Полное руководство по науке о данных

Мы вступили в эру, когда есть потребность в большом хранилище. На самом деле потребность в хранении была одной из самых сложных проблем для предприятий, которым приходилось вести длинный учет своих клиентов и продаж. В 2010 году люди в соответствующей области начали работать над фреймворком или, скорее, над решением для хранения больших данных в одном месте. После разработки фреймворков, способных хранить большие данные, возникла основная проблема, связанная с обработкой и перемещением данных.

В связи с развитием Интернета вещей(1) 90 % основ науки о данных было разработано в современную эпоху(2). Каждый день создается, обрабатывается и сохраняется более 2,5 квинтиллионов байт данных, и все это благодаря науке о данных. Эти данные могут варьироваться от предприятия к предприятию. Это включает в себя хранение данных в торговых центрах и публикации в социальных сетях. В целом. Эти данные известны как большие данные.

• Определение науки о данных
• История
• Важность
• Почему выбирают науку о данных
• Как попасть в науку о данных
• Жизненный цикл
• Процесс
• Инструменты
• Наука о данных для бизнеса
• Преимущества
• Проблемы
• Наука о данных против аналитики данных
• Наука о данных против машинного обучения
• Наука о данных против разработки программного обеспечения
• Большие данные против науки о данных
• Будущее
• Тенденции
• Ресурсы

Что такое наука о данных?

Для опытных компьютерных ученых или профессионалов это может быть не более чем сложной карьерой. Тем не менее, это междисциплинарная область, которая относится к использованию алгоритмов, систем и математических уравнений для получения данных, идей и знаний из неструктурированных, а также структурированных данных. Чтобы понять природный феномен, профессионалы объединяют машинное обучение, анализ данных и статистику.

История науки о данных

Наука о данных занимает ценное место в истории. Однако это был не такой широкий термин, как сейчас. От древних греков до египетских иероглифов в истории было много профессионалов, занимавшихся сбором данных или письменных записей в одном месте. Однако когда мир прогрессировал, мы видели, как статистики собирали данные. Они подпадают под категорию науки о данных. По данным Forbes, он помогает предприятиям и предприятиям записывать и хранить данные с начала 1940-х годов.

Почему наука о данных важна?

В прошлом данные, которые должны были использовать предприятия, были меньше по размеру и в основном структурированы. Традиционные данные можно легко анализировать с помощью инструментов BI. Однако данные современных предприятий неструктурированы и имеют больший размер. Инструментам BI не хватает возможности обрабатывать огромные объемы данных, которые обычно содержатся в датчиках, финансовых журналах, форумах и т. д.

Поэтому нам нужны продвинутые и сложные аналитические инструменты, процессы и алгоритмы, чтобы извлечь осмысленные выводы из неструктурированных данных.

Почему выбирают науку о данных?

Согласно ежегодному бизнес-обзору Гарвардского университета, специалист по данным считается самой популярной профессией (4) в современном мире. На самом деле, специалисты по данным — одни из самых высокооплачиваемых специалистов века. Итак, что делает науку о данных такой важной для карьерного роста? Почему важно учиться в этом веке? Не секрет, что работа является одной из самых востребованных на современном рынке.

Давайте не будем терять время и посмотрим, почему лучше выбрать эту профессию. По мере продвижения по течению мы также обсудим текущие требования к специалистам по данным, которые необходимы крупным фирмам для повышения их производительности.

На самом деле наука о данных для бизнеса означает экспоненциальный рост больших данных и интеллектуального анализа данных. Это единственное топливо, которое революционизирует тысячи отраслей и ставит их в жесточайшую конкуренцию. Таким образом, многим предприятиям нужны профессионалы, которые хорошо разбираются в текущих особенностях и тенденциях данных, анализируя, управляя ими и обрабатывая их наилучшим образом.

Вот несколько причин, по которым стоит выбрать свой путь карьеры:

• ^{Топливо} 21 века

  Мы живем в 21 ^веке , и на данном этапе наука о данных произвела революцию в промышленности. Даже мобильная и электронная промышленность использует методы больших данных, чтобы сделать свои продукты безопасными для использования. Целью использования больших данных является изобретение мощных высокопроизводительных машин.

  Каждая отрасль остро нуждается в анализе данных, чтобы повысить производительность и продажи. Для этого владельцам нужна команда квалифицированных специалистов по данным, которые могли бы анализировать данные и понимать изменчивые модели потребительских покупок.

