數據科學完整指南

我們已經進入了需要大容量存儲的時代。 事實上，存儲需求是企業面臨的最具挑戰性的問題之一，這些企業必須保留長期的客戶和銷售記錄。 2010 年，各個領域的人們開始研究一種框架，或者更確切地說是一種將大數據存儲在一個地方的解決方案。 在開發了可以存儲大數據的框架之後，出現的主要問題是數據的處理和轉移。

由於物聯網的發展(1)，90% 的數據科學框架都是在當今時代(2) 開發的。 每天，超過 2.5 萬億字節的數據被生成、處理和存儲，這一切都歸功於數據科學。 這些數據可能因企業而異。 它包括購物中心的數據存儲到社交媒體平台上的帖子。 一般來說。 這種數據被稱為大數據。

• 數據科學定義
• 歷史
• 重要性
• 為什麼選擇數據科學
• 如何進入數據科學
• 生命週期
• 過程
• 工具
• 商業數據科學
• 好處
• 挑戰
• 數據科學與數據分析
• 數據科學與機器學習
• 數據科學與軟件工程
• 大數據與數據科學
• 未來
• 趨勢
• 資源

什麼是數據科學？

對於熟練的計算機科學家或專業人士來說，這可能只是一條要求很高的職業道路。 然而，它是一個跨學科領域，指的是使用算法、系統和數學方程從非結構化和結構化數據中獲取數據、見解和知識。 為了了解自然現象，專業人士將機器學習、數據分析和統計結合在一起。

數據科學史

數據科學在歷史上佔有重要地位。 然而，它並沒有像現在這樣寬泛的術語。 從古希臘人到埃及象形文字，歷史上有許多專業人士負責將數據或書面記錄匯總到一個地方。 然而，隨著世界的進步，我們看到統計學家在整理數據。 它們正好屬於數據科學的範疇。 據福布斯報導，自 1940 年代初以來，它一直在幫助企業和企業記錄和存儲數據。

為什麼數據科學很重要？

過去，企業必須使用的數據規模較小，且大多是結構化的。 傳統數據可以通過 BI 工具輕鬆分析。 然而，當今企業的數據是非結構化的且規模較大。 BI 工具缺乏處理通常在傳感器、財務日誌、論壇等中發現的大量數據的能力。

因此，我們需要先進而復雜的分析工具、流程和算法來從非結構化數據中得出有意義的見解。

為什麼選擇數據科學？

根據哈佛大學的年度商業評論，數據科學家被認為是當今世界上最頂尖的職業 (4)。 事實上，數據科學家是本世紀收入最高的專業人士之一。 那麼，是什麼讓數據科學成為職業道路如此重要？ 為什麼在這個世紀學習很重要？ 工作是當前市場上最搶手的工作之一，這並不是一個隱藏的事實。

讓我們不要浪費任何時間，看看為什麼選擇這個職業更好。 正如我們將在流程中進行的那樣，我們還將討論大公司提高業績所需的數據科學家的當前要求。

實際上，商業數據科學意味著大數據和數據挖掘的指數級增長。 它是唯一能夠徹底改變數千個行業並使它們處於最激烈競爭中的燃料。 因此，許多企業需要精通了解當前數據特徵和趨勢，同時以最佳方式分析、管理和處理數據的專業人員。

以下是選擇您的職業道路的一些理由：

• ²¹世紀的燃料

  我們生活在²¹世紀，在這個階段，數據科學徹底改變了行業。 甚至移動和電子行業也在使用大數據技術來確保他們的產品可以安全使用。 使用大數據的目的是發明強大的高端性能機器。

  每個行業都迫切需要數據分析，以便提高業績和銷售額。 為了做到這一點，業主需要一支熟練的數據科學家團隊，他們可以分析數據並了解消費者購買的波動模式。

• 供需問題

  每個行業都有海量的非結構化或半結構化數據。 但是，沒有豐富的資源可以將有用的見解轉化為創建產品。 而且，擁有理解和分析數據的技能的人並不多。 因此，市場上缺乏數據科學家。 事實上，識字率很低。 因此，為了填補這一空白和空白，您需要選擇數據科學。

• 一個有利可圖的職業

  Glassdoor 指出，典型的數據科學家的收入比美國人的平均工資高出 163%。 因此，這是一條非常有前景的職業道路，會導致巨大的收入泡沫。

  數據科學家掌握機器語言、數學和統計學。 學習曲線深而陡峭。 這就是為什麼數據科學家在市場上的價值相當高。 公司的所有流程都依賴於數據科學家的數據驅動方法和決策。 因此，為了提高銷售額，每個行業都需要一支數據科學家團隊。 這使您可以在您選擇的最有利的行業工作。

