffen, die Sie in der nächsten Phase erstellen werden.

• Modellbau

  Diese Phase dient ausschließlich der Verwendung von Datensätzen zu Testzwecken. Sie müssen einige Tests in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die verwendeten Tools zum Ausführen der Methoden ausreichen. Um die Leistung und Methoden robuster zu machen, müssen Sie Lerntechniken wie Clustering, Assoziation und Klassifizierung analysieren.

• Operationalisieren

  Nachdem Sie das Modell erstellt haben, müssen Sie die technischen Berichte, Codes, Berichte, Briefings usw. einreichen. Alle strukturierten Daten würden Ihnen helfen, auf einer sehr kleinen Ebene einen bestimmten Überblick über die Leistung zu erhalten.

• Ergebnisse kommunizieren

  Die letzte Phase entscheidet darüber, ob Sie Ihr Ziel erreichen konnten oder nicht. In dieser Phase sollen alle Ergebnisse, zentralen Erkenntnisse und Methoden an die Stakeholder kommuniziert werden. Die Ergebnisse würden darüber entscheiden, ob das Projekt ein Misserfolg oder Erfolg ist.

Data-Science-Prozesse

Es gibt 5 Hauptprozesse zum Erstellen von Modellen mit Hilfe von maschineller Lernsprache und Data-Mining-Techniken. Jeder Prozess ist bidirektional, da er immer loopbacken kann. Wir werden die Prozesse kurz besprechen.

• Ziele

  Das Erkennen von Chancen und Zielen ist der erste Schritt zu einem datengetriebenen Ergebnis. Zunächst müssen Sie eine Hypothese erstellen und testen.

• Erwerben

  Der zweite Schritt besteht darin, die Daten zu suchen, zu erfassen und dann für den Aufbau des Modells vorzubereiten.

• Bauen

  Danach müssen Sie untersuchen, wie Sie das Modell erstellen könnten. Wählen Sie die beste Modellierungsmethode aus.

  Verwenden Sie bestimmte Datensätze zum Testen und Validieren. Danach können Sie Wege finden, es zu verbessern.

• Optimieren

  Überwachen Sie die verarbeiteten Daten, analysieren Sie sie und verbessern Sie sie, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

• Liefern

  In der letzten Phase müssen Sie aussagekräftige Erkenntnisse liefern, die Sie aus Ihren Erkenntnissen gewonnen haben. Dies würde den Stakeholdern helfen, datengesteuerte Geschäftsstrategien zu entwickeln.

Data-Science-Tools

Ein Datenwissenschaftler hat eine Tool-Sandbox, um seine Arbeit zu erledigen. Schauen wir uns einige seiner Werkzeuge an:

Computer- oder Programmiersprachen spielen in diesem Bereich eine wesentliche Rolle. Ein Datenwissenschaftler muss also moderne Sprachen wie Python, R-Sprache, Scala, Java, Julia usw. beherrschen. Normalerweise ist es nicht erforderlich, Befehle für alle diese Sprachen zu haben, aber SQL, Python und R zu beherrschen Sprache ist sehr entscheidend.

Für statistische Berechnungen nutzen die Wissenschaftler nach Möglichkeit Bibliotheken und bereits vorhandene Software. Einige der grundlegenden Software und Bibliotheken, die diese Wissenschaftler verwenden, sind Numpy, Pandas, Shiny, D3 und ggplot2.

Für Berichte und Recherchen verwenden sie normalerweise Frameworks wie Jupyter, R Markdown, Knitr und iPython. Es gibt einige zugehörige Werkzeuge, die der Wissenschaftler verwendet. Sie sind Presto, Pig, Drill, Spark, Hadoop usw.

Darüber hinaus beherrschen Experten auch den Umgang mit Datenbankverwaltungs- und Handhabungssystemen.

( Lesen Sie auch: Beste Data-Science-Tools)

Datenwissenschaft für Unternehmen

Ein Data-Science-Experte muss auch ein Unternehmensberater sein. Während sie mit Daten arbeiten, lernen sie so viel aus Daten, dass niemand sonst lernen kann. Dies schafft eine Gelegenheit für die Wissenschaftler, durch den Austausch von Wissen und nützlichen Erkenntnissen zur Entwicklung der besten Geschäftsstrategien beizutragen. Data Insights sind nichts anderes als tragende Säulen, die es Wissenschaftlern ermöglichen, Ergebnisse in Form von Lösungen zu präsentieren.

Vorteile der Datenwissenschaft

Hier sind einige Vorteile und Ergebnisse:

• Data Science wird verwendet, um die Werte basierend auf Datensätzen und Eingaben vorherzusagen.
• Es kann zur Gruppierung und Mustererkennung verwendet werden.
• Es hilft uns, Betrug oder Anomalien zu erkennen.
• Es ermöglicht Gesichts-, Video-, Bild-, Audio- und Texterkennung.
• Es hilft, den FICO-Score zu verbessern.
• Es kann auch dem Marketing zugute kommen, das vollständig auf demografischen Daten basiert.
• Es hilft uns, Verkäufe, Einnahmen und Optimierungen zu verfolgen.

