СОВЕТЫ ПО ДАННЫМ / РУКОВОДСТВО ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ
Конец до конца руководство, чтобы стать специалистом по данным
🤯 Давайте изучим науку о данных с нуля!
Наука о данных значительно улучшилась за последние два года. Почти 90% доступных данных были получены за предыдущие два года, что свидетельствует о десятикратном росте числа специалистов по данным. В настоящее время он широко используется крупными корпоративными компаниями и отраслями по всему миру. Сектор науки о данных процветает намного быстрее, чем другие области.
Вы хотите окунуться в мир науки о данных и получить всю связанную с ним славу? Значит, вы попали в нужное место! В этой статье мы подробно исследуем методы, инструменты и процессы, используемые в науке о данных. Мы также предоставим подробное представление о мире науки о данных и о том, что нужно, чтобы стать специалистом по данным. В отчете также будут рассмотрены различные аспекты этой области и то, как она широко используется известными компаниями по всему миру. Давайте погрузимся в мир наиболее быстрорастущей области обучения!
Вступление
· Наука о данных - это область исследования, которая включает извлечение важной информации из больших объемов данных. Это делается с помощью алгоритмов, процессов и различных научных методов.
· Важные должности в области науки о данных: специалист по данным, инженер по обработке данных, статистик, бизнес-аналитик, аналитик данных и т. Д.
· Игровой мир широко использует его, в банковском секторе, в сфере здравоохранения и на сайтах электронной коммерции.
· Всемирно известные компании, такие как Netflix и Proctor and Gamble, используют Data Science для достижения желаемых результатов.
· Это одна из самых востребованных сфер в настоящее время.
Давайте погрузимся в мир науки о данных. Создано Неизвестным пользователем в Reddit с использованием Giphy.
Что такое Data Science?
Это один из самых распространенных вопросов, который возникает при поиске Data Science.
· Наука о данных - это междисциплинарная область, которая черпает знания и упрощенную информацию из структурированных и неструктурированных данных. Эта упрощенная информация позволяет легко читать и сохранять ее.
· Наука о данных относится исключительно к процессу присвоения значения группе данных.
· Специалисты по обработке данных используют инструменты облачных вычислений для создания среды для виртуальной разработки. Математическая статистика, большие данные и машинное обучение - вот некоторые стандартные методы, используемые в этом процессе.
· Крупные компании творчески используют стратегии Data Science. Это также увеличивает их конкурентное преимущество в мире бизнеса.
· Процессы Data Science включают бизнес-аналитику, бизнес-аналитику, интеллектуальный анализ данных, прогнозную аналитику, аналитику данных и визуализацию данных.
Почему Data Science становится такой популярной?
· Наука о данных помогает преобразовать проблему в исследование. Точно так же есть практическое решение.
· Вы можете выявить мошеннические действия с помощью Data Science. Это спасает ваш бизнес от фейковых и виртуальных ловушек.
· Вы можете повысить лояльность вашего покупателя к бренду. Data Science делает это возможным, поскольку выполняет анализ настроений. Это также поможет вам порекомендовать именно тот продукт, который требуется вашим клиентам.
· Это предотвращает любые денежные потери.
· Это ускоряет процесс принятия решений, делает его быстрее и быстрее.
· Одна из самых замечательных особенностей науки о данных заключается в том, что она позволяет вам развивать интеллектуальные способности ваших машин!
Похожа ли наука о данных на бизнес-аналитику (BI)?
Хотя они часто используются как взаимозаменяемые, они не похожи!
· Наука о данных - обширная область, в которой бизнес-аналитика используется в качестве одной из своих стратегий. Следовательно, BI попадает в родительскую категорию Data Science.
· Бизнес-аналитика специализируется на визуализации и статистике, а наука о данных - на статистике, графиках и машинном обучении.
· BI использует такие инструменты, как Microsoft Bl, Pentaho и QlikView. Data Science использует такие инструменты, как TensorFlow и R.
· Business Intelligence анализирует историю, опыт и связанные данные. Data Science использует их для анализа и прогнозирования будущего. Там, где BI выявляет проблему, Data Science предлагает решение с помощью нейролингвистического программирования и анализа.
Каковы компоненты Data Science?
