La guida completa sulla scienza dei dati

Siamo entrati in un'era in cui è necessario un grande spazio di archiviazione. In effetti, la necessità di archiviazione era uno dei problemi più impegnativi per le aziende che dovevano tenere un lungo registro dei propri clienti e vendite. Nel 2010, le persone nel rispettivo campo hanno iniziato a lavorare per un framework o meglio una soluzione per archiviare i big data in un unico posto. Dopo aver sviluppato framework in grado di archiviare dati di grandi dimensioni, il problema principale che è sorto è stato l'elaborazione e lo spostamento dei dati.

A causa dell'evoluzione dell'Internet delle cose(1), il 90% del framework della scienza dei dati è stato sviluppato nell'era odierna(2). Ogni giorno vengono generati, elaborati e archiviati oltre 2,5 quintilioni di byte di dati, il tutto grazie alla scienza dei dati. Questi dati possono variare da azienda a azienda. Include l'archiviazione dei dati nei centri commerciali fino ai post nelle piattaforme dei social media. Generalmente. Questi dati sono noti come big data.

• Definizione di scienza dei dati
• Storia
• Importanza
• Perché scegliere Data Science
• Come entrare nella scienza dei dati
• Ciclo vitale
• Processi
• Utensili
• Scienza dei dati per le imprese
• Benefici
• Sfide
• Scienza dei dati vs analisi dei dati
• Data science vs machine learning
• Scienza dei dati vs ingegneria del software
• Big data vs scienza dei dati
• Futuro
• Tendenze
• Risorse

Che cos'è la scienza dei dati?

Per esperti informatici o professionisti, questo potrebbe non essere altro che un impegnativo percorso professionale. Tuttavia, è un campo interdisciplinare che si riferisce all'utilizzo di algoritmi, sistemi ed equazioni matematiche per ottenere dati, approfondimenti e conoscenze da dati non strutturati e strutturati. Per comprendere il fenomeno naturale, i professionisti combinano insieme apprendimento automatico, analisi dei dati e statistica.

Storia della scienza dei dati

La scienza dei dati occupa un posto prezioso nella storia. Tuttavia, non era un termine così ampio come lo è ora. Dagli antichi greci ai geroglifici egizi, c'erano molti professionisti nella storia con compiti di raccolta di dati o documenti scritti in un unico posto. Tuttavia, quando il mondo è progredito, abbiamo visto gli statistici compilare dati. Rientrano nella categoria della scienza dei dati. Secondo Forbes, ha aiutato le imprese e le aziende a registrare e archiviare dati dall'inizio degli anni '40.

Perché la scienza dei dati è importante?

In passato, i dati che le imprese dovevano utilizzare erano di dimensioni inferiori e per lo più strutturati. I dati tradizionali possono essere analizzati facilmente attraverso strumenti di BI. Tuttavia, i dati delle imprese di oggi non sono strutturati e di dimensioni maggiori. Gli strumenti di BI non sono in grado di elaborare enormi volumi di dati che di solito si trovano in sensori, registri finanziari, forum e così via.

Pertanto, abbiamo bisogno di strumenti, processi e algoritmi analitici avanzati e complessi per trarre informazioni significative dai dati non strutturati.

Perché scegliere Data Science?

Secondo l'annuale business review dell'Università di Harvard, uno scienziato di dati è considerato la professione più importante(4) nel mondo di oggi. In effetti, i data scientist sono tra i professionisti più pagati del secolo. Quindi, cosa rende la scienza dei dati così importante da essere considerata un percorso professionale? Perché è importante imparare in questo secolo? Non è un fatto nascosto che un lavoro è uno dei lavori più ricercati nel mercato attuale.

Non perdiamo tempo e vediamo perché è meglio optare per questa professione. Mentre andremo nel flusso, discuteremo anche degli attuali requisiti dei data scientist di cui le grandi aziende hanno bisogno per aumentare le proprie prestazioni.

