数据科学完整指南

已发表: 2020-02-12

我们已经进入了需要大容量存储的时代。 事实上，存储需求是企业面临的最具挑战性的问题之一，这些企业必须保留长期的客户和销售记录。 2010 年，各个领域的人们开始研究一种框架，或者更确切地说是一种将大数据存储在一个地方的解决方案。 在开发了可以存储大数据的框架之后，出现的主要问题是数据的处理和转移。

由于物联网的发展(1)，90% 的数据科学框架都是在当今时代(2) 开发的。 每天，超过 2.5 万亿字节的数据被生成、处理和存储，这一切都归功于数据科学。 这些数据可能因企业而异。 它包括购物中心的数据存储到社交媒体平台上的帖子。 一般来说。 这种数据被称为大数据。

表中的内容
  • 数据科学定义
  • 历史
  • 重要性
  • 为什么选择数据科学
  • 如何进入数据科学
  • 生命周期
  • 过程
  • 工具
  • 商业数据科学
  • 好处
  • 挑战
  • 数据科学与数据分析
  • 数据科学与机器学习
  • 数据科学与软件工程
  • 大数据与数据科学
  • 未来
  • 趋势
  • 资源

什么是数据科学？

对于熟练的计算机科学家或专业人士来说，这可能只是一条要求很高的职业道路。 然而，它是一个跨学科领域，指的是使用算法、系统和数学方程从非结构化和结构化数据中获取数据、见解和知识。 为了了解自然现象，专业人士将机器学习、数据分析和统计结合在一起。

数据科学史

数据科学在历史上占有重要地位。 然而，它并没有像现在这样宽泛的术语。 从古希腊人到埃及象形文字，历史上有许多专业人士负责将数据或书面记录汇总到一个地方。 然而，随着世界的进步，我们看到统计学家在整理数据。 它们正好属于数据科学的范畴。 据福布斯报道，自 1940 年代初以来，它一直在帮助企业和企业记录和存储数据。

为什么数据科学很重要？

过去，企业必须使用的数据规模较小，且大多是结构化的。 传统数据可以通过 BI 工具轻松分析。 然而，当今企业的数据是非结构化的且规模较大。 BI 工具缺乏处理通常在传感器、财务日志、论坛等中发现的大量数据的能力。

因此，我们需要先进而复杂的分析工具、流程和算法来从非结构化数据中得出有意义的见解。

为什么选择数据科学？

根据哈佛大学的年度商业评论，数据科学家被认为是当今世界上最顶尖的职业 (4)。 事实上，数据科学家是本世纪收入最高的专业人士之一。 那么，是什么让数据科学成为职业道路如此重要？ 为什么在这个世纪学习很重要？ 工作是当前市场上最抢手的工作之一，这并不是一个隐藏的事实。

让我们不要浪费任何时间，看看为什么选择这个职业更好。 正如我们将在流程中进行的那样，我们还将讨论大公司提高业绩所需的数据科学家的当前要求。

实际上，商业数据科学意味着大数据和数据挖掘的指数级增长。 它是唯一能够彻底改变数千个行业并使它们处于最激烈竞争中的燃料。 因此，许多企业需要精通了解当前数据特征和趋势，同时以最佳方式分析、管理和处理数据的专业人员。

以下是选择您的职业道路的一些理由：

  • 21世纪的燃料

    我们生活在21世纪，在这个阶段，数据科学彻底改变了行业。 甚至移动和电子行业也在使用大数据技术来确保他们的产品可以安全使用。 使用大数据的目的是发明强大的高端性能机器。

    每个行业都迫切需要数据分析，以便提高业绩和销售额。 为了做到这一点，业主需要一支熟练的数据科学家团队，他们可以分析数据并了解消费者购买的波动模式。

  • 供需问题

    每个行业都有海量的非结构化或半结构化数据。 但是，没有丰富的资源可以将有用的见解转化为创建产品。 而且，拥有理解和分析数据的技能的人并不多。 因此，市场上缺乏数据科学家。 事实上，识字率很低。 因此，为了填补这一空白和空白，您需要选择数据科学。

  • 一个有利可图的职业

    Glassdoor 指出，典型的数据科学家的收入比美国人的平均工资高出 163%。 因此，这是一条非常有前景的职业道路，会导致巨大的收入泡沫。

    数据科学家掌握机器语言、数学和统计学。 学习曲线深而陡峭。 这就是为什么数据科学家在市场上的价值相当高。 公司的所有流程都依赖于数据科学家的数据驱动方法和决策。 因此，为了提高销售额，每个行业都需要一支数据科学家团队。 这使您可以在您选择的最有利的行业工作。