· Статистика: это самая важная единица. Статистика - это научный метод сбора и анализа огромных объемов числовых данных. Он дает полезные сведения.
· Визуализация: помогает получить доступ к большому количеству данных с помощью удобоваримых и понятных визуальных элементов. Это упрощает расшифровку данных.
· Машинное обучение: уделяет особое внимание изучению алгоритмов. Это также помогает в построении того же самого. Это делается для прогнозов будущих данных.
· Глубокое обучение: это сравнительно новая область исследования машинного обучения. Здесь алгоритм, в частности, выбирает модель анализа, которой будет следовать.
Какие инструменты использует Data Science?
· Наборы данных: данные получены из множества исследований, которые проводились в прошлом. Затем данные анализируются с помощью аналитических инструментов и алгоритмов. Без наборов данных исследование Data Science невозможно, поскольку не будет данных для анализа.
· Большие данные: это сбор очень сложных и огромных объемов данных. Трудно обрабатывать с помощью традиционных приложений для обработки данных или имеющихся инструментов управления базами данных. Традиционное программное обеспечение бесплатно может управлять большими данными. Поэтому специалисты по данным придумали еще одно устройство.
· Hadoop: Hadoop изначально разрабатывался для обработки больших данных, с которыми не могло справиться ни одно традиционное программное обеспечение. Он хранит и обрабатывает эти большие наборы данных. HDFS или распределенная файловая система Hadoop управляет хранилищем в Hadoop. Это дополнительно улучшает доступность данных, равномерно распределяя их по экосистеме. Сначала он разбивает информацию на сегменты, а затем распределяет их по различным узлам кластера.
MapReduce - важнейший элемент Hadoop. Алгоритмы работают путем сопоставления и сокращения данных. Картостроители разбивают более важные задачи на более мелкие. Эти более мелкие задачи распределяются равномерно. После того, как сопоставление выполнено, результаты объединяются. Эффекты уменьшаются до сравнительно несложных значений с помощью процесса «Уменьшить».
· R Studio: это язык программирования с открытым исходным кодом и программная среда. Он занимается графикой и статистическими вычислениями в рамках R Foundation. Его также можно использовать в аналитических целях в качестве языка программирования. Его можно использовать для визуализации данных. Это просто и легко читать, писать и учиться. Поскольку это открытый исходный код, люди могут распространять его копии, читать и изменять его исходный код и т. Д. R studio, однако, не может управлять большими данными.
· Spark R: при использовании Hadoop обработка ввода с помощью R Studio довольно сложна, поскольку она не может работать в распределенной экосистеме. Следовательно, мы используем Spark R. Spark R - это пакет R. Это простой способ использования R с Apache Spark. Он предоставляет распределенные фреймы данных. Эти фреймы данных могут быть реализованы для фильтрации, выбора и агрегирования больших наборов данных.
Какие процессы используются в Data Science?
· Изучение данных: обычно занимается сбором данных как из внешних, так и из внутренних источников. Это делается для того, чтобы ответить или предложить решение определенного бизнес-вопроса. Данные, с которыми он работает, собираются путем потоковой передачи из онлайн-источников с использованием API-интерфейсов, из наборов данных переписи, социальных сетей и в виде журналов с веб-серверов.
· Подготовка данных: удаляет несоответствия, такие как пустые столбцы, пропущенные значения и неправильный формат данных. Перед моделированием данные необходимо изучить, обработать и подготовить. С чистыми данными вы можете добиться лучшего прогноза.
· Планирование модели: вам необходимо определить технику и метод установления связи между входными переменными. Планирование модели выполняется с использованием различных статистических формул и инструментов визуализации. R, службы анализа SQL - это некоторые из инструментов, используемых для планирования модели.
· Построение модели: наборы данных равномерно распределяются для тестирования и обучения. К обучающим наборам данных применяются методы кластеризации, классификации и ассоциации. Когда модель подготовлена, она проверяется на тестовом наборе данных.
· Ввод в эксплуатацию: окончательная модель поставляется с технической документацией, отчетами и кодами. Модель тщательно протестирована. Если он проходит проверку, он используется в качестве производственной среды в реальном времени.
· Результаты: результаты доводятся до сведения всех заинтересованных сторон. Он действительно решает, будут ли результаты успешными или нет. Решение принимается на основе входных данных модели.