In realtà, data science for business significa un aumento esponenziale dei big data e del data mining. È l'unico carburante che sta rivoluzionando migliaia di industrie e mettendole nelle competizioni più dure. Pertanto, molte aziende hanno bisogno di professionisti in grado di comprendere le caratteristiche e le tendenze attuali dei dati mentre li analizzano, li gestiscono e li gestiscono nel miglior modo possibile.

Ecco alcuni motivi per scegliere come percorso professionale:

• Un carburante del 21 ^° secolo

  Viviamo nel 21 ^° secolo e in questa fase la scienza dei dati rivoluziona i settori. Anche l'industria mobile ed elettronica utilizza tecniche di big data per rendere i propri prodotti sicuri per l'uso. Lo scopo dell'utilizzo dei big data è inventare macchine potenti e performanti di fascia alta.

  Ogni settore ha un disperato bisogno di analisi dei dati in modo da poter aumentare le proprie prestazioni e vendite. Per fare ciò, i proprietari hanno bisogno di un team di data scientist esperti in grado di analizzare i dati e comprendere i modelli fluttuanti degli acquisti dei consumatori.

• Problemi di domanda e offerta

  Ogni settore ha enormi voluminosi dati non strutturati o semistrutturati. Tuttavia, non ci sono risorse abbondanti per convertire informazioni utili per la creazione di prodotti. Inoltre, non sono molte le persone che possiedono le capacità per comprendere e analizzare i dati. Pertanto, c'è una carenza di data scientist nel mercato. In effetti, il tasso di alfabetizzazione è molto basso. Quindi, per colmare questo vuoto e lacuna, devi scegliere la scienza dei dati.

• Una carriera redditizia

  Glassdoor afferma che un tipico data scientist guadagna circa il 163% in più dello stipendio nazionale medio di un americano. Pertanto, è un percorso di carriera molto promettente che si tradurrebbe in una grande bolla di reddito.

  Un data scientist ha il controllo del linguaggio macchina, della matematica e della statistica. La curva di apprendimento è profonda e ripida. Ecco perché il valore dei data scientist sul mercato è piuttosto alto. Tutti i processi dell'azienda dipendono dagli approcci basati sui dati e dalle decisioni di un data scientist. Quindi, per aumentare le vendite, ogni singolo settore richiede un team di data scientist. Ciò ti consente di lavorare nel settore più favorevole di tua scelta.

• La scienza dei dati rende il mondo un posto migliore

  La scienza dei dati per le imprese è un concetto intellettuale. Le organizzazioni e le imprese stanno facendo buon uso dei big data per creare prodotti utili. Ad esempio, i dati possono aiutare i medici ad avere informazioni migliori sulla salute dei loro pazienti.

• La scienza dei dati è la carriera di domani

  Ogni industriale sa che entrare in questo campo significa assicurarsi la propria posizione finanziaria in futuro. Fondamentalmente è una carriera di domani. Mentre le industrie si stanno spostando verso l'automazione, sul mercato vengono introdotti prodotti basati sui dati. Pertanto, le industrie potrebbero aver bisogno di data scientist a lungo termine per aiutarle a prendere decisioni migliori basate sui dati. Un lavoro di un data scientist si limita solo a trarre informazioni da dati utili. Tuttavia, questa abilità aiuterebbe quell'azienda a crescere e prosperare.

Come entrare nella scienza dei dati?

I dati sono una risorsa preziosa per ogni azienda e considerata la più costosa. Puoi entrare nella scienza dei dati in vari modi, ad esempio acquisendo competenze per il data mining, l'analisi, la pulizia e l'interpretazione.

Tuttavia, ecco alcune sezioni in un vasto campo interdisciplinare che puoi scegliere di approfondire.

• Come Data Scientist

  Il compito dei data scientist è trovare dati rilevanti, relativi all'azienda o alle vendite. Non solo hanno competenze commerciali, ma sanno anche come pulire, estrarre, strutturare e presentare i dati. Tutte le aziende hanno bisogno di un team di data scientist per gestire, analizzare e gestire dati voluminosi non strutturati. I risultati derivati ​​dagli scienziati vengono quindi analizzati e utilizzati per prendere decisioni basate sui dati.

