Интересный факт - согласно отчету 2011 года, в 2020 году мир будет генерировать в 50 раз больше данных, чем в 2011 году. Таким образом, с таким резким увеличением потока данных появились новые инструменты, позволяющие правильно использовать необработанные данные и использовать его плодотворно.
Data Science охватывает все такие инструменты, методы и технологии, которые помогают нам обрабатывать данные и использовать их во благо.
Это междисциплинарное сочетание вывода данных, разработки алгоритмов и технологий для решения аналитически сложных задач.
В науке о данных задействованы 3 компонента: организация, упаковка и доставка данных (OPD данных).
- Организация данных - включает в себя физическое хранение и формат данных, а также включает в себя передовые методы управления данными.
- Упаковка данных - включает логическое манипулирование и объединение исходных необработанных данных в новое представление и пакет.
- Доставка данных - включает обеспечение доступа к сообщению и данным тем, кому необходимо его услышать.
Наука о данных - настолько обширная и субъективная тема обсуждения, что практически невозможно объединить ее в одном блоге. Само по себе это не самостоятельная область, это комбинация различных областей, включая информатику, математику и статистику и бизнес-стратегию.
Чтобы лучше понять, как все вписывается, взгляните на эту диаграмму Венна.
Некоторые из важных инструментов, необходимых в Data Science.
Большое количество данных -
Собираемые данные и наша способность их использовать.
Используя большие данные, розничные торговцы могут предсказать, какие продукты будут продаваться, телекоммуникационные компании могут предсказать, может ли и когда клиент сменит оператора связи, а компании по страхованию автомобилей понимают, насколько хорошо их клиенты на самом деле водят машину, позволяют нам находить новые лекарства и лучше понимать и прогнозировать распространение болезней среди прочего.
Машинное обучение -
По мнению Тома Митчелла, машинное обучение - это
озабочен вопросом о том, как создавать компьютерные программы, которые автоматически улучшаются с опытом.
Машинное обучение носит междисциплинарный характер и использует, в частности, методы из областей информатики, статистики и искусственного интеллекта.
Основными артефактами исследований в области машинного обучения являются алгоритмы, которые облегчают это автоматическое улучшение на основе опыта, алгоритмы, которые можно применять в самых разных областях.
Сбор данных -
Файяд, Пятецкий-Шапиро и Смит определяют интеллектуальный анализ данных как
применение определенных алгоритмов извлечения закономерностей из данных.
В интеллектуальном анализе данных упор делается на применении алгоритмов, а не на самих алгоритмах.
Мы можем определить взаимосвязь между машинным обучением и интеллектуальным анализом данных следующим образом: интеллектуальный анализ данных - это процесс, во время которого алгоритмы машинного обучения используются как инструменты для извлечения потенциально ценных шаблонов. в наборах данных.
Глубокое обучение -
Глубокое обучение - относительно новый термин, хотя он существовал до резкого роста внимания в последнее время.
Глубокое обучение - это процесс применения технологий глубоких нейронных сетей, то есть архитектур нейронных сетей с несколькими скрытыми слоями, для решения проблем.
Это похоже на интеллектуальный анализ данных, в котором используются архитектуры глубоких нейронных сетей, которые представляют собой особые типы алгоритмов машинного обучения.
Искусственный интеллект -
Искусственный интеллект (ИИ) - это область компьютерных наук, в которой упор делается на создание интеллектуальных машин, которые работают и реагируют как люди.
Исследования, связанные с искусственным интеллектом, носят сугубо технический и специализированный характер.
Основные проблемы искусственного интеллекта включают программирование компьютеров для определенных характеристик, таких как знания, рассуждения, решение проблем, восприятие, обучение, планирование и т. д.
Основные части исследований в области искусственного интеллекта - машинное обучение, инженерия знаний, робототехника и другие.
Каким образом Data Science сочетается со всеми этими концепциями?
Итак, принимая во внимание все концепции, инструменты и работу, мы можем сделать вывод, что наука о данных - это то, что ждет нас в будущем. Это изменит мир, причем очень сильно.
Предстоящие семинары на HelloMeets-
Наука о данных для начинающих | 17 сентября | 10: 00–16: 00
Как увеличить посещаемость вашего сайта с помощью платного поиска | 18 сентября | С 10:00 до 14:00
Как стать программистом-самоучкой? | 18 сентября | С 11:00 до 14:00
Руководство по чат-ботам для новичков | 18 сентября | 15: 00–19: 00
Wordpress для начинающих | 25 сентября | 10: 00–16: 00
Авторы блога - Ишмин Сингх, автор технического содержания в HelloMeets