Herausforderungen der Datenwissenschaft

Trotz enormer Investitionen sind viele Unternehmen nicht in der Lage, aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Daten zu ziehen. Das chaotische Umfeld ist der Hauptgrund, warum sich Unternehmen den Herausforderungen der Datenwissenschaft stellen müssen. Einige der Herausforderungen sind:

• Die Ineffizienz von Experten

  Experten müssen mit Erlaubnis der IT-Administration auf Daten zugreifen, sie müssen sehr lange warten, bis sie richtig arbeiten können. Auch andere Herausforderungen wie die Sprachumwandlung können die Effizienz der Wissenschaftler beeinträchtigen.

• Kein Zugriff auf verwendbare Machine-Learning-Modelle

  Einige der Modelle für maschinelles Lernen können in den Anwendungen nicht bereitgestellt oder neu codiert werden. Aus diesem Grund liegt die gesamte Arbeit in der Verantwortung des Anwendungsentwicklers.

• IT-Administratoren verbringen mehr Zeit mit dem Support

  Ein Team von Datenwissenschaftlern in der Marketingabteilung verwendet möglicherweise nicht dieselben Tools wie das Team in der Finanzabteilung. Es kostet also viel Zeit, bis die IT-Administratoren die Data Scientists unterstützen.

Datenwissenschaft vs. Datenanalyse

Ist Data Analytics dasselbe wie Data Science? Nun, es hängt alles vom Kontext ab. Ein Experte verwendet normalerweise rohe oder unstrukturierte Daten, um vorweggenommene Algorithmen zu erstellen. Dies fällt unter die Kategorie Analytik. Gleichzeitig wird die Interpretation bereits erstellter Berichte durch einen technisch nicht versierten Geschäftsanwender nicht als Datenwissenschaft betrachtet. Datenanalyse ist ein sehr weit gefasster Begriff.

Datenwissenschaft vs. Maschinelles Lernen

Obwohl der Begriff „maschinelles Lernen“ eng mit Data Science verbunden ist, unterscheiden sie sich geringfügig. Die Techniken des maschinellen Lernens verwenden eine Toolbox, um aufgeschlossene Probleme zu lösen, aber es gibt auch andere Methoden in dieser Kategorie, die nicht in die breite Kategorie des maschinellen Lernens passen.

Datenwissenschaft vs. Softwareentwicklung

Software Engineering konzentriert sich auf die Entwicklung von Features, Anwendungen und Funktionen für die Endbenutzer. Während sich Data Science nur mit dem Prozess des Mining, Sammelns, Analysierens und Testens von unstrukturierten und strukturierten Daten befasst.

Wenn Sie mehr über den Unterschied erfahren möchten, lesen Sie diesen Artikel: Data Science oder Software Engineering – Vergleich

Big Data vs. Datenwissenschaft

Big Data ist ein sehr weit gefasster Begriff. Es umfasst im Grunde alles wie Data Mining, Data Munging, Data Cleansing usw. Darüber hinaus ist Big Data eine Sammlung wertvoller Daten, die nicht gespeichert werden können. Dagegen befasst sich die Datenwissenschaft mit prädiktiver Analyse, Deep Learning, Statistiken und dem Gewinnen aussagekräftiger Erkenntnisse aus Daten.

Die Zukunft der Datenwissenschaft

Es wird erwartet, dass der Marktwert für Data Science weiter steigen wird. Jedes Unternehmen, das mit Algorithmen, Technologie, künstlicher Intelligenz, Mustererkennung und Deep Learning zu tun hat, würde Arbeitsplätze bieten. Um jedoch davon zu profitieren, können Sie sich für ein Data Science-Karrierepfad-Bootcamp anmelden und alle Grundlagen erlernen.

Datenwissenschaftliche Trends

• Data-Science-Automatisierung wie automatische Datenbereinigung und Feature-Engineering.
• Datensicherheit und Datenschutz werden von Tag zu Tag wichtiger.
• Cloud Computing ermöglicht es jedem, auf große Datenmengen mit unbegrenzter Rechenleistung zuzugreifen und diese zu speichern.
• Nach Deep Learning hält das Lernen und Verarbeiten natürlicher Sprache Einzug in die Datenwissenschaft.

Ressourcen

Es gibt viele Ressourcen, um die Grundlagen zu lernen. Zwei davon sind:

• Datenwissenschaft für Unternehmen Pdf

  Unternehmen verfeinern Dienstleistungen und Produkte mithilfe von Data Science. Beispielsweise werden die vom Support-Service-Center oder Callcenter gesammelten Daten gesammelt und dann an den Data Scientist und die Datenanalysten gesendet, um wertvolle Erkenntnisse als Ergebnisse zu erhalten. Darüber hinaus sammelt die Logistik Daten zu Wetter- und Verkehrsmustern, um die Liefergeschwindigkeit zu optimieren.

• Data Science-Podcasts

  Data-Science-Podcasts konzentrieren sich auf Trends und Neuigkeiten. Themen wie künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache und Verzerrung von Daten sind einige der heißesten Themen.

(Lesen Sie auch: Die besten Data-Science-Podcasts für Anfänger)

Abschließende Gedanken

Data Science hat einen erheblichen Einfluss auf die Fähigkeit eines Unternehmens, Geschäftsziele zu erreichen. Ganz gleich, ob diese Ziele strategischer, operativer oder finanzieller Natur sind, Data Science kann durch nützliche und aussagekräftige Dateneinblicke großartige Entdeckungen machen.

Andere nützliche Ressourcen:

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