• Проблемы спроса и предложения

  Каждая отрасль имеет огромные объемные неструктурированные или полуструктурированные данные. Однако не так много ресурсов для преобразования полезных идей в создание продуктов. Кроме того, не так много людей, обладающих навыками понимания и анализа данных. Поэтому на рынке ощущается нехватка дата-сайентистов. На самом деле уровень грамотности очень низкий. Итак, чтобы заполнить эту пустоту и пробел, вам нужно выбрать науку о данных.

• Прибыльная карьера

  Glassdoor утверждает, что типичный специалист по данным зарабатывает примерно на 163% больше, чем национальная зарплата среднего американца. Таким образом, это очень многообещающая карьера, которая приведет к большому пузырю доходов.

  Специалист по данным владеет машинным языком, математикой и статистикой. Кривая обучения глубокая и крутая. Именно поэтому ценность специалистов по данным на рынке достаточно высока. Все процессы компании зависят от подходов и решений специалистов по данным, основанных на данных. Таким образом, для увеличения продаж в каждой отрасли требуется команда специалистов по обработке и анализу данных. Это позволяет вам работать в наиболее благоприятной отрасли по вашему выбору.

• Наука о данных делает мир лучше

  Наука о данных для бизнеса — это интеллектуальная концепция. Организации и предприятия успешно используют большие данные для создания полезных продуктов. Например, данные могут помочь врачам лучше понять состояние здоровья их пациентов.

• Наука о данных — это карьера завтрашнего дня

  Каждый промышленник знает, что войти в эту сферу означает закрепить свое финансовое положение в будущем. По сути, это карьера завтрашнего дня. По мере того, как отрасли движутся к автоматизации, на рынке появляются продукты, управляемые данными. Поэтому в долгосрочной перспективе отраслям могут понадобиться специалисты по данным, которые помогут им принимать более обоснованные решения на основе данных. Работа специалиста по данным ограничивается только получением информации из полезных данных. Однако этот навык поможет этой компании расти и процветать.

Как попасть в науку о данных?

Данные являются ценным активом для каждой компании и считаются самым дорогим. Вы можете заняться наукой о данных различными способами, например, приобретя навыки интеллектуального анализа, анализа, очистки и интерпретации данных.

Тем не менее, вот несколько разделов в обширной междисциплинарной области, которые вы можете выбрать для изучения.

• Как специалист по данным

  Работа специалистов по данным заключается в поиске релевантных данных, связанных с компанией или продажами. Они не только обладают деловыми навыками, но также знают, как очищать, анализировать, структурировать и представлять данные. Всем предприятиям нужна команда специалистов по данным для обработки, анализа и управления объемными неструктурированными данными. Затем результаты, полученные учеными, анализируются и используются для принятия решений на основе данных.

• Как аналитик данных

  Аналитики данных в основном преодолевают разрыв, который обычно существует между бизнес-аналитиками компании и специалистами по данным. Им просто предоставляются запросы, на которые нужны ответы, основанные на данных. Затем организация использует эти ответы для разработки бизнес-стратегии, основанной на данных. Аналитик данных несет ответственность не только за передачу своих выводов должностным лицам совета директоров, но и за превращение проанализированных результатов в выполнимые качественные призывы к действию.

• Как инженер данных

  Инженеры данных в основном отвечают за обработку и управление быстро или экспоненциально меняющимися данными с течением времени. Их основное внимание уделяется оптимизации конвейеров данных, развертыванию, управлению и передаче данных, чтобы они могли быть переданы специалисту по данным или аналитику данных.

Скачать технический документ: наука о данных в масштабе

Жизненный цикл науки о данных

Вот основные моменты:

• Открытие

  Прежде чем приступить к любому исследовательскому проекту, важно определить проектные требования, бюджет и спецификации. Как специалист по данным, вы должны иметь возможность задавать и расставлять приоритеты для правильных запросов и вопросов. Здесь вам просто необходимо оценить предоставленную рабочую силу, бюджет, время и технологии. Более того, вам также может понадобиться сформировать IH, известную как исходные гипотезы, и проверить ее.

• Подготовка данных

  На втором этапе вам потребуются расширенные аналитические инструменты (не только инструменты IB) или песочница для выполнения общего анализа проекта. Для этого вам необходимо смоделировать данные для предварительной обработки. В конце концов, вы будете извлекать, загружать и преобразовывать данные прямо в песочницу.

