Эта замечательная область вращается вокруг научных методов, алгоритмов, процессов и извлечения знаний; во многом зависит от структурированных или неструктурированных данных.

Введение

Наука о данных — это интеллектуальная и практическая деятельность, выполняемая на основе фактов и статистики, собранных вместе для некоторого анализа. Он изучает структуру и поведение различных структурированных или неструктурированных данных в различных парадигмах.

Где находится наука о данных?

Лучше всего это описала Эрика Легара, заведующая кафедрой наук о данных Aboitiz в Азиатском институте менеджмента; в посте на Facebook, которым она поделилась. Это было глубокое понимание того, что такое наука о данных, когда она связана с другими техническими областями. Большое ей спасибо за глубокий смысл, который она дала.

Жизненный цикл

  1. Понимание бизнес-проблем
  2. Сбор данных
  3. Очистка данных
  4. Исследование данных
  5. Разработка функций
  6. Прогнозное моделирование/аналитическое моделирование (ML)
  7. Визуализация результатов

По ссылке ниже находится замечательная статья «Жизненный цикл проекта по науке о данных», в которой подробно описывается эта тема. Спасибо автору за информативное описание.



Жизненный цикл проекта по науке о данных
Основные этапы решения реальной проблемы науки о данныхна пути к datascience.com



Как верно сказано: «Власть достигается за счет обмена знаниями, а не их накопления».

Преимущества

  1. В настоящее время он очень востребован.
  2. Позиций в этой области предостаточно.
  3. Одна из высокооплачиваемых профессий относится к этой категории.
  4. Это престижно.
  5. Он универсален.

Недостатки

  1. Это размытый термин.
  2. Освоить науку о данных практически невозможно. Но не теряйте надежды, следите за обновлениями, любители технологий!
  3. Требуется большое знание предметной области.
  4. Если данные пойдут не так, могут возникнуть плохие результаты.
  5. В некоторых областях есть проблемы с конфиденциальностью.

Наука о данных и ИИ

Наука о данных применяет машинное обучение, единственный настоящий «ИИ», для создания реальных продуктов. Он имеет дело со сложностью реального мира. В ИИ машины имитируют мыслительный процесс человека с помощью простых утверждений «если-то» до уровня сложности, которого он может достичь. В то время как в машинном обучении машины анализируют огромное количество данных с помощью шаблонов, чтобы ответить на конкретный вопрос. Это улучшается с его решением, основанным на опыте. Что касается глубокого обучения, то за это отвечают и глубокие нейронные сети. Эти машины работают на моделях с несколькими слоями.

Основные навыки в области науки о данных в зависимости от выбранной вами работы

Для получения дополнительной информации перейдите по ссылке ниже.

https://blog.udacity.com/2014/11/data-science-job-skills.html

Некоторые другие интересные области, с которыми связана наука о данных

Простые примеры Data Science в бизнесе

  1. Оптимизация
  2. Таргетинг
  3. Прогноз
  4. Аномалии

Вывод

Наука о данных — это не только трендовая область, но и будущие компании вкладывают в нее большие средства. Спрос растет на 50% каждый год! Как насчет того, чтобы узнать больше об этом и присоединиться к революции в области науки о данных, чтобы изменить мир.

И последнее, но не менее важное!

Нельсон Мандела справедливо сказал: «Образование — это самое мощное оружие, которое вы можете использовать, чтобы изменить мир».