Что такое наука о данных?
Наука о данных и аналитика - два самых горячих новых термина. Это также огромный, быстроразвивающийся вариант карьеры, а также растущее число назначений.
Но многие из нас на самом деле не знают, что такое наука о данных.
Во-первых, давайте разберемся, что такое большие данные.
Большое количество данных
Названия недостаточно, чтобы полностью охватить значение самого термина, но вот небольшой пример. Большие данные - это данные, которые настолько огромны по количеству и значению, что вы не можете использовать простое приложение или программу для обработки данных, чтобы понять их. Необходим анализ множества частей и аспектов, который моделируется, понимается, разбирается и систематически анализируется во многих измерениях.
В больших данных нет особой линейности. Подумайте о фрагменте данных как об атоме; вы анализируете его во многих измерениях, пытаясь понять не только сложность того, из чего он состоит, но и то, как это функционирует и что это означает. Затем анализ этих больших данных может дать вам некоторое представление о том, как этот атом в данном случае может вести себя - сам по себе или во взаимодействии с другими.
Но это все упрощает.
На протяжении веков ученые, аналитики и многие другие пытались анализировать окружающий мир с помощью различных научных методов. В наши дни, когда у нас есть доступ к данным во многих формах, мы можем использовать их для предсказания вещей, от музыкальных вкусов до буквального вкуса еды, от чего-то столь же сложного, как тонкости отдельных пакетов информации при использовании сети. к чему-то столь же «простому», как настроение населения.
Но это не так просто (как бы это ни казалось), как просто собрать эту информацию в одном месте и составить «список». Это то, что вы строите из этих данных, и это не просто математика, технические ноу-хау или способность понимать линейные тенденции в данных.
На самом деле настоящая наука о данных - это что угодно но не линейно. Тенденции должны быть сплетены воедино, и в этом смысле наука о данных очень похожа на искусство. Это не просто движение вверх и вниз, больше, равно или просто объясняется на гистограмме или линейном графике. Уровни детализации, которые можно получить в науке о данных, намного, намного сложнее - и их более сложно объяснить, чем просто обычный анализ.
Регулярный анализ может просто включать, скажем, сбор самих чисел и установление числовых тенденций. С помощью науки о данных и анализа данных аналитикам придется уравновесить телескопическое и микроскопическое зрение, понять макро и микро, с возможностью затем использовать эти данные для экстраполяции реальных последствий, результатов и, при необходимости, обсуждения любых потенциальных изменений. , которые необходимо реализовать.
Например, вы можете использовать науку о данных для чего-то вроде понимания мельчайших деталей того, как, возможно, чрезмерное поголовье коров заставляет конкретную географическую область быстро испытывать последствия глобального потепления или что-то вроде роста пищевых блоггеров в Демографические люди 18-25 лет в социальных сетях, с учетом появления Instagram и денежных моделей для рекламы в тех же социальных сетях.
Приложения многопрофильные, разнообразные и увлекательные! И они больше не ограничиваются людьми.
Что такое машинное обучение?
Вы, должно быть, слышали или читали термин «машинное обучение» в какой-то момент, когда читали о данных.
И вы можете быстро понять, что такое машинное обучение, по его названию - это машинное обучение тому, как выполнять вычислительные задачи, которые люди выполняют вручную, - и под вручную я имею в виду программирование вручную в компьютер, по крайней мере, в современном контексте. .
Машинное обучение - это важное приложение искусственного интеллекта, при котором компьютер учится улучшать конкретную задачу, не будучи явно запрограммированным на это. По сути, это «машина», имеющая доступ к большим данным, которую она может затем использовать для экстраполяции информации.
Теперь это тоже можно сделать с помощью контролируемого алгоритма, когда, по сути, машина знает, какие параметры или информацию она должна искать, а затем сама прогнозирует значения. При этом машина также может корректировать эти цели.
Затем есть неконтролируемое машинное обучение, при котором есть доступ к данным, но нет конкретной явной тенденции, которую должна искать машина. В этом случае машина не приходит к конкретному «ответу», но сама выясняет, как ее получить.
Если вы думаете, что у вас есть надежная бизнес-идея, основанная на данных, загляните в наш Инкубатор данных.
Примеры из реальной жизни
Вы когда-нибудь думали о еде, которую заказываете после тяжелой ночи в колледже или на работе? Для вас это так же просто, как нажать несколько кнопок на экране, потратить немного денег, и, привет, вы быстро (несмотря на пробки!) Поели прямо перед собой.
Для компании это связано с множеством факторов. Речь идет не только о ресторанах, но и об их пользовательской базе. Какова средняя возрастная группа пользователей этого приложения в конкретном регионе и что лучше всего соответствует их потребностям? Кроме того, существует непрерывный и крупномасштабный анализ предпочтений пользователей, от выбора ресторана до плотности доставки - каждый фактор меняется. Так, например, если в какой-либо области много ИТ, скорее всего, там будет гораздо более молодая демографическая группа, которая будет работать в более поздние сроки.
Интеллектуальный анализ данных - и наука о данных - помогают учесть эти данные в прибылях компании и ресторана в реальном времени, одновременно пытаясь понять, как оптимизировать работу пользователей и адаптировать ее к лучшему.
Итак, если вы находитесь в этом техническом окне, это не совпадение, что в этом приложении, которое вы используете, внезапно открываются заказы до 3 часов ночи. Речь идет о понимании необходимости в этом, что связано с наукой о данных, экономика и многое другое. Очаровательно, не правда ли?
Или что-то еще более простое - что даже не обязательно так просто. Вы когда-нибудь пробовали открыть приложение для навигации во время долгой, загруженной дорогами поездки домой только для того, чтобы увидеть, как оно ярко-красное говорит: «На вашем маршруте загруженность дорог выше, чем обычно» и предлагает альтернативные маршруты? Он вычисляет, что, скажем, даже если маршрут X от точки A до B составляет 3 км, и если принять этот объезд до маршрута Y, это увеличит расстояние, скажем, до 3,5 км, вы все равно будете быстрее добираться домой по маршруту Y, потому что там нет движения.
А теперь представьте, что все эти вычисления и вычисления происходят в режиме реального времени, пока вы находитесь за рулем, за рулем, на заднем сиденье рикши, Uber или просто идете домой.
Это лишь небольшой пример того, как далеко может зайти наука о данных. И это лишь верхушка айсберга.
Станьте профессионалом в области данных сегодня, посетите нас на www.gradvalley.in, чтобы узнать больше.