  Язык R может помочь вам добывать, очищать и преобразовывать данные. R предоставляет схему, так что вы можете легко построить связь между двумя переменными. Как только данные очищены и готовы к обработке, переходите к третьему этапу.

• Планирование модели

  Вы не придумали тактику и методы установления связи между двумя переменными. Эти отношения необходимы, чтобы заложить основу для алгоритмов, которые вы собираетесь построить на следующем этапе.

• Построение модели

  Этот этап полностью предназначен для использования наборов данных в целях тестирования. Вам необходимо провести некоторое тестирование, чтобы убедиться, что используемых инструментов достаточно для запуска методов. Чтобы сделать производительность и методы более надежными, вам необходимо проанализировать методы обучения, такие как кластеризация, ассоциация и классификация.

• Вводить в действие

  После построения модели вам необходимо предоставить технические отчеты, коды, отчеты, брифинги и т. д. Все структурированные данные помогут вам получить определенное представление о производительности на очень небольшом уровне.

• Сообщите о результатах

  Последний этап определяет, смогли ли вы достичь своей цели или нет. На этом этапе все результаты, ключевые выводы и методы должны быть доведены до сведения заинтересованных сторон. Результаты определят, является ли проект неудачным или успешным.

Процессы науки о данных

Существует 5 основных процессов создания моделей с помощью языка машинного обучения и методов интеллектуального анализа данных. Каждый процесс является двусторонним, потому что они всегда могут выполнить петлю. Кратко обсудим процессы.

• Цели

  Определение возможностей и целей — это первый шаг к результату, основанному на данных. Для начала нужно создать гипотезу и проверить ее.

• Приобретать

  Второй шаг — поиск данных, их получение и последующая подготовка к построению модели.

• Строить

  После этого вам нужно изучить способы, которыми вы могли бы построить модель. Выберите лучший метод моделирования.

  Используйте определенные наборы данных для тестирования и проверки. После этого вы можете найти способы улучшить его.

• Оптимизировать

  Отслеживайте обработанные данные, анализируйте их и улучшайте для получения наилучших результатов.

• Доставлять

  На последнем этапе вы должны предоставить важные идеи, которые вы получили из своих выводов. Это поможет заинтересованным сторонам разработать бизнес-стратегии, основанные на данных.

Инструменты науки о данных

У специалиста по данным есть инструментальная песочница для выполнения его работы. Давайте посмотрим на некоторые из его инструментов:

Компьютер или язык программирования играют важную роль в этой области. Итак, специалист по данным должен владеть современными языками, такими как python, R-language, Scala, Java, Julia и т. д. Обычно нет необходимости иметь команды на всех этих языках, но иметь команду на SQL, python и R язык очень важен.

Для статистических расчетов ученые по возможности используют библиотеки и уже существующее программное обеспечение. Некоторыми из основных программ и библиотек, которые используют эти ученые, являются Numpy, Pandas, Shiny, D3 и ggplot2.

Для отчетов и исследований они обычно используют такие фреймворки, как Jupyter, R markdown, Knitr и iPython. Есть некоторые сопутствующие инструменты, которые использует ученый. Это Presto, Pig, Drill, Spark, Hadoop и т. д.

Кроме того, эксперты также знают, как обращаться с системами управления базами данных и обработки.

( Также читайте: Лучшие инструменты для обработки данных)

Наука о данных для бизнеса

Эксперт по науке о данных также должен быть бизнес-консультантом. Работая с данными, они узнают из данных так много, как никто другой. Это дает ученым возможность внести свой вклад в разработку лучших бизнес-стратегий, делясь знаниями и полезными идеями. Понимание данных — это не что иное, как вспомогательные элементы, которые позволяют ученым представлять результаты в виде решений.

Преимущества науки о данных

Вот некоторые преимущества и результаты:

• Наука о данных используется для прогнозирования значений на основе наборов данных и входных данных.
• Его можно использовать для группировки и обнаружения шаблонов.
• Это помогает нам идентифицировать мошенничество или обнаружение аномалий.
• Он позволяет распознавать лица, видео, изображения, аудио и текст.
• Это помогает улучшить оценку FICO.
• Это также может принести пользу маркетингу, полностью основанному на демографии.
• Это помогает нам отслеживать продажи, доходы и оптимизацию.