  • 数据科学让世界变得更美好

    商业数据科学是一个知识概念。 组织和企业正在充分利用大数据来创造有用的产品。 例如，数据可以帮助医生更好地了解患者的健康状况。

  • 数据科学是明天的职业

    每个实业家都知道，进入这个领域意味着确保您未来的财务状况。 这基本上是明天的职业。 随着行业向自动化迈进，数据驱动的产品正在被引入市场。 因此，行业可能需要长期的数据科学家来帮助他们做出更好的数据驱动决策。 数据科学家的工作仅限于从有用的数据中获取见解。 但是，这项技能将帮助该公司发展壮大。

如何进入数据科学？

数据对每个公司来说都是宝贵的资产，被认为是最昂贵的资产。 您可以通过多种方式进入数据科学领域，例如获得数据挖掘、分析、清理和解释的技能。

但是，您可以选择进入这个广阔的跨学科领域中的一些部分。

  • 作为数据科学家

    数据科学家的工作是找到相关的、公司相关的或销售相关的数据。 他们不仅具有业务技能，还知道如何清理、挖掘、结构化和呈现数据。 所有的企业都需要一个数据科学家团队来处理、分析和管理大量的非结构化数据。 然后对科学家得出的结果进行分析并用于制定数据驱动的决策。

  • 作为数据分析师

    数据分析师基本上弥合了公司业务分析师和数据科学家之间通常存在的差距。 他们只是提供了需要数据驱动答案的查询。 然后，该组织使用这些答案来制定数据驱动的业务战略。 数据分析师不仅负责将他们的发现传达给董事会官员，而且还负责将分析结果转化为可行的定性号召性用语项目。

  • 作为一名数据工程师

    数据工程师主要负责处理和管理随时间快速或指数变化的数据。 他们的主要重点是优化数据管道、部署、管理和传输数据，以便将其交给数据科学家或数据分析师。

下载白皮书：大规模数据科学

数据科学生命周期

以下是要点：

  • 发现

    在开始任何研究项目之前，重要的是要确认项目要求、预算和规格。 作为一名数据科学家，您必须能够提出正确的查询和问题并确定其优先级。 在这里，您只需要评估给定的劳动力、预算、时间和技术。 此外，您可能还需要形成一个称为初始假设的 IH 并对其进行测试。

  • 数据准备

    在第二阶段，您需要高级分析工具（不仅仅是 IB 工具）或沙箱来对项目执行整体分析。 为此，您需要对数据进行建模以进行预处理。 最后，您将提取、上传数据并将其转换到沙箱中。

    R 语言可以帮助您挖掘、清理和转换数据。 R 提供了一个大纲，以便您可以轻松地在两个变量之间建立关系。 一旦数据干净并准备好进行处理，就进入第三阶段。

  • 模型规划

    你还没有想出策略和方法来说明两个变量之间的关系。 这些关系对于为您将在下一阶段构建的算法奠定基础是必要的。

  • 建筑模型

    此阶段完全分配用于使用数据集进行测试。 您需要考虑一些测试，以确保所使用的工具足以运行这些方法。 为了使性能和方法更加健壮，您需要分析学习技术，例如聚类、关联和分类。

  • 操作化

    建立模型后，您需要提交技术报告、代码、报告、简报等，所有结构化数据将帮助您在很小的层面上对性能有一定的了解。

  • 沟通结果

    最后一个阶段决定您是否能够实现目标。 这个阶段是向利益相关者传达所有结果、关键发现和方法。 结果将决定项目是失败还是成功。

数据科学过程

在机器学习语言和数据挖掘技术的帮助下创建模型有 5 个主要过程。 每个进程都是双向的，因为它们总是可以环回。 我们将简要讨论这些过程。

  • 目标

    识别机会和目标是实现数据驱动结果的第一步。 首先，您需要创建一个假设并对其进行测试。

  • 获得

    第二步是搜寻数据，获取数据，然后为构建模型做准备。

  • 建造

    之后，您需要探索构建模型的方法。 选择最佳的建模方法。

    使用某些数据集进行测试和验证。 之后，您可以找到改进它的方法。

  • 优化

    监控处理后的数据，对其进行分析并改进以获得最佳结果。

  • 递送

    在最后阶段，您必须提供从发现中获得的有意义的见解。 这将有助于利益相关者制定数据驱动的业务战略。

数据科学工具

数据科学家有一个工具沙箱来执行他的工作。 让我们看看他的一些工具：

计算机或编程语言在这一领域发挥着至关重要的作用。 因此，数据科学家必须精通现代语言，如 python、R 语言、Scala、Java、Julia 等。通常，不需要对所有这些语言都有命令，而是对 SQL、python 和 R 有命令语言非常关键。