Какие должности связаны с Data Science?
· Специалист по анализу данных. Специалист по анализу данных обрабатывает большие объемы данных, чтобы составить убедительное видение конкретного бизнеса. Они используют различные алгоритмы, инструменты, методы и процессы. Специалист по данным занимается такими языками программирования, как R, Python, SAS, SQL, Matlab, Spark, Hive и Pig.
· Аналитик данных: они собирают огромные объемы данных. Они ищут тенденции, закономерности и взаимосвязи в данных. Они делают это для обеспечения наглядной визуализации и отчетности. В дальнейшем они используются для анализа данных. Только после этого принимаются бизнес-решения. Они работают с такими языками программирования, как R, Python, SQL, C ++, C, HTML и JS.
· Инженер данных. Инженер данных работает с большими объемами данных. Они поддерживают, создают, разрабатывают и тестируют архитектуры, такие как крупномасштабные базы данных и системы обработки. Они работают с языками программирования такими как Java, C ++, R, Python, Hive, SQL, SAS, Perl и Ruby.
· Статистик: они используют статистические методы и теории для сбора и анализа данных. Они также используют их для понимания количественных, а также качественных данных. Они имеют дело с языками программирования такими как Spark, Perl, R, SQL, Python, Tableau и Hive.
· Бизнес-аналитик: они несут ответственность за улучшение бизнес-процессов. Они действуют как мост между ИТ-отделом и руководителем компании. Они работают с языками программирования такими как SQL, Python, Tableau и Power BI.
· Администратор данных: они обеспечивают доступность базы данных для всех пользователей. Они следят за его правильной и безопасной работой, чтобы предотвратить взлом. Они имеют дело с языками программирования такими как SQL, Java, Ruby on Rails, Python и C #.
Каковы применения науки о данных?
· Google Search: он использует Data Science для поиска определенного результата в течение нескольких микросекунд.
· Распознавание речи и изображений. Речь работает со многими системами, такими как Siri, Alexa и Google Assistant. Все это стало возможным благодаря применению Data Science. Примером распознавания изображений является загрузка фотографии с другом в социальные сети; он распознает вашего друга и показывает теги предложений.
· Система рекомендаций: Data Science используется при создании системы рекомендаций. Предлагаемые друзья в социальных сетях, предлагаемые видео на YouTube и предлагаемые покупки на сайтах электронной торговли являются примерами.
· Сравнение цен. Shopzilla, Junglee и PriceRunner используют Data Science. Используя API, данные извлекаются с определенных веб-сайтов.
· Игры: Nintendo, Sony и EA Sports используют Data Science. Для разработки игр используется техника машинного обучения. Когда вы переходите на более высокие и более сложные уровни, он обновляется, чтобы отныне столкнуться с большим количеством сложностей. Вы также можете разблокировать различные призы. Все это стало возможным благодаря Data Science.
В каких секторах используется Data Science?
· Электронная коммерция: Интернет-магазины используют Data Science 4 способами. Это делается для достижения ценности для бизнеса. Четыре метода включают в себя определение целевых клиентов, изучение потенциальных клиентов, увеличение продаж с помощью рекомендаций по продуктам и получение полезных отзывов из обзоров.
· Обрабатывающая промышленность: использует Data Science 8 способами для анализа своей производительности, минимизации рисков и увеличения прибыли. Эти восемь способов включают отслеживание производительности и дефектов, профилактическое обслуживание, прогнозирование спроса, отношения цепочки поставок, ценообразование на мировом рынке, автоматизацию, методы разработки новых продуктов и повышение эффективности устойчивого развития.
· Банковское дело. Банковские секторы используют науку о данных в обнаружении мошенничества, моделировании рисков, оценке ценности клиентов, сегментации клиентов и прогнозном анализе в реальном времени.
· Отрасль здравоохранения: он использует науку о данных для прогнозирования и отслеживания пациентов. Он также использует его для электронных медицинских карт, визуализации важных данных и прогнозной аналитики.
· Транспорт: секторы транспорта используют науку о данных, чтобы обеспечить более безопасную среду вождения для водителей. Оптимизирует работу автомобиля. Это также добавляет автономности драйверам. Наука о данных также привела к появлению беспилотных автомобилей.