• Come analista di dati

  Gli analisti di dati fondamentalmente colmano il divario che esiste comunemente tra gli analisti aziendali e gli scienziati dei dati dell'azienda. Vengono fornite solo le query che richiedono risposte basate sui dati. L'organizzazione utilizza quindi queste risposte per creare una strategia aziendale basata sui dati. Un analista di dati non è solo responsabile di comunicare i propri risultati ai funzionari del consiglio, ma anche di trasformare i risultati analizzati in elementi di invito all'azione di qualità fattibile.

• Come Ingegnere Dati

  Gli ingegneri dei dati sono principalmente responsabili della gestione e della gestione dei dati che cambiano rapidamente o in modo esponenziale nel tempo. Il loro obiettivo principale è ottimizzare le pipeline di dati, distribuire, gestire e trasferire i dati in modo che possano essere indirizzati a un data scientist o a un analista di dati.

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Ciclo di vita della scienza dei dati

Ecco i punti principali:

• Scoperta

  Prima di iniziare qualsiasi progetto di ricerca, è importante riconoscere i requisiti, il budget e le specifiche del progetto. In qualità di data scientist, devi avere la capacità di porre e dare priorità alle domande e alle domande giuste. Qui, devi solo valutare la forza lavoro, il budget, il tempo e la tecnologia forniti. Inoltre, potresti anche dover formare un IH, noto come ipotesi iniziali e metterlo alla prova.

• Preparazione dei dati

  Nella seconda fase, sono necessari strumenti analitici avanzati (non solo strumenti IB) o una sandbox per eseguire un'analisi complessiva del progetto. Per questo, devi modellare i tuoi dati per la pre-elaborazione. Alla fine, estrarresti, caricherai e trasformerai i dati direttamente nella sandbox.

  Il linguaggio R potrebbe aiutarti a estrarre, pulire e trasformare i dati. R fornisce uno schema in modo da poter costruire facilmente una relazione tra due variabili. Una volta che i dati sono puliti e pronti per essere elaborati, si passa alla terza fase.

• Progettazione del modello

  Non hai escogitato le tattiche e i metodi per stabilire una relazione tra due variabili. Queste relazioni sono necessarie per impostare la base per gli algoritmi che costruirai nella fase successiva.

• Costruzione di modelli

  Questa fase è interamente allocata per utilizzare i set di dati a scopo di test. È necessario considerare alcuni test per garantire che gli strumenti utilizzati siano sufficienti per l'esecuzione dei metodi. Per rendere le prestazioni e i metodi più robusti, è necessario analizzare le tecniche di apprendimento come il raggruppamento, l'associazione e la classificazione.

• Rendere operativo

  Dopo aver costruito il modello, è necessario inviare i rapporti tecnici, i codici, i rapporti, i briefing e così via. Tutti i dati strutturati ti aiuteranno ad avere una certa visione delle prestazioni a un livello molto ridotto.

• Comunica i risultati

  L'ultima fase determina se sei stato in grado di raggiungere il tuo obiettivo o meno. Questa fase serve a comunicare tutti i risultati, i risultati chiave ei metodi alle parti interessate. I risultati determinerebbero se il progetto è un fallimento o un successo.

Processi di scienza dei dati

Esistono 5 processi principali per la creazione di modelli con l'aiuto del linguaggio di apprendimento automatico e delle tecniche di data mining. Ogni processo è a due vie perché possono sempre eseguire il loopback. Discuteremo brevemente i processi.

• Obiettivi

  Identificare opportunità e obiettivi è il primo passo verso un risultato basato sui dati. Per cominciare, devi creare un'ipotesi e testarla.

• Acquisire

  Il secondo passaggio consiste nel cercare i dati, acquisirli e quindi prepararli per la costruzione del modello.

