По мере того, как мир вступал в эру больших данных, возрастала и потребность в хранении данных. До 2010 года это было главной заботой и вызовом для предприятий. Основной целью было создание платформы и решений для хранения данных. После того, как Hadoop, как и другие фреймворки, решили проблему хранения, внимание переключилось на обработку данных. Наука о данных — это секретный соус. Все идеи, которые вы видите в голливудских научно-фантастических фильмах, могут стать реальностью благодаря науке о данных. Будущее искусственного интеллекта в науке о данных. В результате понимание того, что такое наука о данных и какую пользу она может принести вашему бизнесу, имеет решающее значение.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это изучение извлечения релевантной информации из данных путем сочетания предметной области, навыков программирования, математических и статистических знаний. Машинное обучение применяется к алгоритмам, тексту, видео, аудио и другим типам данных специалистами по данным для создания систем искусственного интеллекта, которые могут выполнять действия, которые на самом деле требуют человеческого интеллекта. В результате эти системы дают информацию, которую аналитики и бизнес-пользователи могут использовать для создания измеримой ценности для бизнеса.

Специалисты по обработке и анализу данных не только проводят исследовательский анализ для получения информации, но также используют расширенные алгоритмы машинного обучения для прогнозирования наступления определенного события в будущем. Data Scientist рассмотрит данные с разных точек зрения, в том числе с совершенно неизвестных.

В результате наука о данных обычно используется для принятия решений и прогнозов с использованием предиктивной аналитики, предписывающей аналитики и машинного обучения.

  • Прогностический анализ

Использование исторических данных, машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозирования того, что произойдет в будущем, называется прогнозной аналитикой. Эти исторические данные вводятся в математическую модель, которая учитывает ключевые тенденции и закономерности в данных. Затем модель применяется к текущим данным, чтобы предсказать, что произойдет дальше.

Использование данных предиктивной аналитики может помочь предприятиям и бизнес-приложениям предлагать действия, которые могут привести к положительным изменениям в работе. Предиктивная аналитика может помочь аналитикам предсказать, поможет ли изменение снизить риски, улучшить операции и/или увеличить доход. Прогнозная аналитика ищет: Что, скорее всего, произойдет на основе моих текущих данных, и что я могу сделать, чтобы изменить этот результат?

Компании могут извлечь выгоду из расширенной аналитики и бизнес-аналитики, чтобы лучше прогнозировать спрос.

Рассмотрим сеть отелей, которая хочет спрогнозировать, сколько клиентов остановится в определенном месте в эти выходные, чтобы иметь достаточно персонала и ресурсов для удовлетворения спроса.

  • Предписывающий анализ

Предписывающая аналитика основана именно на машинном обучении, состоящем из алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам делать выбор на основе взаимосвязей и шаблонов статистических данных.

Классификатор Байеса — это популярный эффективный способ машинного обучения для определения условной вероятности события, происходящего с использованием статистической модели теоремы Байеса. Другим распространенным (нестатистическим) алгоритмом машинного обучения является ID3, который генерирует дерево решений, которое структурирует график возможных результатов из набора данных. Как статистические, так и нестатистические алгоритмы стремятся построить модель из предыдущих данных, которая может принимать новые входные данные и предсказывать их результаты.

  • Машинное обучение для составления прогнозов

Если у вас есть операционные данные от финансовой компании и вам нужно построить модель для прогнозирования будущих тенденций, вам лучше всего подойдут методы машинного обучения. Это пример контролируемого обучения. Термин «под наблюдением» подчеркивает тот факт, что у вас уже есть данные для обучения ваших машин. Например, модель обнаружения мошенничества можно обучить, используя записи о мошеннических покупках в прошлом.

  • Машинное обучение для обнаружения закономерностей

Только когда у вас нет никаких параметров для работы, вам придется искать скрытые закономерности в данных, чтобы делать значимые прогнозы. Это неконтролируемая модель, поскольку в ней нет предопределенных меток для группировки. Наиболее широко используемый алгоритм исследования данных — кластеризация.

Предположим, вы работаете в телефонной компании и отвечаете за строительство сети путем возведения вышек по всему региону. Затем, используя метод кластеризации, вы можете точно определить местоположения вышек, которые обеспечат оптимальную мощность сигнала для всех пользователей.

