Ghidul complet pentru știința datelor

Am intrat într-o eră în care este nevoie de stocare mare. De fapt, nevoia de stocare a fost una dintre cele mai dificile probleme ale întreprinderilor care trebuiau să țină evidențe lungi ale clienților și vânzărilor lor. În 2010, oamenii din domeniul respectiv au început să lucreze pentru un framework sau mai degrabă o soluție de stocare a datelor mari într-un singur loc. După dezvoltarea cadrelor care ar putea stoca date mari, principala problemă care a apărut a fost procesarea și mutarea datelor.

Datorită evoluției în Internet of Things(1), 90% din cadrul științei datelor a fost dezvoltat în epoca actuală(2). În fiecare zi, peste 2,5 chintilioane de octeți de date sunt generați, procesați și stocați, totul datorită științei datelor. Aceste date pot varia de la o întreprindere la alta. Include stocarea datelor în mall-uri până la postări pe platformele de social media. În general. Aceste date sunt cunoscute ca date mari.

• Definiția științei datelor
• Istorie
• Importanţă
• De ce să alegeți Data Science
• Cum să intri în știința datelor
• Ciclu de viață
• Proces
• Instrumente
• Știința datelor pentru afaceri
• Beneficii
• Provocări
• Știința datelor vs analiza datelor
• Știința datelor vs învățarea automată
• Știința datelor vs inginerie software
• Big data vs data science
• Viitor
• Tendințe
• Resurse

Ce este știința datelor?

Pentru informaticienii sau profesioniștii calificați, aceasta ar putea fi nimic mai mult decât o carieră solicitantă. Cu toate acestea, este un domeniu interdisciplinar care se referă la utilizarea algoritmilor, sistemelor și ecuațiilor matematice pentru a obține date, perspective și cunoștințe din date nestructurate și structurate. Pentru a înțelege fenomenul natural, profesioniștii combină în totalitate învățarea automată, analiza datelor și statisticile.

Istoria științei datelor

Știința datelor ocupă un loc valoros în istorie. Cu toate acestea, nu a fost un termen atât de larg ca acum. De la grecii antici până la hieroglifele egiptene, au existat mulți profesioniști în istorie cu sarcini de compilare a datelor sau a înregistrărilor scrise într-un singur loc. Cu toate acestea, când lumea a progresat, am văzut statisticieni cumulând date. Ele se încadrează chiar în categoria științei datelor. Potrivit Forbes, acesta a ajutat întreprinderile și companiile să înregistreze și să stocheze date încă de la începutul anilor 1940.

De ce este importantă știința datelor?

În trecut, datele pe care întreprinderile trebuiau să le folosească erau mai mici ca dimensiune și în mare parte structurate. Datele tradiționale ar putea fi analizate cu ușurință prin instrumente BI. Cu toate acestea, datele întreprinderilor de astăzi sunt nestructurate și de dimensiuni mai mari. Instrumentele BI nu au capacitatea de a procesa volume uriașe de date care se găsesc de obicei în senzori, jurnalele financiare, forumuri și etc.

Prin urmare, avem nevoie de instrumente analitice avansate și complexe, procese și algoritmi pentru a extrage perspective semnificative din datele nestructurate.

De ce să alegeți Data Science?

Conform analizei anuale de afaceri de la Universitatea Harvard, un cercetător de date este considerat a fi cea mai înaltă profesie(4) din lumea de astăzi. De fapt, cercetătorii de date sunt printre cei mai plătiți profesioniști ai secolului. Deci, ce face ca știința datelor să fie atât de importantă pentru a fi luată ca o carieră? De ce este important să înveți în acest secol? Nu este un fapt ascuns că un loc de muncă este unul dintre cele mai căutate locuri de muncă de pe piața actuală.

Să nu pierdem timpul și să vedem de ce este mai bine să optăm pentru această meserie. Pe măsură ce vom continua, am discuta și despre cerințele actuale ale cercetătorilor de date de care firmele mari au nevoie pentru a-și crește performanța.