• Costruire

  Successivamente, è necessario esplorare i modi in cui è possibile costruire il modello. Seleziona il miglior metodo di modellazione.

  Utilizzare determinati set di dati per testare e convalidare. Dopodiché, puoi trovare modi per migliorarlo.

• Ottimizzare

  Monitorare i dati elaborati, analizzarli e migliorarli per ottenere risultati migliori.

• Consegnare

  Nell'ultima fase, devi fornire informazioni significative che hai acquisito dai tuoi risultati. Ciò aiuterebbe le parti interessate a elaborare strategie aziendali basate sui dati.

Strumenti per la scienza dei dati

Un data scientist dispone di una sandbox degli strumenti per svolgere il proprio lavoro. Diamo un'occhiata ad alcuni dei suoi strumenti:

Il computer o il linguaggio di programmazione gioca un ruolo essenziale in questo campo. Quindi, un data scientist deve essere esperto in linguaggi moderni come python, R-language, Scala, Java, Julia e così via. Di solito, non è necessario avere comandi su tutti questi linguaggi ma avere comandi su SQL, python e R la lingua è molto importante.

Per i calcoli statistici, gli scienziati utilizzano librerie e software preesistenti quando possibile. Alcuni dei software e delle librerie di base utilizzati da questi scienziati sono Numpy, Pandas, Shiny, D3 e ggplot2.

Per il reporting e la ricerca, di solito usano framework come Jupyter, R markdown, Knitr e iPython. Ci sono alcuni strumenti associati che lo scienziato usa. Sono Presto, Pig, Drill, Spark, Hadoop e così via.

Inoltre, gli esperti sanno anche come gestire i sistemi di gestione e gestione dei database.

( Leggi anche: I migliori strumenti per la scienza dei dati)

Scienza dei dati per le imprese

Un esperto di data science deve essere anche un consulente aziendale. Mentre lavorano con i dati, imparano così tanto dai dati che nessun altro può. Ciò crea un'opportunità per gli scienziati di contribuire alla realizzazione delle migliori strategie aziendali condividendo conoscenze e intuizioni utili. Le informazioni dettagliate sui dati non sono altro che pilastri di supporto che consentono agli scienziati di presentare i risultati sotto forma di soluzioni.

Vantaggi della scienza dei dati

Ecco alcuni vantaggi e risultati:

• La scienza dei dati viene utilizzata per prevedere i valori in base a set di dati e input.
• Può essere utilizzato per raggruppamenti e rilevamenti di pattern.
• Ci aiuta a identificare la frode o il rilevamento di anomalie.
• Consente il riconoscimento facciale, video, immagine, audio e testo.
• Aiuta a migliorare il punteggio FICO.
• Può anche avvantaggiare il marketing basato interamente sui dati demografici.
• Ci aiuta a monitorare le vendite, i ricavi e l'ottimizzazione.

Sfide della scienza dei dati

Nonostante gli enormi investimenti, molte aziende non sono in grado di ottenere informazioni significative dai propri dati. L'ambiente caotico è il motivo principale per cui l'impresa deve affrontare le sfide della scienza dei dati. Alcune delle sfide sono:

• L'inefficienza degli esperti

  Gli esperti devono accedere ai dati con il permesso dell'amministrazione IT, devono aspettare molto prima di poter iniziare a lavorare correttamente. Altre sfide possono anche influenzare l'efficienza degli scienziati, come la conversione della lingua.

• Nessun accesso a modelli di machine learning utilizzabili

  Alcuni dei modelli di machine learning non possono essere distribuiti o ricodificati nelle applicazioni. Ecco perché tutto il lavoro diventa responsabilità dello sviluppatore dell'applicazione.

• Gli amministratori IT dedicano più tempo al supporto

  Un team di data scientist nel reparto marketing potrebbe non utilizzare gli stessi strumenti utilizzati dal team finanziario. Pertanto, gli amministratori IT richiedono molto tempo per fornire supporto ai data scientist.