Приложения для обработки данных

Роль приложений для обработки и анализа данных не изменилась в одночасье. Теперь мы можем прогнозировать результаты за минуты, а не за несколько человеко-часов, благодаря более быстрым вычислениям и более дешевому хранилищу.

В этом блоге мы представляем вам приложения, основанные на концепциях науки о данных, с учетом нескольких областей, таких как следующие:

  • Обнаружение мошенничества и рисков

Банковские фирмы со временем научились разделять и властвовать данными посредством профилирования клиентов, прошлых расходов и других важных переменных, чтобы анализировать вероятность риска и дефолта. Кроме того, это помогло им продвигать свои банковские продукты на основе покупательной способности их клиентов.

  • Здравоохранение

В таких процедурах, как стеноз артерии и обнаружение опухоли, используются различные методы и платформы, такие как MapReduce, для поиска оптимальных параметров для таких задач, как классификация текстуры легких. Приложения Data Science также позволяют персонализировать лечение с помощью генетических и геномных исследований. Приложения для обработки данных и алгоритмы машинного обучения упрощают и сокращают процесс разработки лекарств, привнося новый взгляд на каждый этап, от первоначального скрининга лекарств до прогнозирования успеха на основе биологических факторов.

  • Целевая реклама

Если вы думали, что поиск — это самое важное приложение для обработки данных, подумайте еще раз: весь спектр цифрового маркетинга. От баннеров на многочисленных сайтах до цифровых рекламных щитов в аэропортах — большинство из них определяется алгоритмами обработки данных.

  • Расширенное распознавание изображений

Вы размещаете изображение себя и своих друзей на Facebook, и вы начинаете получать предложения отметить своих друзей. Алгоритм распознавания лиц используется в этой функции автоматического предложения тегов.

  • Распознавание речи

Google Voice, Siri и Cortana — одни из лучших примеров продуктов для распознавания речи. Даже если вы не можете напечатать сообщение, ваша жизнь не остановится, если вы воспользуетесь функцией распознавания речи. Просто произнесите сообщение вслух, и оно будет преобразовано в текст.

  • Игры

Алгоритмы машинного обучения теперь используются для разработки игр, которые улучшаются/обновляются по мере того, как игрок переходит на более высокий уровень. В играх с движением ваш противник (устройство) анализирует ваши предыдущие ходы и соответствующим образом корректирует свою игру. Используя науку о данных, EA Sports, Sony, Nintendo, Activision-Blizzard и другие компании вывели игры на новый уровень.

  • Дополненная реальность

Наука о данных и виртуальная реальность связаны между собой, потому что гарнитура VR содержит вычислительные знания, алгоритмы и данные, чтобы предоставить вам наилучшие впечатления от просмотра. Популярная игра Pokemon GO — небольшой шаг в этом направлении. Возможность ходить и смотреть на покемонов на стенах, улицах и других несуществующих поверхностях. Создатели этой игры выбрали локации покемонов и спортзалов на основе данных Ingress, предыдущего приложения той же компании.

  • Поиск в Интернете

Скорее всего, это первое, что приходит на ум, когда вы думаете о приложениях для анализа данных.

Когда мы думаем о любом браузере, мы сразу же думаем о Google. Верно? Однако существует множество других поисковых систем, таких как Yahoo, Bing, Ask, AOL и другие. Все эти поисковики используют алгоритмы науки о данных для достижения наилучшего качества результата по нашему поисковому запросу за считанные секунды. При том, что Google ежедневно обрабатывает более 20 петабайт данных.

Станьте специалистом по данным!!

Хотите стать специалистом по данным, но не знаете, с чего начать? Вы обратились по адресу!!!

Привет, ребята, это все о науке о данных, о которой я упоминал ранее в этом блоге, и она даст вам преимущество в мире науки о данных. Чтобы узнать больше о науке о данных, вы можете записаться на наш интерактивный Курс по науке о данных и машинному обучению для обучения использованию Python от Tutort Academy, который включает в себя полную поддержку при размещении и пожизненный доступ к LMS и материалы курса с высококвалифицированными наставниками высшего уровня.