În realitate, știința datelor pentru afaceri înseamnă o creștere exponențială a big data și data mining. Este singurul combustibil care revoluționează mii de industrii și le pune în cele mai dure competiții. Așadar, multe întreprinderi au nevoie de profesioniști care să înțeleagă trăsăturile și tendințele actuale ale datelor în timp ce le analizează, le gestionează și le manipulează în cel mai bun mod posibil.

Iată câteva motive pentru a alege ca traseu de carieră:

• Un combustibil al ^secolului 21

  ^Trăim în secolul 21 și în această etapă, știința datelor revoluționează industriile. Chiar și industria mobilă și electronică utilizează tehnici de date mari pentru a-și face produsele în siguranță pentru utilizare. Scopul din spatele utilizării datelor mari este de a inventa mașini puternice și performante.

  Fiecare industrie are mare nevoie de analiză a datelor pentru a-și putea crește performanța și vânzările. Pentru a face acest lucru, proprietarii au nevoie de o echipă de cercetători calificați care ar putea analiza datele și să înțeleagă tiparele fluctuante ale achizițiilor consumatorilor.

• Probleme de cerere și ofertă

  Fiecare industrie are date uriașe nestructurate sau semi-structurate voluminoase. Cu toate acestea, nu există resurse abundente pentru a converti informații utile pentru crearea de produse. Mai mult, nu sunt mulți oameni care posedă abilitățile de a înțelege și analiza datele. Prin urmare, pe piață există o lipsă de oameni de știință ai datelor. De fapt, rata de alfabetizare este foarte scăzută. Deci, pentru a umple acest gol și gol, trebuie să alegeți știința datelor.

• O carieră lucrativă

  Glassdoor afirmă că un om de știință de date obișnuit câștigă cu aproximativ 163% mai mult decât salariul național mediu al unui american. Prin urmare, este o carieră foarte promițătoare, care ar duce la o mare bulă de venituri.

  Un om de știință de date are control asupra limbajului mașinilor, matematicii și statisticilor. Curba de învățare este profundă și abruptă. De aceea, valoarea cercetătorilor de date pe piață este destul de mare. Toate procesele companiei depind de abordările și deciziile bazate pe date ale unui cercetător de date. Așadar, pentru a-și crește vânzările, fiecare industrie are nevoie de o echipă de oameni de știință ai datelor. Acest lucru vă permite să lucrați în cea mai favorabilă industrie aleasă de dvs.

• Știința datelor face din lume un loc mai bun

  Știința datelor pentru afaceri este un concept intelectual. Organizațiile și întreprinderile folosesc bine datele mari pentru a crea produse utile. De exemplu, datele pot ajuta medicii să aibă o perspectivă mai bună despre sănătatea pacientului lor.

• Știința datelor este cariera de mâine

  Fiecare industriaș știe că a intra în acest domeniu înseamnă a-ți asigura poziția financiară în viitor. Este practic o carieră de mâine. Pe măsură ce industriile se îndreaptă către automatizare, produsele bazate pe date sunt introduse pe piață. Prin urmare, industriile ar putea avea nevoie de oameni de știință de date pe termen lung pentru a le ajuta să ia decizii mai bune bazate pe date. O slujbă de cercetător al datelor se limitează doar la extragerea de perspective din date utile. Cu toate acestea, această abilitate ar ajuta acea companie să crească și să prospere.

Cum să intri în știința datelor?

Datele sunt un activ valoros pentru fiecare companie și sunt considerate cea mai scumpă. Puteți intra în știința datelor printr-o varietate de moduri, cum ar fi prin dobândirea de abilități pentru extragerea datelor, analiză, curățare și interpretare.

Cu toate acestea, iată câteva secțiuni dintr-un domeniu interdisciplinar vast în care puteți alege să intrați în el.

