Что такое наука о данных? - Полное руководство

Наука о данных — это сочетание математики, статистики, машинного обучения и информатики. Наука о данных собирает, анализирует и интерпретирует данные для получения информации о данных, которая может помочь лицам, принимающим решения, принимать обоснованные решения.

Наука о данных сегодня используется практически во всех отраслях, которые могут прогнозировать поведение и тенденции клиентов, а также выявлять новые возможности. Предприятия могут использовать его для принятия обоснованных решений о разработке и маркетинге продуктов. Он используется как инструмент для обнаружения мошенничества и оптимизации процессов. Правительства также используют Data Science для повышения эффективности предоставления государственных услуг.

Наука о данных — это развивающаяся область, важность которой растет с каждым днем. Это последнее модное слово в мире ИТ, и спрос на него на рынке неуклонно растет. Спрос на ученых, занимающихся данными, растет, обусловленный необходимостью для организаций преобразовывать данные в идеи. Такие компании, как Google, Amazon, Microsoft и Apple, входят в число крупнейших рекрутеров специалистов по обработке данных. Наука о данных также становится востребованной областью для ИТ-специалистов. 

Согласно недавнему докладу Приоритетные исследованияОжидается, что спрос на науку о данных будет расти в среднем на 16.43% и достигнет колоссальной рыночной стоимости в 378.7 миллиардов долларов в течение прогнозируемого периода с 2022 по 2030 год.

Проще говоря, наука о данных помогает анализировать данные и извлекать из них значимую информацию, сочетая статистику и математику, навыки программирования и предметные знания.

Важность науки о данных

Сегодня организации перегружены данными. Наука о данных поможет извлечь из этого значимую информацию, объединив различные методы, технологии и инструменты. В сферах электронной коммерции, финансов, медицины, управления персоналом и т. д. предприятия сталкиваются с огромными объемами данных. Инструменты и технологии Data Science помогают им обрабатывать их все.

История науки о данных

В начале 1960-х годов был придуман термин «Наука о данных», чтобы помочь понять и проанализировать огромные объемы данных, собираемых в то время. Наука о данных — это дисциплина, которая постоянно развивается и использует информатику и статистические методы для получения информации и создания ценных прогнозов в различных отраслях.

Наука о данных – Предварительные условия

• Показатели

Наука о данных опирается на статистику для сбора и преобразования шаблонов данных в полезные доказательства с помощью сложных методов машинного обучения.

Узнать подробности Статистика для науки о данных изучить ключевые концепции статистики в области науки о данных, машинного обучения и бизнес-аналитики.

• Программирование

Python, R и SQL — наиболее распространенные языки программирования. Чтобы успешно выполнить проект по науке о данных, важно привить некоторый уровень знаний в области программирования. 

Ознакомьтесь с бесплатным Учебный курс по R Studio научиться использовать различные методы и инструменты для обработки необработанных данных и получения ценной информации.

• Машинное обучение

Создание точных прогнозов и оценок стало возможным благодаря машинному обучению, которое является важнейшим компонентом науки о данных. Вы должны иметь четкое представление о машинном обучении, если хотите добиться успеха в области науки о данных.

Четкое понимание функционирования баз данных и навыки управления данными и их извлечения являются обязательными в этой области. 

Вы можете быстро рассчитывать и прогнозировать, используя математические модели на основе уже известных вам данных. Моделирование помогает определить, какой алгоритм лучше всего подходит для решения определенной проблемы и как обучать эти модели.

Также проверьте: Наука о данных Математика

Для чего используется наука о данных?

• Описательный анализ

Это помогает точно отображать точки данных для возможных шаблонов, удовлетворяющих всем требованиям к данным. Другими словами, он включает в себя организацию, упорядочивание и манипулирование данными для получения информации, которая дает представление о предоставленных данных. Это также предполагает преобразование необработанных данных в форму, упрощающую их понимание и интерпретацию.

• Прогнозный анализ

Это процесс использования исторических данных вместе с различными методами, такими как интеллектуальный анализ данных, статистическое моделирование и машинное обучение, для прогнозирования будущих результатов. Используя тенденции в этих данных, компании используют прогнозную аналитику, чтобы выявить опасности и возможности.

• Диагностический анализ

Это углубленное исследование, позволяющее понять, почему что-то произошло. Для его описания используются такие методы, как детализация, обнаружение данных, интеллектуальный анализ данных и корреляции. С заданным набором данных можно выполнять несколько операций и преобразований данных для обнаружения уникальных закономерностей в каждом из этих методов. 

• Предписывающий анализ

Предписывающий анализ расширяет возможности использования прогнозных данных. Он предвидит то, что наиболее вероятно произойдет, и предлагает лучший курс действий для реагирования на этот результат. Он может оценить вероятные последствия различных решений и предложить оптимальный курс действий. Он использует механизмы рекомендаций машинного обучения, сложную обработку событий, нейронные сети, моделирование, анализ графов и симуляцию.