Scienza dei dati vs. Analisi dei dati

L'analisi dei dati è la stessa cosa della scienza dei dati? Bene, tutto dipende dal contesto. Un esperto di solito utilizza dati grezzi o non strutturati per costruire algoritmi previsti. Questo rientra nella categoria di analisi. Allo stesso tempo, l'interpretazione di report già costruiti da parte di un utente aziendale non tecnico non è considerata scienza dei dati. L'analisi dei dati è un termine molto ampio.

Scienza dei dati vs. Apprendimento automatico

Anche se il termine "apprendimento automatico" è profondamente associato alla scienza dei dati, differiscono leggermente. Le tecniche di apprendimento automatico utilizzano strumenti per risolvere problemi di mentalità aperta, ma in questa categoria esistono anche altri metodi che non rientrano nell'ampia categoria dell'apprendimento automatico.

Scienza dei dati vs. Ingegneria software

L'ingegneria del software si concentra sullo sviluppo di funzionalità, applicazioni e funzioni per gli utenti finali. Considerando che, la scienza dei dati si occupa solo del processo di estrazione, raccolta, analisi e test di dati non strutturati e strutturati.

Se vuoi saperne di più sulla differenza, dai un'occhiata a questo articolo: Data Science o Software Engineering – Confronto

Big Data vs. Scienza dei dati

Big data è un termine molto ampio. Fondamentalmente comprende tutto come data mining, data munging, pulizia dei dati e così via. Inoltre, i big data sono una raccolta di dati preziosi che non possono essere archiviati. Considerando che, la scienza dei dati si occupa di analisi predittiva, deep learning, statistiche e ottenere informazioni significative dai dati.

Il futuro della scienza dei dati

Si prevede che il valore di mercato per la scienza dei dati continuerà a crescere. Ogni azienda, correlata all'algoritmo, alla tecnologia, all'intelligenza artificiale, al riconoscimento dei modelli e al deep learning, fornirebbe lavoro. Tuttavia, per trarne vantaggio, puoi iscriverti a un Bootcamp di percorso di data science e apprenderne tutte le basi.

Tendenze della scienza dei dati

• Automazione della scienza dei dati come la pulizia automatica dei dati e l'ingegneria delle funzionalità.
• La sicurezza e la privacy dei dati stanno diventando importanti giorno dopo giorno.
• Il cloud computing consente a chiunque di accedere e archiviare dati di grandi dimensioni con una potenza di elaborazione illimitata.
• Dopo il deep learning, l'apprendimento e l'elaborazione del linguaggio naturale si stanno facendo strada nella scienza dei dati.

Risorse

Ci sono molte risorse per imparare le basi. Due di loro sono:

• Scienza dei dati per le imprese Pdf

  Le aziende stanno perfezionando servizi e prodotti utilizzando la scienza dei dati. Ad esempio, i dati raccolti dal centro servizi di supporto o dal call center vengono raccolti e quindi inviati al data scientist e agli analisti di dati per ottenere informazioni preziose come risultati. Inoltre, la logistica sta raccogliendo dati relativi alle condizioni meteorologiche e ai modelli di traffico per ottimizzare la velocità di consegna.

• Podcast di scienza dei dati

  I podcast sulla scienza dei dati si concentrano su tendenze e notizie. Argomenti come l'intelligenza artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e la distorsione dei dati sono alcuni degli argomenti più caldi.

(Leggi anche: I migliori podcast di scienza dei dati per principianti)

Pensieri finali

La scienza dei dati crea un impatto significativo sulla capacità di un'azienda di raggiungere gli obiettivi di business. Non importa se tali obiettivi sono strategici, operativi o finanziari, la scienza dei dati può rivelare grandi scoperte attraverso informazioni utili e significative.

Altre risorse utili:

Perché la tecnologia della scienza dei dati è più grande dei big data

La scienza dei dati dietro il rilevamento delle frodi nel marketing di affiliazione

I migliori strumenti di analisi dei big data da considerare per le aziende