• 數據科學讓世界變得更美好

  商業數據科學是一個知識概念。 組織和企業正在充分利用大數據來創造有用的產品。 例如，數據可以幫助醫生更好地了解患者的健康狀況。

• 數據科學是明天的職業

  每個實業家都知道，進入這個領域意味著確保您未來的財務狀況。 這基本上是明天的職業。 隨著行業向自動化邁進，數據驅動的產品正在被引入市場。 因此，行業可能需要長期的數據科學家來幫助他們做出更好的數據驅動決策。 數據科學家的工作僅限於從有用的數據中獲取見解。 但是，這項技能將幫助該公司發展壯大。

如何進入數據科學？

數據對每個公司來說都是寶貴的資產，被認為是最昂貴的資產。 您可以通過多種方式進入數據科學領域，例如獲得數據挖掘、分析、清理和解釋的技能。

但是，您可以選擇進入這個廣闊的跨學科領域中的一些部分。

• 作為數據科學家

  數據科學家的工作是找到相關的、公司相關的或銷售相關的數據。 他們不僅具有業務技能，還知道如何清理、挖掘、結構化和呈現數據。 所有的企業都需要一個數據科學家團隊來處理、分析和管理大量的非結構化數據。 然後對科學家得出的結果進行分析並用於製定數據驅動的決策。

• 作為數據分析師

  數據分析師基本上彌合了公司業務分析師和數據科學家之間通常存在的差距。 他們只是提供了需要數據驅動答案的查詢。 然後，該組織使用這些答案來製定數據驅動的業務戰略。 數據分析師不僅負責將他們的發現傳達給董事會官員，而且還負責將分析結果轉化為可行的定性號召性用語項目。

• 作為一名數據工程師

  數據工程師主要負責處理和管理隨時間快速或指數變化的數據。 他們的主要重點是優化數據管道、部署、管理和傳輸數據，以便將其交給數據科學家或數據分析師。

下載白皮書：大規模數據科學

數據科學生命週期

以下是要點：

• 發現

  在開始任何研究項目之前，重要的是要確認項目要求、預算和規格。 作為一名數據科學家，您必須能夠提出正確的查詢和問題並確定其優先級。 在這裡，您只需要評估給定的勞動力、預算、時間和技術。 此外，您可能還需要形成一個稱為初始假設的 IH 並對其進行測試。

• 數據準備

  在第二階段，您需要高級分析工具（不僅僅是 IB 工具）或沙箱來對項目執行整體分析。 為此，您需要對數據進行建模以進行預處理。 最後，您將提取、上傳數據並將其轉換到沙箱中。

  R 語言可以幫助您挖掘、清理和轉換數據。 R 提供了一個大綱，以便您可以輕鬆地在兩個變量之間建立關係。 一旦數據乾淨並準備好進行處理，就進入第三階段。

• 模型規劃

  你還沒有想出策略和方法來說明兩個變量之間的關係。 這些關係對於為您將在下一階段構建的算法奠定基礎是必要的。

• 建築模型

  此階段完全分配用於使用數據集進行測試。 您需要考慮一些測試，以確保所使用的工具足以運行這些方法。 為了使性能和方法更加健壯，您需要分析學習技術，例如聚類、關聯和分類。

• 操作化

  建立模型後，您需要提交技術報告、代碼、報告、簡報等，所有結構化數據將幫助您在很小的層面上對性能有一定的了解。

• 溝通結果

  最後一個階段決定您是否能夠實現目標。 這個階段是向利益相關者傳達所有結果、關鍵發現和方法。 結果將決定項目是失敗還是成功。

數據科學過程

在機器學習語言和數據挖掘技術的幫助下創建模型有 5 個主要過程。 每個進程都是雙向的，因為它們總是可以環回。 我們將簡要討論這些過程。

• 目標

  識別機會和目標是實現數據驅動結果的第一步。 首先，您需要創建一個假設並對其進行測試。

• 獲得

  第二步是搜尋數據，獲取數據，然後為構建模型做準備。

• 建造

  之後，您需要探索構建模型的方法。 選擇最佳的建模方法。

  使用某些數據集進行測試和驗證。 之後，您可以找到改進它的方法。

• 優化

  監控處理後的數據，對其進行分析並改進以獲得最佳結果。

• 遞送

  在最後階段，您必須提供從發現中獲得的有意義的見解。 這將有助於利益相關者制定數據驅動的業務戰略。

數據科學工具

數據科學家有一個工具沙箱來執行他的工作。 讓我們看看他的一些工具：

計算機或編程語言在這一領域發揮著至關重要的作用。 因此，數據科學家必須精通現代語言，如 python、R 語言、Scala、Java、Julia 等。通常，不需要對所有這些語言都有命令，而是對 SQL、python 和 R 有命令語言非常關鍵。