Проблемы науки о данных

Несмотря на огромные инвестиции, многие компании не могут получить осмысленную информацию из своих данных. Хаотическая среда является основной причиной, по которой предприятию приходится сталкиваться с проблемами науки о данных. Вот некоторые из проблем:

• Неэффективность экспертов

  Экспертам нужен доступ к данным с разрешения ИТ-администрации, им приходится очень долго ждать, прежде чем они смогут начать работать должным образом. Другие проблемы также могут повлиять на эффективность ученых, например, преобразование языка.

• Нет доступа к используемым моделям машинного обучения

  Некоторые модели машинного обучения нельзя развернуть или перекодировать в приложениях. Именно поэтому вся работа становится обязанностью разработчика приложения.

• ИТ-администраторы тратят больше времени на поддержку

  Команда специалистов по данным в отделе маркетинга может не использовать те же инструменты, что и команда в финансах. Таким образом, ИТ-администраторам требуется много времени, чтобы оказывать поддержку специалистам по данным.

Наука о данных против. Аналитика данных

Является ли аналитика данных тем же, что и наука о данных? Ну тут все зависит от контекста. Эксперт обычно использует необработанные или неструктурированные данные для построения ожидаемых алгоритмов. Это относится к категории аналитики. При этом интерпретация уже построенных отчетов нетехническим бизнес-пользователем не считается наукой о данных. Аналитика данных — очень широкое понятие.

Наука о данных против. Машинное обучение

Несмотря на то, что термин «машинное обучение» тесно связан с наукой о данных, они немного различаются. Методы машинного обучения используют набор инструментов для решения непредубежденных задач, но в этой категории есть и другие методы, которые не вписываются в широкую категорию машинного обучения.

Наука о данных против. Программная инженерия

Программная инженерия фокусируется на разработке функций, приложений и функций для конечных пользователей. Принимая во внимание, что наука о данных занимается только процессом добычи, сбора, анализа и тестирования неструктурированных и структурированных данных.

Если вы хотите узнать больше о разнице, ознакомьтесь с этой статьей: Data Science or Software Engineering — Сравнение

Большие данные против. Наука о данных

Большие данные — очень широкое понятие. В основном это включает в себя все, например, интеллектуальный анализ данных, подтасовку данных, очистку данных и т. Д. Кроме того, большие данные — это набор ценных данных, которые невозможно сохранить. Принимая во внимание, что наука о данных занимается прогностическим анализом, глубоким обучением, статистикой и получением значимой информации из данных.

Будущее науки о данных

Ожидается, что рыночная стоимость науки о данных будет продолжать расти. Каждая компания, связанная с алгоритмами, технологиями, искусственным интеллектом, распознаванием образов и глубоким обучением, предоставит рабочие места. Однако, чтобы воспользоваться этим, вы можете записаться на Bootcamp Bootcamp по карьере в области науки о данных и изучить все его основы.

Тенденции науки о данных

• Автоматизация науки о данных, такая как автоматическая очистка данных и разработка функций.
• Безопасность данных и конфиденциальность становятся важными день ото дня.
• Облачные вычисления позволяют любому получить доступ к данным большого размера и хранить их с безграничной вычислительной мощностью.
• После глубокого обучения изучение и обработка естественного языка находят свое место в науке о данных.

Ресурсы

Существует множество ресурсов для изучения основ. Два из них:

• Наука о данных для бизнесаPDF

  Компании совершенствуют услуги и продукты, используя науку о данных. Например, данные, собранные из центра поддержки или колл-центра, собираются и затем отправляются специалисту по данным и аналитикам данных, чтобы получить ценную информацию в качестве результатов. Кроме того, логистика собирает данные о погоде и трафике, чтобы оптимизировать скорость доставки.

• Подкасты по науке о данных

  Подкасты по науке о данных посвящены тенденциям и новостям. Такие темы, как искусственный интеллект, обработка естественного языка и искажение данных, являются одними из самых горячих тем.

(Также читайте: Лучшие подкасты по науке о данных для начинающих)

Последние мысли

Наука о данных оказывает значительное влияние на способность предприятия достигать бизнес-целей. Независимо от того, являются ли эти цели стратегическими, операционными или финансовыми, наука о данных может сделать великие открытия благодаря полезному и значимому анализу данных.

Другие полезные ресурсы:

Почему технологии Data Science больше, чем большие данные

Наука о данных для обнаружения мошенничества в партнерском маркетинге

Лучшие инструменты анализа больших данных для бизнеса