Kompletny przewodnik po naukach o danych

Wkroczyliśmy w erę, w której istnieje potrzeba dużej pamięci masowej. W rzeczywistości zapotrzebowanie na przechowywanie było jednym z najtrudniejszych problemów przedsiębiorstw, które musiały prowadzić długą ewidencję swoich klientów i sprzedaży. W 2010 roku ludzie z danej dziedziny rozpoczęli pracę nad frameworkiem, a raczej rozwiązaniem do przechowywania big data w jednym miejscu. Po opracowaniu frameworków, które mogłyby przechowywać duże dane, głównym problemem, który się pojawił, było przetwarzanie i przesuwanie danych.

Ze względu na ewolucję Internetu rzeczy(1), 90% ram nauki o danych zostało opracowanych w dzisiejszej erze(2). Każdego dnia generowanych, przetwarzanych i przechowywanych jest ponad 2,5 trylionów bajtów danych, a wszystko to dzięki data science. Te dane mogą się różnić w zależności od przedsiębiorstwa. Obejmuje przechowywanie danych w centrach handlowych po posty na platformach społecznościowych. Ogólnie. Te dane są znane jako duże zbiory danych.

• Definicja nauki o danych
• Historia
• Znaczenie
• Dlaczego warto wybrać naukę danych
• Jak dostać się do nauki o danych
• Koło życia
• Proces
• Narzędzia
• Nauka o danych dla biznesu
• Korzyści
• Wyzwania
• Nauka o danych a analiza danych
• Nauka o danych a uczenie maszynowe
• Nauka o danych a inżynieria oprogramowania
• Big data a data science
• Przyszły
• Trendy
• Zasoby

Co to jest nauka o danych?

Dla wykwalifikowanych informatyków lub profesjonalistów może to być tylko wymagająca ścieżka kariery. Jest to jednak dziedzina interdyscyplinarna, która odnosi się do wykorzystywania algorytmów, systemów i równań matematycznych do pozyskiwania danych, spostrzeżeń i wiedzy z danych nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych. Aby zrozumieć naturalne zjawisko, specjaliści łączą uczenie maszynowe, analizę danych i statystyki łącznie.

Historia nauki o danych

Nauka o danych zajmuje cenne miejsce w historii. Nie był to jednak tak szeroki termin, jak jest teraz. Od starożytnych Greków po egipskie hieroglify, w historii było wielu profesjonalistów, których zadaniem było gromadzenie danych lub pisemnych zapisów w jednym miejscu. Jednak, gdy świat się rozwijał, statystycy zbierali dane. Należą do kategorii nauki o danych. Według Forbesa od wczesnych lat 40. pomaga przedsiębiorstwom i firmom w rejestrowaniu i przechowywaniu danych.

Dlaczego nauka o danych jest ważna?

W przeszłości dane, z których musiały korzystać przedsiębiorstwa, były mniejsze i przeważnie ustrukturyzowane. Tradycyjne dane można łatwo analizować za pomocą narzędzi BI. Jednak dane dzisiejszych przedsiębiorstw są nieustrukturyzowane i mają większy rozmiar. Narzędzia BI nie mają możliwości przetwarzania ogromnych ilości danych, które zwykle znajdują się w czujnikach, dziennikach finansowych, forach itp.

Dlatego potrzebujemy zaawansowanych i złożonych narzędzi analitycznych, procesów i algorytmów, aby wyciągnąć sensowne wnioski z nieustrukturyzowanych danych.

Dlaczego warto wybrać analitykę danych?

Według corocznego przeglądu biznesowego Uniwersytetu Harvarda, analityk danych jest uważany za najwyższy zawód (4) w dzisiejszym świecie. W rzeczywistości naukowcy zajmujący się danymi należą do najlepiej opłacanych profesjonalistów stulecia. Dlaczego więc analiza danych jest tak ważna jako ścieżka kariery? Dlaczego w tym stuleciu nauka jest ważna? Nie jest ukrytym faktem, że praca jest jedną z najbardziej poszukiwanych prac na obecnym rynku.

Nie traćmy czasu i zobaczmy, dlaczego lepiej zdecydować się na ten zawód. Gdy będziemy płynąć dalej, omówimy również obecne wymagania naukowców zajmujących się danymi, których potrzebują duże firmy, aby zwiększyć swoje wyniki.