• Ca Data Scientist

  Sarcina cercetătorilor de date este să găsească date relevante, legate de companie sau legate de vânzări. Nu numai că au abilități de afaceri, dar știu și cum să curețe, să mine, să structureze și să prezinte date. Toate afacerile au nevoie de o echipă de cercetători care să gestioneze, să analizeze și să gestioneze date voluminoase nestructurate. Rezultatele obținute de oamenii de știință sunt apoi analizate și utilizate în luarea deciziilor bazate pe date.

• Ca analist de date

  Analiștii de date, practic, reduc decalajul care există în mod obișnuit între analiștii de afaceri ai companiei și oamenii de știință de date. Li se oferă doar întrebările care au nevoie de răspunsuri bazate pe date. Apoi organizația folosește acele răspunsuri pentru a elabora o strategie de afaceri bazată pe date. Un analist de date nu este doar responsabil pentru comunicarea constatărilor lor oficialilor consiliului de administrație, ci și pentru a transforma rezultatele analizate în elemente de îndemn calitative realizabile.

• Ca inginer de date

  Inginerii de date sunt în principal responsabili pentru manipularea și gestionarea datelor care se schimbă rapid sau exponențial în timp. Obiectivul lor principal este să optimizeze conductele de date, să implementeze, să gestioneze și să transfere date, astfel încât acestea să poată merge la un cercetător de date sau un analist de date.

Descărcați documentul albă: Știința datelor la scară

Ciclul de viață al științei datelor

Iată principalele puncte:

• Descoperire

  Înainte de a începe orice proiect de cercetare, este important să recunoașteți cerințele proiectului, bugetul și specificațiile. Ca om de știință a datelor, trebuie să aveți capacitatea de a adresa și de a prioritiza interogările și întrebările potrivite. Aici, vi se cere doar să evaluați forța de muncă, bugetul, timpul și tehnologia date. Mai mult, s-ar putea să fie nevoie să formați un IH, cunoscut sub numele de ipoteze inițiale, și să îl puneți la încercare.

• Pregătirea datelor

  În a doua fază, aveți nevoie de instrumente analitice avansate (nu doar instrumente IB) sau de un sandbox pentru a efectua o analiză generală a proiectului. Pentru aceasta, trebuie să vă modelați datele pentru preprocesare. În cele din urmă, veți extrage, încărca și transforma datele direct în sandbox.

  Limbajul R vă poate ajuta să extrageți, să curățați și să transformați datele. R oferă o schiță, astfel încât să puteți construi cu ușurință o relație între două variabile. Odată ce datele sunt curate și gata de procesare, treceți la a treia fază.

• Planificarea modelului

  Nu ați venit cu tacticile și metodele de a stabili o relație între două variabile. Aceste relații sunt necesare pentru a stabili baza pentru algoritmii pe care îi veți construi în următoarea fază.

• Construirea modelului

  Această fază este alocată în întregime pentru a utiliza seturile de date în scopuri de testare. Trebuie să luați în considerare unele teste pentru a vă asigura că instrumentele utilizate sunt suficiente pentru rularea metodelor. Pentru a face performanța și metodele mai robuste, trebuie să analizați tehnicile de învățare, cum ar fi gruparea, asocierea și clasificarea.

• Operaționalizați

  După construirea modelului, trebuie să depuneți rapoarte tehnice, coduri, rapoarte, briefing-uri etc. toate datele structurate v-ar ajuta să aveți o anumită viziune despre performanță la un nivel foarte mic.

• Comunicați rezultatele

  Ultima fază determină dacă ai reușit să-ți atingi obiectivul sau nu. Această fază este de a comunica părților interesate toate rezultatele, constatările cheie și metodele. Rezultatele ar determina dacă proiectul este un eșec sau un succes.

Procese de știință a datelor

Există 5 procese majore pentru crearea modelelor cu ajutorul limbajului de învățare automată și tehnicilor de extragere a datelor. Fiecare proces este bidirecțional, deoarece ele pot întotdeauna bucla înapoi. Vom discuta procesele pe scurt.

• Goluri

  Identificarea oportunităților și a obiectivelor este primul pas către un rezultat bazat pe date. Pentru început, trebuie să creați o ipoteză și să o testați.

