Сегодня вопрос, с которым сталкивается почти каждая организация, заключается в том, как эффективно использовать ДАННЫЕ — не только собственные данные, но и все имеющиеся релевантные данные.
Наука о данных — это область, которая включает в себя все, что связано с очисткой, подготовкой и анализом данных.Это совокупность различных методов, используемых при попытке извлечь полезные идеи и информацию из данные.
Типы данных
Как правило, в науке о данных данные подразделяются на три формы, как показано ниже:
- Структурированные данные (например, Excel, RDBMS)
- Неструктурированные данные (например, изображения со спутников, данные из социальных сетей)
- Полуструктурированные данные (например, XML, HTML, электронная почта)
Где используется наука о данных?
В наши дни наука о данных используется почти во всех областях. Вот некоторые из наиболее распространенных областей, где ее можно увидеть ежедневно:
1. Супермаркеты
Супермаркеты задают себе следующие вопросы, чтобы лучше расположить продукты на полках:
а) Покупают ли люди, которые покупают хлеб, также арахисовое масло и желе?
б) Покупают ли семьи, которые приходят в супермаркет с детьми, конфеты?
c) Люди, которые покупают купальный костюм, также склонны покупать плавательные очки и шапочку?
2. Социальные сети
Каждая социальная сеть предлагает и задает своим пользователям множество вопросов, чтобы улучшить их взаимодействие с сетью.
LinkedIn предлагает/спрашивает: «Какие вакансии вас интересуют?» или «Какие группы вам нравятся?».
Твиттер предлагает/спрашивает: «На кого вы хотите подписаться?».
Facebook предлагает/спрашивает: «С кем бы вы хотели дружить?» или «На какие страницы вы хотите подписаться?».
Подобно этому, существует бесчисленное множество примеров, в которых мы можем видеть присутствие науки о данных.
Какие навыки вам нужны?
Наука о данных является пересечением многих методов. Некоторые из них перечислены ниже:
- Вероятность и статистика
- Линейная алгебра
- Машинное обучение
- Информатика
Следовательно, необходимо приобрести навыки работы с различными компонентами, чтобы использовать возможности науки о данных в современном деловом мире.
Жизненный цикл проекта Data Science
Идеальная среда науки о данных — это та, которая поощряет обратную связь и итерацию между различными этапами жизненного цикла, и это отражено в диаграмме жизненного цикла проекта науки о данных.
В действительности границы между стадиями подвижны, и действия одной стадии часто перекрываются действиями других стадий. Часто вы будете переключаться между двумя или более этапами, прежде чем двигаться вперед в общем процессе.
Выводы
Не терпится попробовать это самостоятельно? Вот все, что вам нужно сделать:
Определить вариант использования — собрать данные — построить модель — обучить модель — протестировать модель — развернуть решение
Существуют различные платформы, на которых вы можете выполнить проект по науке о данных. Мне потребовалось разработать систему, которая предлагает подходящие прогнозируемые цифры для финансирования пользователей, которые должны быть введены как ожидаемый предстоящий доход на основе их прошлых введенных данных, для лучшего прогнозирование. Поскольку цель и данные были мне уже ясны и доступны, я достиг своей цели, внедрив алгоритм линейной регрессии.
Определите свою цель и начните строить !!
Делай или не делай, попыток нет! — Йода
Если вам понравился этот фрагмент, я был бы рад, если бы вы нажали кнопку хлопать, чтобы другие могли наткнуться на него. Вы можете найти меня в LinkedIn.