W rzeczywistości data science dla biznesu oznacza wykładniczy wzrost big data i data mining. To jedyne paliwo, które rewolucjonizuje tysiące branż i stawia je w najcięższych zawodach. Tak więc wiele przedsiębiorstw potrzebuje specjalistów, którzy są biegli w zrozumieniu aktualnych cech i trendów danych, jednocześnie analizując, zarządzając nimi i obsługując je w najlepszy możliwy sposób.

Oto kilka powodów, dla których warto wybrać ścieżkę kariery:

• Paliwo ^XXI wieku

  Żyjemy w ^XXI wieku i na tym etapie data science rewolucjonizuje branże. Nawet branża mobilna i elektroniczna wykorzystuje techniki big data, aby zapewnić bezpieczeństwo swoich produktów. Celem korzystania z Big Data jest wynalezienie potężnych, wydajnych maszyn.

  Każda branża pilnie potrzebuje analizy danych, aby mogła zwiększyć swoją wydajność i sprzedaż. Aby to zrobić, właściciele potrzebują zespołu wykwalifikowanych analityków danych, którzy byliby w stanie analizować dane i rozumieć zmieniające się wzorce zakupów konsumenckich.

• Problemy popytu i podaży

  Każda branża ma ogromne ilości danych nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych. Jednak nie ma zbyt wielu zasobów, aby przekształcić przydatne spostrzeżenia dotyczące tworzenia produktów. Co więcej, niewiele osób posiada umiejętności rozumienia i analizowania danych. Dlatego na rynku brakuje naukowców zajmujących się danymi. W rzeczywistości wskaźnik alfabetyzacji jest bardzo niski. Tak więc, aby wypełnić tę pustkę i lukę, musisz wybrać naukę o danych.

• Lukratywna kariera

  Glassdoor twierdzi, że typowy analityk danych zarabia około 163% więcej niż przeciętna pensja przeciętnego Amerykanina. Dlatego jest to bardzo obiecująca ścieżka kariery, która zaowocowałaby dużą bańką dochodową.

  Naukowiec zajmujący się danymi ma kontrolę nad językiem maszynowym, matematyką i statystyką. Krzywa uczenia się jest głęboka i stroma. Dlatego wartość analityków danych na rynku jest dość wysoka. Wszystkie procesy firmy są uzależnione od podejścia opartego na danych i decyzji analityka danych. Tak więc, aby zwiększyć sprzedaż, każda branża potrzebuje zespołu analityków danych. Pozwala to na pracę w najkorzystniejszej wybranej przez siebie branży.

• Nauka o danych czyni świat lepszym miejscem

  Nauka o danych dla biznesu to koncepcja intelektualna. Organizacje i przedsiębiorstwa dobrze wykorzystują duże zbiory danych do tworzenia użytecznych produktów. Na przykład dane mogą pomóc lekarzom uzyskać lepszy wgląd w stan zdrowia pacjenta.

• Nauka o danych to kariera jutra

  Każdy przemysłowiec wie, że wejście w tę dziedzinę oznacza zabezpieczenie swojej pozycji finansowej na przyszłość. To w zasadzie kariera jutra. Ponieważ branże zmierzają w kierunku automatyzacji, na rynek wprowadzane są produkty oparte na danych. Dlatego branże mogą potrzebować naukowców zajmujących się danymi na dłuższą metę, aby pomóc im w podejmowaniu lepszych decyzji opartych na danych. Praca analityka danych ogranicza się jedynie do wyciągania wniosków z przydatnych danych. Jednak ta umiejętność pomogłaby tej firmie w rozwoju i prosperowaniu.

Jak dostać się do nauki o danych?

Dane są cennym zasobem każdej firmy i uważane za najdroższe. Naukę o danych można uzyskać na różne sposoby, na przykład zdobywając umiejętności eksploracji danych, analizowania, czyszczenia i interpretacji.

Oto jednak kilka sekcji w rozległej interdyscyplinarnej dziedzinie, w których możesz się w to zagłębić.

