Сегодня наука о данных является неотъемлемой частью любой отрасли, учитывая огромные объемы данных, которые производятся. В наши дни наука о данных является одной из самых обсуждаемых тем в отрасли. Его популярность росла с годами, и компании начали внедрять методы обработки данных для развития своего бизнеса и повышения удовлетворенности клиентов. В этой статье мы узнаем, что такое наука о данных и как она работает.
Что такое наука о данных?
Новаторское исследование, проведенное в 2013 году, показало, что 90% всех мировых данных было создано в течение предыдущих двух лет. Пусть это впитается. Всего за два года мы собрали и обработали в 9 раз больше информации, чем все предыдущие 92 000 лет человечества вместе взятые. И не тормозит. По прогнозам, мы уже создали 2,7 зеттабайта данных, а к 2022 году это число увеличится до поразительных 84 зеттабайт.
Что мы делаем со всеми этими данными? Как сделать его полезным для нас? Каковы его реальные приложения? Эти вопросы являются областью науки о данных.
Каждая компания скажет, что они занимаются наукой о данных, но что именно это означает? Эта область развивается так быстро и произвела революцию во многих отраслях, что ее возможности трудно ограничить формальным определением, но в целом наука о данных посвящена извлечению чистой информации из необработанных данных для формулирования практических идей.
Наши цифровые данные, которые обычно называют «нефтью 21 века», являются наиболее важными в этой области. Он имеет неисчислимые преимущества в бизнесе, исследованиях и нашей повседневной жизни. Ваш маршрут на работу, ваш последний поиск в Google ближайшей кофейни, ваш пост в Instagram о том, что вы ели, и даже данные о здоровье с вашего фитнес-трекера — все это по-разному важно для разных специалистов по данным. Просеивая огромные озера данных, ища связи и закономерности, наука о данных отвечает за то, чтобы предлагать нам новые продукты, предоставлять революционные идеи и делать нашу жизнь более удобной.
Определение науки о данных
В широком смысле науку о данных можно определить как изучение данных, их происхождения, того, что они представляют, и способов, с помощью которых они могут быть преобразованы в ценные входные данные и ресурсы для создания бизнес-стратегий и ИТ-стратегий.
Жизненный цикл науки о данных
Изображение представляет пять этапов жизненного цикла науки о данных:
Захват: сбор данных, ввод данных, прием сигнала, извлечение данных.
Поддержка: хранение данных, очистка данных, подготовка данных, обработка данных, архитектура данных.
Процесс: интеллектуальный анализ данных, кластеризация/классификация, моделирование данных, суммирование данных.
Анализ: исследовательский/подтверждающий, прогнозный анализ, регрессия, анализ текста, качественный анализ.
Общение: отчеты о данных, визуализация данных, бизнес-аналитика, принятие решений.
Все пять этапов требуют разных методов, программ и, в некоторых случаях, набора навыков.
Как работает наука о данных?
Наука о данных включает в себя множество дисциплин и областей знаний для получения целостного, тщательного и уточненного взгляда на необработанные данные. Ученые, работающие с данными, должны быть квалифицированы во всем, от инженерии данных, математики, статистики, передовых вычислений и визуализации, чтобы иметь возможность эффективно просеивать беспорядочные массы информации и сообщать только самые важные фрагменты, которые помогут стимулировать инновации и эффективность.
Специалисты по данным также в значительной степени полагаются на искусственный интеллект, особенно на его подобласти машинного и глубокого обучения, для создания моделей и прогнозирования с использованием алгоритмов и других методов.
Предпосылки для науки о данных
1. Машинное обучение:
Машинное обучение является основой науки о данных. Специалисты по данным должны хорошо разбираться в машинном обучении в дополнение к базовым знаниям статистики.
Следует знать о некоторых алгоритмах машинного обучения, которые полезны для четкого понимания науки о данных. Самые основные и важные алгоритмы ML, которые использует специалист по данным, включают:
- Регрессия — это алгоритм машинного обучения, основанный на методах обучения с учителем. Результатом регрессии является действительное или непрерывное значение. Например, прогнозирование температуры в помещении.