Что такое процесс Data Science?

• Получение данных

Первый шаг — определить, какой тип данных необходимо проанализировать, и эти данные необходимо экспортировать в файл Excel или CSV.

• Очистка данных

Это важно, потому что, прежде чем вы сможете прочитать данные, вы должны убедиться, что они находятся в идеально читаемом состоянии, без каких-либо ошибок, без пропущенных или неправильных значений.

• Исследовательский анализ

Анализ данных осуществляется путем визуализации данных различными способами и выявления закономерностей, позволяющих обнаружить что-либо необычное. Чтобы проанализировать данные, вы должны очень внимательно относиться к деталям, чтобы определить, есть ли что-то не на своем месте.

• Моделирование или машинное обучение

Инженер по данным или ученый записывает инструкции для алгоритма машинного обучения на основе данных, которые необходимо проанализировать. Алгоритм итеративно использует эти инструкции для получения правильного результата.

• Интерпретация данных

На этом этапе вы раскрываете свои выводы и представляете их организации. Самым важным навыком в этом случае будет ваша способность объяснять свои результаты.

Вот несколько примеров инструментов, которые помогут ученым, работающим с данными, облегчить их работу.

• Анализ данных – Информатика PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Визуализация данных – Табло, Qlikview, RAW, Jupyter
• Хранилище данных – Apache Hadoop, Informatica/Talend, аналитика Microsoft HD
• Моделирование данных – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Преимущества науки о данных в бизнесе

• Улучшает бизнес-прогнозы
• Интерпретация сложных данных
• Лучшее принятие решений
• Инновации продукта 
• Улучшает безопасность данных
• Разработка продуктов, ориентированных на пользователя

Приложения науки о данных

• Рекомендация продукта

Техника рекомендации продуктов может побудить клиентов покупать аналогичные продукты. Например, продавец Большого базара пытается увеличить продажи магазина, объединяя товары в пакеты и предоставляя скидки. Поэтому он объединил шампунь и кондиционер в один комплект и дал на них скидку. Кроме того, покупатели будут покупать их вместе по сниженной цене.

• Прогнозирование будущего

Это один из широко применяемых методов в области науки о данных. На основе различных типов данных, которые собираются из различных источников, делается прогноз погоды и прогнозирование будущего. 

• Обнаружение мошенничества и рисков

Это одно из наиболее логичных применений науки о данных. Поскольку онлайн-транзакции процветают, потеря ваших данных возможна. Например, обнаружение мошенничества с кредитными картами зависит от суммы, продавца, местоположения, времени и других переменных. Если какой-либо из них выглядит неестественно, транзакция будет автоматически отменена, а ваша карта заблокируется на 24 часа и более.

• Самоуправляемый автомобиль

Беспилотный автомобиль — одно из самых успешных изобретений современности. Мы обучаем нашу машину самостоятельно принимать решения на основе предыдущих данных. В этом процессе мы можем оштрафовать нашу модель, если она работает плохо. Автомобиль становится более интеллектуальным со временем, когда он начинает учиться через весь опыт в реальном времени.

• Распознавание изображений

Когда вы хотите распознать некоторые изображения, наука о данных может обнаружить объект и классифицировать его. Самый известный пример распознавания изображений — распознавание лиц. Если вы скажете своему смартфону разблокировать его, он отсканирует ваше лицо. Итак, сначала система обнаружит лицо, затем классифицирует ваше лицо как человеческое, а после этого решит, принадлежит ли телефон фактическому владельцу или нет.

• Преобразование речи в текст

Распознавание речи — это процесс понимания компьютером естественного языка. Мы хорошо знакомы с виртуальными помощниками, такими как Siri, Alexa и Google Assistant. 

• Здоровье

Наука о данных помогает в различных областях здравоохранения, таких как анализ медицинских изображений, разработка новых лекарств, генетика и геномика, а также предоставление виртуальной помощи пациентам. 

• Поисковые системы

Google, Yahoo, Bing, Ask и т. д. предоставляют нам множество результатов за доли секунды. Это стало возможным благодаря использованию различных алгоритмов обработки данных.

Как стать Данные ученых?

Роль специалиста по данным

Поскольку предприятия генерируют больше данных, чем когда-либо, становится ясно, что данные являются ценным активом. Однако для извлечения значимой информации из данных требуется анализ данных, и именно здесь на помощь приходят ученые, работающие с данными. Специалист по данным — это специалист по сбору, организации, анализу и интерпретации данных для поиска тенденций, закономерностей и корреляций.

Ученые, работающие с данными, играют важную роль в обеспечении принятия организациями обоснованных решений. Они тесно сотрудничают с бизнес-лидерами для определения конкретных целей, таких как определение сегментации клиентов и улучшение продуктов и услуг. Используя передовые алгоритмы машинного обучения и статистические модели, ученые, работающие с данными, могут исследовать большие наборы данных, чтобы выявить закономерности и идеи, которые помогут организациям принимать обоснованные решения.