对于统计计算，科学家们尽可能使用库和预先存在的软件。 这些科学家使用的一些基本软件和库是 Numpy、Pandas、Shiny、D3 和 ggplot2。

对于报告和研究，他们通常使用 Jupyter、R markdown、Knitr 和 iPython 等框架。 科学家使用了一些相关的工具。 它们是 Presto、Pig、Drill、Spark、Hadoop 等。

此外，专家还知道如何处理数据库管理和处理系统。

（另请阅读：最佳数据科学工具）

商业数据科学

数据科学专家也需要成为业务顾问。 当他们处理数据时，他们从数据中学到了很多其他人无法做到的东西。 这为科学家们创造了一个机会，通过分享知识和有用的见解，为制定最佳商业战略做出贡献。 数据洞察力只不过是支持性支柱，允许科学家以解决方案的形式呈现结果。

数据科学的好处

以下是一些好处和可交付成果：

  • 数据科学用于根据数据集和输入预测值。
  • 它可用于分组和模式检测。
  • 它可以帮助我们识别欺诈或异常检测。
  • 它允许面部、视频、图像、音频和文本识别。
  • 它有助于提高 FICO 分数。
  • 它还可以使完全基于人口统计的营销受益。
  • 它帮助我们跟踪销售、收入和优化。

数据科学挑战

尽管进行了巨额投资，但许多公司仍无法从其数据中获得有意义的见解。 混乱的环境是企业不得不面对数据科学挑战的主要原因。 一些挑战是：

  • 专家效率低下

    专家需要在 IT 管理员的许可下访问数据，他们必须等待很长时间才能开始正常工作。 其他挑战也会影响科学家的效率，例如语言转换。

  • 无法访问可用的机器学习模型

    某些机器学习模型无法在应用程序中部署或重新编码。 这就是为什么所有工作都成为应用程序开发人员的责任。

  • IT 管理员在支持上花费更多时间

    营销部门的数据科学家团队可能使用的工具与财务团队使用的工具不同。 因此，IT 管理员需要花费大量时间来为数据科学家提供支持。

数据科学与。 数据分析

数据分析与数据科学是一回事吗？ 好吧，这一切都取决于上下文。 专家通常使用原始或非结构化数据来构建预期的算法。 这属于分析的范畴。 同时，非技术业务用户对已构建报告的解释不被视为数据科学。 数据分析是一个非常广泛的术语。

数据科学与。 机器学习

尽管“机器学习”一词与数据科学密切相关，但它们略有不同。 机器学习技术使用工具箱来解决思想开放的问题，但该类别中也有其他方法，它们不适合机器学习的广泛类别。

数据科学与。 软件工程

软件工程专注于为最终用户开发特性、应用程序和功能。 而数据科学只关注挖掘、收集、分析和测试非结构化和结构化数据的过程。

如果您想了解更多关于差异的信息，请查看这篇文章：数据科学或软件工程 - 比较

大数据对比数据科学

大数据是一个非常广泛的术语。 它基本上包括数据挖掘、数据处理、数据清理等所有内容。而且，大数据是无法存储的有价值数据的集合。 而数据科学关注的是预测分析、深度学习、统计以及从数据中获得有意义的见解。

数据科学的未来

预计数据科学的市场价值将继续上升。 每家与算法、技术、人工智能、模式识别和深度学习相关的公司都会提供就业机会。 但是，要利用这一点，您可以注册数据科学职业路径训练营并学习其所有基础知识。

数据科学趋势

  • 数据科学自动化，例如自动数据清理和特征工程。
  • 数据安全和隐私日益重要。
  • 云计算允许任何人以无限的处理能力访问和存储大量数据。
  • 在深度学习之后，自然语言学习和处理正在数据科学中占据一席之地。

资源

有很多资源可以学习基础知识。 其中两个是：

  • 商业数据科学.pdf

    公司正在通过使用数据科学来改进服务和产品。 例如，收集从支持服务中心或呼叫中心收集的数据，然后将其发送给数据科学家和数据分析师，以获得有价值的见解作为结果。 此外，物流正在收集与天气和交通模式相关的数据，以优化交付速度。

  • 数据科学播客

    数据科学播客专注于趋势和新闻。 人工智能、自然语言处理和偏差数据等主题是一些最热门的主题。

（另请阅读：面向初学者的最佳数据科学播客）

最后的想法

数据科学对企业实现业务目标的能力产生重大影响。 无论这些目标是战略、运营还是财务目标，数据科学都可以通过有用且有意义的数据洞察来揭示重大发现。

其他有用的资源：

为什么数据科学技术比大数据更大

联盟营销中欺诈检测背后的数据科学

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