對於統計計算，科學家們盡可能使用庫和預先存在的軟件。 這些科學家使用的一些基本軟件和庫是 Numpy、Pandas、Shiny、D3 和 ggplot2。

對於報告和研究，他們通常使用 Jupyter、R markdown、Knitr 和 iPython 等框架。 科學家使用了一些相關的工具。 它們是 Presto、Pig、Drill、Spark、Hadoop 等。

此外，專家還知道如何處理數據庫管理和處理系統。

（另請閱讀：最佳數據科學工具）

商業數據科學

數據科學專家也需要成為業務顧問。 當他們處理數據時，他們從數據中學到了很多其他人無法做到的東西。 這為科學家們創造了一個機會，通過分享知識和有用的見解，為製定最佳商業戰略做出貢獻。 數據洞察力只不過是支持性支柱，允許科學家以解決方案的形式呈現結果。

數據科學的好處

以下是一些好處和可交付成果：

• 數據科學用於根據數據集和輸入預測值。
• 它可用於分組和模式檢測。
• 它可以幫助我們識別欺詐或異常檢測。
• 它允許面部、視頻、圖像、音頻和文本識別。
• 它有助於提高 FICO 分數。
• 它還可以使完全基於人口統計的營銷受益。
• 它幫助我們跟踪銷售、收入和優化。

數據科學挑戰

儘管進行了巨額投資，但許多公司仍無法從其數據中獲得有意義的見解。 混亂的環境是企業不得不面對數據科學挑戰的主要原因。 一些挑戰是：

• 專家效率低下

  專家需要在 IT 管理員的許可下訪問數據，他們必須等待很長時間才能開始正常工作。 其他挑戰也會影響科學家的效率，例如語言轉換。

• 無法訪問可用的機器學習模型

  某些機器學習模型無法在應用程序中部署或重新編碼。 這就是為什麼所有工作都成為應用程序開發人員的責任。

• IT 管理員在支持上花費更多時間

  營銷部門的數據科學家團隊可能使用的工具與財務團隊使用的工具不同。 因此，IT 管理員需要花費大量時間來為數據科學家提供支持。

數據科學與。 數據分析

數據分析與數據科學是一回事嗎？ 好吧，這一切都取決於上下文。 專家通常使用原始或非結構化數據來構建預期的算法。 這屬於分析的範疇。 同時，非技術業務用戶對已構建報告的解釋不被視為數據科學。 數據分析是一個非常廣泛的術語。

數據科學與。 機器學習

儘管“機器學習”一詞與數據科學密切相關，但它們略有不同。 機器學習技術使用工具箱來解決思想開放的問題，但該類別中也有其他方法，它們不適合機器學習的廣泛類別。

數據科學與。 軟件工程

軟件工程專注於為最終用戶開發特性、應用程序和功能。 而數據科學只關注挖掘、收集、分析和測試非結構化和結構化數據的過程。

如果您想了解更多關於差異的信息，請查看這篇文章：數據科學或軟件工程 - 比較

大數據對比數據科學

大數據是一個非常廣泛的術語。 它基本上包括數據挖掘、數據處理、數據清理等所有內容。而且，大數據是無法存儲的有價值數據的集合。 而數據科學關注的是預測分析、深度學習、統計以及從數據中獲得有意義的見解。

數據科學的未來

預計數據科學的市場價值將繼續上升。 每家與算法、技術、人工智能、模式識別和深度學習相關的公司都會提供就業機會。 但是，要利用這一點，您可以註冊數據科學職業路徑訓練營並學習其所有基礎知識。

數據科學趨勢

• 數據科學自動化，例如自動數據清理和特徵工程。
• 數據安全和隱私日益重要。
• 雲計算允許任何人以無限的處理能力訪問和存儲大量數據。
• 在深度學習之後，自然語言學習和處理正在數據科學中佔據一席之地。

資源

有很多資源可以學習基礎知識。 其中兩個是：

• 商業數據科學.pdf

  公司正在通過使用數據科學來改進服務和產品。 例如，收集從支持服務中心或呼叫中心收集的數據，然後將其發送給數據科學家和數據分析師，以獲得有價值的見解作為結果。 此外，物流正在收集與天氣和交通模式相關的數據，以優化交付速度。

• 數據科學播客

  數據科學播客專注於趨勢和新聞。 人工智能、自然語言處理和偏差數據等主題是一些最熱門的主題。

（另請閱讀：面向初學者的最佳數據科學播客）

最後的想法

數據科學對企業實現業務目標的能力產生重大影響。 無論這些目標是戰略、運營還是財務目標，數據科學都可以通過有用且有意義的數據洞察來揭示重大發現。

其他有用的資源：

為什麼數據科學技術比大數據更大

聯盟營銷中欺詐檢測背後的數據科學

商業需要考慮的頂級大數據分析工具