• Jako analityk danych

  Zadaniem analityków danych jest znalezienie odpowiednich danych związanych z firmą lub sprzedażą. Nie tylko mają umiejętności biznesowe, ale także wiedzą, jak czyścić, eksplorować, porządkować i prezentować dane. Wszystkie firmy potrzebują zespołu analityków danych do obsługi, analizowania i zarządzania obszernymi danymi nieustrukturyzowanymi. Wyniki uzyskane przez naukowców są następnie analizowane i wykorzystywane w podejmowaniu decyzji opartych na danych.

• Jako analityk danych

  Analitycy danych zasadniczo wypełniają lukę, która często występuje między analitykami biznesowymi firmy a analitykami danych. Są po prostu dostarczane z zapytaniami, które wymagają odpowiedzi opartych na danych. Następnie organizacja wykorzystuje te odpowiedzi do opracowania strategii biznesowej opartej na danych. Analityk danych jest odpowiedzialny nie tylko za przekazanie swoich ustaleń urzędnikom zarządu, ale także za przekształcenie analizowanych wyników w wykonalne jakościowe wezwanie do działania.

• Jako inżynier danych

  Inżynierowie danych są głównie odpowiedzialni za obsługę i zarządzanie szybko lub wykładniczo zmieniającymi się danymi w czasie. Ich głównym celem jest optymalizacja potoków danych, wdrażanie, zarządzanie i przesyłanie danych, tak aby mogły trafić do naukowca danych lub analityka danych.

Pobierz raport: Analiza danych na dużą skalę

Cykl życia nauki o danych

Oto główne punkty:

• Odkrycie

  Przed rozpoczęciem jakiegokolwiek projektu badawczego ważne jest, aby zapoznać się z wymaganiami projektu, budżetem i specyfikacjami. Jako naukowiec zajmujący się danymi musisz mieć możliwość zadawania właściwych zapytań i pytań oraz ustalania ich priorytetów. Tutaj wystarczy ocenić daną siłę roboczą, budżet, czas i technologię. Co więcej, może być również konieczne sformułowanie IH, znane jako początkowe hipotezy, i przetestowanie go.

• Przygotowywanie danych

  W drugiej fazie potrzebujesz zaawansowanych narzędzi analitycznych (nie tylko narzędzi IB) lub piaskownicy do przeprowadzenia ogólnej analizy projektu. W tym celu musisz zamodelować swoje dane do wstępnego przetwarzania. W końcu wyodrębnisz, prześlesz i przekształcisz dane bezpośrednio do piaskownicy.

  Język R może pomóc w wydobywaniu, oczyszczaniu i przekształcaniu danych. R zapewnia zarys, dzięki któremu można łatwo zbudować relację między dwiema zmiennymi. Gdy dane są czyste i gotowe do przetworzenia, przejdź do trzeciej fazy.

• Planowanie modelu

  Nie wymyśliłeś taktyk i metod, aby określić związek między dwiema zmiennymi. Te relacje są niezbędne, aby stworzyć podstawę dla algorytmów, które zamierzasz zbudować w następnej fazie.

• Budynek modelarski

  Ta faza jest w całości przeznaczona na wykorzystanie zbiorów danych do celów testowych. Należy rozważyć pewne testy, aby upewnić się, że używane narzędzia są wystarczające do uruchamiania metod. Aby zwiększyć wydajność i metody, należy przeanalizować techniki uczenia, takie jak grupowanie, asocjacja i klasyfikacja.

• Operacjonalizacja

  Po zbudowaniu modelu musisz przesłać raporty techniczne, kody, raporty, instruktaże itp. Wszystkie dane strukturalne pomogłyby Ci mieć pewien pogląd na wydajność na bardzo małym poziomie.

• Przekaż wyniki

  Ostatnia faza określa, czy udało Ci się osiągnąć swój cel, czy nie. Ta faza ma na celu przekazanie wszystkich wyników, kluczowych ustaleń i metod zainteresowanym stronom. Wyniki będą decydować o tym, czy projekt jest porażką czy sukcesem.

Procesy nauki o danych

Istnieje 5 głównych procesów tworzenia modeli za pomocą języka uczenia maszynowego i technik eksploracji danych. Każdy proces jest dwukierunkowy, ponieważ zawsze można je zapętlić. Pokrótce omówimy procesy.

• Cele

  Identyfikacja możliwości i celów to pierwszy krok w kierunku wyniku opartego na danych. Na początek musisz stworzyć hipotezę i ją przetestować.