Какие известные организации используют Data Science?
· Netflix: Да, вы правильно прочитали. Он использует Data Science, чтобы понять, что подчеркивает интересы пользователей. В зависимости от собранной информации, он станет премьерой следующей производственной серии.
· Proctor and Gamble: он использует модели временных рядов Data Science. С помощью этих моделей компания понимает будущие потребности и соответственно планирует уровни производства.
· Цель: он использует Data Science для определения основных сегментов клиентов и их покупательского поведения. Этим они направляют разные аудитории.
Как стать специалистом по анализу данных?
· Образование. У вас должна быть степень бакалавра в любой из этих областей - компьютерных наук, физики, социальных наук и статистики. Наиболее распространенные области включают статистику и математику, за которыми следуют компьютерные науки и инженерия.
· Изучите статистику и математику. Чтобы стать специалистом по анализу данных, человеку необходимо иметь стабильные знания математики и базовые знания в области статистики. Вы должны быть знакомы с причинно-следственной связью, корреляцией и проверкой гипотез. Линейная алгебра и исчисление необходимы.
· Практика программирования: вы должны быть знакомы с языком программирования Python. Взаимодействие с базой данных не менее важно. Если вы хорошо разбираетесь в Python, переходите к изучению других языков программирования, таких как Java и R.
· Сосредоточьтесь на машинном обучении: желательно изучить стандартные алгоритмы, которые также популярны. Изучение сложных задач не всегда помогает. Начните с более простых, которые важны для нас в решении ваших проблем и оптимизации.
· Создавайте проекты машинного обучения. Начните внедрять знания, которые вы приобрели в области машинного обучения. Крупные фирмы всегда ищут тех, кто знает, как это работает.
· Идите в ногу с тенденцией. Повышение квалификации очень важно. В настоящее время компании ищут людей, обладающих навыками в области робототехники, кибербезопасности, RPA, искусственного интеллекта, автоматизации, анализа данных и финтех.
· Создайте портфолио. В резюме должны быть указаны ваши навыки программирования и программирования. Необходимо указать имя пользователя, адрес электронной почты, местонахождение и текущих работодателей кандидата. Что улучшит ваше портфолио, так это большое количество подписчиков, улучшение звезд, график вкладов, написание целевого кода, график вкладов и так далее.
С какими проблемами сталкивается Data Science?
Данные высокого качества необходимы для точного анализа. В небольшой организации не может быть отдела Data Science. Адекватные специалисты по анализу данных недоступны, хотя это очень востребованная область. Возможны проблемы с конфиденциальностью. Руководство компании не может предоставить финансовую поддержку, необходимую для создания команды Data Science. Трудно объяснить науку о данных людям, не обладающим какими-либо знаниями в этой области. Доступ к данным либо недоступен, либо затруднен. Лица, принимающие бизнес-решения, не могут эффективно использовать результаты Data Science.
Заключение
Если вы занимаетесь наукой о данных, у вас есть множество возможностей карьерного роста. Многонациональные компании всегда фильтруют данные и оптимизируют их для лучшего обслуживания клиентов. Сайты основных секторов, таких как банки, здравоохранение, транспорт, электронная коммерция, используют Data Science для достижения наилучших результатов. Мир постоянно обновляется до лучшей версии. Как правило, это открывает путь для потребностей науки о данных при работе с огромными объемами данных и удовлетворении потребностей клиентов!
В ближайшие годы миру понадобится более 140 000 специалистов по данным. Сообщается, что доход специалистов по обработке данных в США составляет около 144 000 долларов в год. Следовательно, пришло время людям рассмотреть Data Science как убедительный выбор карьеры. Компании также должны инвестировать в него и оказывать необходимую финансовую поддержку.
Я всегда воспринимал жизнь как путешествие от одного опыта к другому. Пока это была дорога, полная интересных событий и людей. Присоединяйтесь ко мне в моем путешествии через LinkedIn, Instagram и Youtube
Имея под рукой всю информацию, мы надеемся, что вы готовы стать успешным специалистом по анализу данных в будущем. Надеюсь, это поможет и всего наилучшего в ваших будущих начинаниях! Спасибо, что прочитали эту статью! Если у вас есть вопросы, оставьте комментарий ниже.
Удачи! Ваше здоровье!