• Dobândi

  Al doilea pas este să vânați datele, să le achiziționați și apoi să le pregătiți pentru construirea modelului.

• Construi

  După aceea, trebuie să explorați modalitățile în care ați putea construi modelul. Selectați cea mai bună metodă de modelare.

  Utilizați anumite seturi de date pentru a testa și valida. După aceea, puteți găsi modalități de a-l îmbunătăți.

• Optimizați

  Monitorizați datele procesate, analizați-le și îmbunătățiți-le pentru cele mai bune constatări.

• Livrează

  În ultima fază, trebuie să oferiți perspective semnificative pe care le-ați obținut din descoperirile dvs. Acest lucru ar ajuta părțile interesate să elaboreze strategii de afaceri bazate pe date.

Instrumente pentru știința datelor

Un om de știință de date are un instrument sandbox pentru a-și îndeplini meseria. Să ne uităm la câteva dintre instrumentele sale:

Calculatorul sau limbajul de programare joacă un rol esențial în acest domeniu. Deci, un cercetător de date trebuie să fie competent în limbaje moderne, cum ar fi python, R-language, Scala, Java, Julia și etc. limbajul este foarte important.

Pentru calcule statistice, oamenii de știință folosesc biblioteci și programe software preexistente ori de câte ori este posibil. Unele dintre software-urile și bibliotecile de bază pe care le folosesc acești oameni de știință sunt Numpy, Pandas, Shiny, D3 și ggplot2.

Pentru raportare și cercetare, de obicei folosesc cadre precum Jupyter, R markdown, Knitr și iPython. Există câteva instrumente asociate pe care omul de știință le folosește. Acestea sunt Presto, Pig, Drill, Spark, Hadoop și etc.

În plus, experții știu și cum să gestioneze sistemele de gestionare și de gestionare a bazelor de date.

( Citește și: Cele mai bune instrumente pentru știința datelor)

Știința datelor pentru afaceri

Un expert în știința datelor trebuie să fie și un consultant de afaceri. Pe măsură ce lucrează cu date, învață atât de multe din date încât nimeni altcineva nu poate. Acest lucru creează o oportunitate pentru oamenii de știință de a contribui la realizarea celor mai bune strategii de afaceri prin împărtășirea cunoștințelor și a informațiilor utile. Perspectivele datelor nu sunt altceva decât piloni de susținere care permit oamenilor de știință să prezinte rezultate sub formă de soluții.

Beneficiile științei datelor

Iată câteva beneficii și rezultate:

• Știința datelor este utilizată pentru a prezice valorile bazate pe seturi de date și intrări.
• Poate fi folosit pentru grupare și detectarea modelelor.
• Ne ajută să identificăm frauda sau detectarea anomaliilor.
• Permite recunoașterea facială, video, imagine, audio și text.
• Ajută la îmbunătățirea scorului FICO.
• De asemenea, poate beneficia de marketing bazat în întregime pe criterii demografice.
• Ne ajută să urmărim vânzările, veniturile și optimizarea.

Provocări în domeniul științei datelor

În ciuda investițiilor uriașe, multe companii nu sunt capabile să obțină informații semnificative din datele lor. Mediul haotic este principalul motiv pentru care întreprinderea trebuie să facă față provocărilor științei datelor. Unele dintre provocări sunt:

• Ineficiența experților

  Experții trebuie să acceseze datele cu permisiunea administrației IT, trebuie să aștepte foarte mult înainte de a putea începe să funcționeze corect. Alte provocări pot afecta, de asemenea, eficiența oamenilor de știință, cum ar fi conversia limbii.

• Nu există acces la modelele de învățare automată utilizabile

  Unele dintre modelele de învățare automată nu pot fi implementate sau recodate în aplicații. De aceea toată munca devine responsabilitatea dezvoltatorului aplicației.

• Administratorii IT petrec mai mult timp pe suport

  Este posibil ca o echipă de oameni de știință de date din departamentul de marketing să nu folosească aceleași instrumente pe care le folosește echipa de finanțe. Deci, este nevoie de mult timp pentru ca administratorii IT să ofere sprijin oamenilor de știință de date.