• Nabywać

  Drugim krokiem jest wyszukanie danych, pozyskanie ich, a następnie przygotowanie do budowy modelu.

• Zbudować

  Następnie musisz zbadać, w jaki sposób możesz zbudować model. Wybierz najlepszą metodę modelowania.

  Użyj określonych zbiorów danych do testowania i walidacji. Potem możesz znaleźć sposoby, aby to ulepszyć.

• Optymalizować

  Monitoruj przetwarzane dane, analizuj je i ulepszaj, aby uzyskać najlepsze wyniki.

• Dostarczyć

  W ostatniej fazie musisz dostarczyć znaczące spostrzeżenia, które uzyskałeś dzięki swoim odkryciom. Pomogłoby to zainteresowanym stronom w tworzeniu strategii biznesowych opartych na danych.

Narzędzia do analizy danych

Naukowiec zajmujący się danymi ma piaskownicę narzędziową do wykonywania swojej pracy. Spójrzmy na niektóre z jego narzędzi:

Istotną rolę w tej dziedzinie odgrywa język komputerowy lub programistyczny. Tak więc naukowiec zajmujący się danymi musi być biegły w nowoczesnych językach, takich jak Python, R-language, Scala, Java, Julia itp. Zwykle nie jest konieczne posiadanie poleceń we wszystkich tych językach, ale posiadanie poleceń w SQL, Pythonie i R język jest bardzo ważny.

Do obliczeń statystycznych naukowcy w miarę możliwości korzystają z bibliotek i istniejącego oprogramowania. Niektóre z podstawowych programów i bibliotek używanych przez tych naukowców to Numpy, Pandas, Shiny, D3 i ggplot2.

Do raportowania i badań zwykle używają frameworków, takich jak Jupyter, R markdown, Knitr i iPython. Istnieje kilka powiązanych narzędzi, z których korzystają naukowcy. Są to Presto, Pig, Drill, Spark, Hadoop itp.

Ponadto eksperci wiedzą również, jak obsługiwać systemy zarządzania i obsługi baz danych.

( Przeczytaj także: Najlepsze narzędzia do analizy danych)

Nauka o danych dla biznesu

Ekspert data science musi być również konsultantem biznesowym. Pracując z danymi, uczą się z nich tak wiele, że nikt inny nie jest w stanie tego zrobić. Stwarza to naukowcom możliwość wniesienia wkładu w tworzenie najlepszych strategii biznesowych poprzez dzielenie się wiedzą i użytecznymi spostrzeżeniami. Analizy danych to nic innego jak wspierające filary, które pozwalają naukowcom przedstawiać wyniki w postaci rozwiązań.

Korzyści z nauki o danych

Oto kilka korzyści i rezultatów:

• Nauka o danych służy do przewidywania wartości na podstawie zestawów danych i danych wejściowych.
• Może być używany do grupowania i wykrywania wzorców.
• Pomaga nam identyfikować oszustwa lub wykrywanie anomalii.
• Umożliwia rozpoznawanie twarzy, wideo, obrazu, dźwięku i tekstu.
• Pomaga poprawić wynik FICO.
• Może również przynieść korzyści marketingowi opartemu wyłącznie na danych demograficznych.
• Pomaga nam śledzić sprzedaż, przychody i optymalizację.

Wyzwania związane z nauką danych

Pomimo ogromnych inwestycji wiele firm nie jest w stanie uzyskać znaczącego wglądu w swoje dane. Chaotyczne środowisko jest głównym powodem, dla którego przedsiębiorstwo musi stawić czoła wyzwaniom związanym z nauką danych. Niektóre z wyzwań to:

• Nieefektywność Ekspertów

  Eksperci potrzebują dostępu do danych za zgodą administracji IT, muszą bardzo długo czekać, zanim zaczną prawidłowo działać. Na efektywność naukowców mogą również wpływać inne wyzwania, takie jak konwersja języka.

• Brak dostępu do użytecznych modeli uczenia maszynowego

  Niektórych modeli uczenia maszynowego nie można wdrożyć ani przekodować w aplikacjach. Dlatego cała praca staje się obowiązkiem programisty aplikacji.

• Administratorzy IT spędzają więcej czasu na wsparciu

  Zespół analityków danych w dziale marketingu może nie używać tych samych narzędzi, z których korzysta zespół w finansach. W związku z tym administratorzy IT potrzebują dużo czasu, aby zapewnić wsparcie analitykom danych.