Ученые, работающие с данными, обычно обладают сочетанием технических навыков и знаний в области интерпретации и визуализации данных. Они должны обладать знаниями в области статистического анализа, языков программирования, алгоритмов машинного обучения и систем баз данных. 

Давайте посмотрим на обзор обязанностей, выполняемых профессиональным специалистом по данным.

• Сбор, очистка и организация данных для использования в прогнозных и предписывающих моделях.
• Анализ огромных объемов информации для выявления тенденций и закономерностей.
• Использование языков программирования для структурирования данных и преобразования их в полезную информацию.
• Работа с заинтересованными сторонами для понимания бизнес-проблем и разработки решений на основе данных.
• Разработка прогнозных моделей с использованием статистических моделей для прогнозирования будущих тенденций.
• Создание, поддержка и мониторинг моделей машинного обучения
• Разработка и использование передовых алгоритмов машинного обучения и других аналитических методов для создания решений, основанных на данных.
• Передача решений на основе данных заинтересованным сторонам
• Обнаруживайте скрытые закономерности и тенденции в огромных наборах данных, используя различные инструменты интеллектуального анализа данных.
• Разработка и проверка решений для обработки данных с помощью визуализации данных, отчетов, информационных панелей и презентаций.

В заключение отметим, что роль специалиста по данным имеет решающее значение для компаний, стремящихся принимать решения на основе данных. Ученые, работающие с данными, отвечают за сбор, организацию, анализ и интерпретацию данных для выявления тенденций и корреляций. Они также разрабатывают конвейеры обработки данных, отчеты и информационные панели, а также модели для прогнозирования будущих тенденций. Чтобы добиться успеха в этой области, им необходимо понимать бизнес-контекст и потребности клиентов.

Шаги, чтобы стать специалистом по данным

Наука о данных — один из наиболее быстрорастущих секторов технологической отрасли, в котором квалифицированные специалисты пользуются большим спросом. Вам может быть интересно узнать, как стать специалистом по данным, если вы думаете о карьере в этой области. Здесь мы предоставим обзор того, что нужно, чтобы начать работу и добиться успеха в этой области.

1. Изучите основы: Первый шаг к тому, чтобы стать специалистом по данным, — это понимание основ науки о данных и аналитики. Вам необходимо разбираться в вопросах управления данными, статистики, математики и программирования. Вы можете найти множество онлайн-ресурсов и курсов, посвященных этим темам.

2. Развивать практические навыки: Как только вы получите базовые знания в области науки о данных, вам необходимо будет развить практические навыки, которые пригодятся в вашей карьере. Например, познакомьтесь с языками программирования, такими как R и Python, а также с системами кодирования и управления базами данных. Вы также можете попрактиковаться в методах машинного обучения и анализа данных.

3. Получите сертификат последипломного образования или степень: Большинство работодателей предпочитают нанимать специалистов по обработке данных со степенью аспиранта или магистра в соответствующей области, например информатике или прикладной математике. Получение степени по науке о данных или аналитике может помочь вам приобрести знания, опыт и навыки, необходимые для того, чтобы стать успешным специалистом по данным.

4. Работа над проектами: Один из лучших способов развить свои навыки в области науки о данных — это работа над проектами. Вы можете найти проекты в Интернете или обратиться в организации, которые ищут специалистов по данным. Работа над проектами поможет вам получить опыт в анализе данных, машинном обучении и других видах деятельности в области науки о данных.

5. Будьте в курсе: Чтобы оставаться на шаг впереди, вам необходимо быть в курсе последних тенденций в области науки о данных. Следите за новостями отрасли и подписывайтесь на известные публикации в области науки о данных.

Стать специалистом по данным можно при должной самоотдаче и упорном труде. Следуя советам, изложенным выше, вы встанете на путь к прибыльной карьере в области науки о данных.

Подробнее о 9 лучших должностей в мире науки о данных на 2023 год

Заключение

В заключение отметим, что наука о данных — это динамичная и быстро развивающаяся область, которая играет ключевую роль в нашем мире, управляемом данными. Он сочетает в себе различные навыки, включая статистику, программирование, знание предметной области и визуализацию данных, для извлечения ценной информации из обширных и сложных наборов данных. Как мы выяснили в этом блоге, наука о данных — это не просто обработка чисел; речь идет о преобразовании данных в практические знания, которые могут способствовать принятию обоснованных решений в различных отраслях. Независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом по данным или человеком, только начинающим исследовать эту увлекательную область, возможности и влияние науки о данных безграничны, и она обещает продолжать глубоко формировать наше будущее. Итак, независимо от того, используете ли вы науку о данных для анализа рыночных тенденций, улучшения результатов здравоохранения или улучшения пользовательского опыта, ясно, что сила науки о данных никуда не денется, и ее потенциал ограничен только нашим воображением и инновациями.

Часто задаваемые вопросы

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/