- Кластеризация – это алгоритм машинного обучения, основанный на методах обучения без учителя. Он работает с набором немаркированных точек данных и группирует каждую точку данных в кластер.
- Дерево принятия решений: метод контролируемого обучения, используемый в основном для классификации. Алгоритм классифицирует различные входные данные в соответствии с определенным параметром. Самым значительным преимуществом дерева решений является то, что его легко понять, и оно ясно показывает причину его классификации.
- Машины опорных векторов (SVM): также являются контролируемым методом обучения, используемым в основном для классификации. SVM могут выполнять как линейную, так и нелинейную классификацию.
- Наивный байесовский метод: – это статистический вероятностный метод классификации, который лучше всего подходит для задач бинарной и многоклассовой классификации.
2. Моделирование:
Математические модели позволяют выполнять быстрые расчеты и прогнозы на основе того, что вы уже знаете о данных. Моделирование также является частью машинного обучения и включает в себя определение того, какой алгоритм наиболее подходит для решения данной проблемы и как обучать эти модели.
3. Статистика:
Статистика лежит в основе науки о данных. Надежная обработка статистики может помочь вам извлечь больше информации и получить более значимые результаты.
4. Программирование:
Для успешного выполнения проекта по науке о данных требуется определенный уровень программирования. Наиболее распространенными языками программирования являются Python, а R. Python особенно популярен, потому что его легко освоить и он поддерживает несколько библиотек для обработки данных и машинного обучения.
5. Базы данных:
Как способный аналитик данных, вы должны понимать, как работают базы данных, как ими управлять и как извлекать из них данные.
Навыки обработки данных
FieldSkillsToolsData AnalysisR, Python, StatisticsSAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMinerData WarehousingETL, SQL, Hadoop, Apache SparkInformatica/ Talend, AWS RedshiftData VisualizationR, библиотеки PythonJupyter, Tableau, Cognos, RAWMachine LearningPython, Algebra, алгоритмы машинного обучения, StatisticsSpark MLib, Mahout, студия Azure ML
Потребность в науке о данных для бизнеса
Мы прошли долгий путь от работы с небольшими наборами структурированных данных до больших объемов неструктурированных и полуструктурированных данных, поступающих из различных источников. Традиционные инструменты бизнес-аналитики не справляются с обработкой такого массивного пула неструктурированных данных. Следовательно, наука о данных поставляется с более совершенными инструментами для работы с большими объемами данных, поступающих из различных типов источников, таких как финансовые журналы, мультимедийные файлы, маркетинговые формы, датчики и инструменты, а также текстовые файлы.
Ниже перечислены соответствующие варианты использования, которые также являются причинами популярности Data Science среди организаций:
- Наука о данных имеет множество применений в предиктивной аналитике. В конкретном случае прогнозирования погоды данные собираются со спутников, радаров, кораблей и самолетов для построения моделей, которые могут прогнозировать погоду и предсказывать надвигающиеся стихийные бедствия с большой точностью. Это помогает своевременно принять соответствующие меры и избежать максимально возможного ущерба.
- Никогда еще рекомендации по продуктам не были такими точными, поскольку традиционные модели основываются на истории просмотров, истории покупок и основных демографических факторах. Благодаря науке о данных огромные объемы и разнообразие данных могут лучше и эффективнее обучать модели, чтобы давать более точные рекомендации. лучше и эффективнее показывать более точные рекомендации.
- Наука о данных также помогает эффективно принимать решения. Беспилотные или интеллектуальные автомобили — классический пример. Интеллектуальное транспортное средство собирает данные в режиме реального времени из своего окружения с помощью различных датчиков, таких как радары, камеры и лазеры, для создания визуальной карты (карты) своего окружения. Основываясь на этих данных и передовом алгоритме машинного обучения, он принимает важные решения о вождении, такие как поворот, остановка, превышение скорости и т. д.
Приложения для обработки данных
Для более технического блога посетите наш сайт!