Nauka o danych vs. Analityka danych

Czy analiza danych to to samo, co nauka o danych? Cóż, wszystko zależy od kontekstu. Ekspert zwykle wykorzystuje nieprzetworzone lub nieustrukturyzowane dane do tworzenia oczekiwanych algorytmów. To mieści się w kategorii analityki. Jednocześnie interpretacja gotowych raportów przez nietechnicznego użytkownika biznesowego nie jest uznawana za naukę o danych. Analityka danych to bardzo szerokie pojęcie.

Nauka o danych vs. Nauczanie maszynowe

Chociaż termin „uczenie maszynowe” jest głęboko związany z nauką o danych, nieznacznie się różnią. Techniki uczenia maszynowego wykorzystują zestaw narzędzi do rozwiązywania problemów z otwartym umysłem, ale istnieją również inne metody w tej kategorii, które nie pasują do szerokiej kategorii uczenia maszynowego.

Nauka o danych vs. Inżynieria oprogramowania

Inżynieria oprogramowania koncentruje się na opracowywaniu funkcji, aplikacji i funkcji dla użytkowników końcowych. Natomiast nauka o danych zajmuje się tylko procesem wydobywania, gromadzenia, analizowania i testowania nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o różnicach, zapoznaj się z tym artykułem: Nauka o danych lub inżynieria oprogramowania – porównanie

Big Data vs. Nauka o danych

Big data to bardzo szerokie pojęcie. Zasadniczo obejmuje wszystko, takie jak eksploracja danych, przetwarzanie danych, czyszczenie danych itp. Ponadto big data to zbiór cennych danych, których nie można przechowywać. Natomiast nauka o danych zajmuje się analizą predykcyjną, uczeniem głębokim, statystykami i uzyskiwaniem znaczących wniosków z danych.

Przyszłość nauki o danych

Oczekuje się, że wartość rynkowa nauki o danych będzie nadal rosła. Każda firma związana z algorytmem, technologią, sztuczną inteligencją, rozpoznawaniem wzorców i głębokim uczeniem zapewniłaby pracę. Aby jednak z tego skorzystać, możesz zapisać się na ścieżkę kariery data science Bootcamp i poznać wszystkie jej podstawy.

Trendy w nauce danych

• Automatyzacja nauki o danych, taka jak automatyczne czyszczenie danych i inżynieria funkcji.
• Bezpieczeństwo danych i prywatność stają się z dnia na dzień ważne.
• Przetwarzanie w chmurze umożliwia każdemu dostęp i przechowywanie dużych danych przy nieograniczonej mocy obliczeniowej.
• Po głębokim uczeniu się, nauka i przetwarzanie języka naturalnego wkracza do nauki o danych.

Zasoby

Istnieje wiele zasobów do nauki podstaw. Dwa z nich to:

• Nauka o danych dla biznesu Pdf

  Firmy udoskonalają usługi i produkty, korzystając z analizy danych. Na przykład dane zebrane z centrum pomocy technicznej lub centrum telefonicznego są gromadzone, a następnie wysyłane do naukowca danych i analityków danych, aby uzyskać cenne informacje jako wyniki. Ponadto logistyka zbiera dane związane z pogodą i wzorcami ruchu w celu optymalizacji szybkości dostaw.

• Podcasty dotyczące nauki o danych

  Podcasty o nauce danych skupiają się na trendach i aktualnościach. Tematy takie jak sztuczna inteligencja, przetwarzanie języka naturalnego i dane tendencyjne to jedne z najgorętszych tematów.

(Przeczytaj również: Najlepsze podcasty o analizie danych dla początkujących)

Końcowe przemyślenia

Nauka o danych ma znaczący wpływ na zdolność przedsiębiorstwa do osiągania celów biznesowych. Bez względu na to, czy cele te są strategiczne, operacyjne czy finansowe, nauka o danych może ujawnić wspaniałe odkrycia dzięki użytecznym i znaczącym analizom danych.

Inne przydatne zasoby:

Dlaczego technologia Data Science jest większa niż Big Data

Nauka o danych stojąca za wykrywaniem oszustw w marketingu afiliacyjnym

Najlepsze narzędzia do analizy Big Data, które warto rozważyć w biznesie