Știința datelor vs. Analiza datelor

Analiza datelor este același lucru cu știința datelor? Ei bine, totul depinde de context. Un expert folosește de obicei date brute sau nestructurate pentru a construi algoritmi anticipați. Aceasta se încadrează în categoria analitice. În același timp, interpretarea rapoartelor deja construite de către un utilizator de afaceri non-tehnic nu este considerată știință a datelor. Analiza datelor este un termen foarte larg.

Știința datelor vs. Învățare automată

Chiar dacă termenul „învățare automată” este profund asociat cu știința datelor, ele diferă ușor. Tehnicile de învățare automată folosesc setul de instrumente pentru a rezolva probleme cu mintea deschisă, dar există și alte metode în această categorie, care nu se încadrează în categoria largă a învățării automate.

Știința datelor vs. Inginerie software

Ingineria software se concentrează pe dezvoltarea de caracteristici, aplicații și funcții pentru utilizatorii finali. În timp ce, știința datelor se preocupă doar de procesul de extragere, colectare, analiză și testare a datelor nestructurate și structurate.

Dacă doriți să aflați mai multe despre diferență, consultați acest articol: Știința datelor sau Ingineria software - Comparație

Big Data vs. Știința datelor

Big data este un termen foarte larg. Practic, cuprinde tot ceea ce, cum ar fi data mining, data munging, data cleansing și etc. În plus, big data este o colecție de date valoroase care nu pot fi stocate. În timp ce, știința datelor se preocupă de analiza predictivă, de învățare profundă, de statistici și de obținerea de informații semnificative din date.

Viitorul științei datelor

Este de așteptat ca valoarea de piață pentru știința datelor să continue să crească. Fiecare companie, legată de algoritm, tehnologie, inteligență artificială, recunoaștere a modelelor și învățare profundă ar oferi locuri de muncă. Cu toate acestea, pentru a profita de acest lucru, vă puteți înscrie într-un curs de carieră în știința datelor Bootcamp și puteți învăța toate elementele de bază.

Tendințe în știința datelor

• Automatizarea științei datelor, cum ar fi curățarea automată a datelor și ingineria caracteristicilor.
• Securitatea datelor și confidențialitatea devin importante pe zi ce trece.
• Cloud computing permite oricui să acceseze și să stocheze date de dimensiuni mari cu o putere de procesare nelimitată.
• După învățarea profundă, învățarea și procesarea limbajului natural își face loc în știința datelor.

Resurse

Există multe resurse pentru a învăța elementele de bază. Două dintre ele sunt:

• Data Science for Business Pdf

  Companiile rafinează servicii și produse folosind știința datelor. De exemplu, datele colectate de la centrul de servicii de asistență sau de la centrul de apeluri sunt colectate și apoi trimise cercetătorului de date și analiștilor de date pentru a obține informații valoroase ca rezultate. Mai mult, logistica colectează date legate de vreme și tiparele de trafic pentru a optimiza viteza de livrare.

• Podcasturi de știință a datelor

  Podcasturile de știință a datelor se concentrează pe tendințe și știri. Subiecte precum inteligența artificială, procesarea limbajului natural și datele părtinitoare sunt unele dintre cele mai fierbinți subiecte.

(Citiți și: Cele mai bune podcasturi de știință a datelor pentru începători)

Gânduri finale

Știința datelor creează un impact semnificativ asupra capacității unei întreprinderi de a atinge obiectivele de afaceri. Indiferent dacă aceste obiective sunt strategice, operaționale sau financiare, știința datelor poate dezvălui descoperiri grozave prin informații utile și semnificative asupra datelor.

Alte resurse utile:

De ce tehnologia Data Science este mai mare decât Big Data

Știința datelor din spatele detectării fraudelor în marketingul afiliat

Cele mai importante instrumente de analiză a datelor mari de luat în considerare pentru afaceri