Что такое наука о данных?
Наука о данных — это область исследования, которая имеет дело с огромными объемами данных с использованием современных инструментов и методов для поиска невидимых закономерностей, получения значимой информации из этих данных и принятия бизнес-решений. Наука о данных использует сложные алгоритмы машинного обучения для построения прогностических моделей.
Это концепция объединения статистики, анализа данных, машинного обучения и тем, подобных НЛП, для получения информации из набора данных. Наука о данных включает в себя подготовку данных для анализа, включая очистку, агрегирование и обработку данных для выполнения расширенного анализа данных. Затем аналитические приложения и специалисты по данным могут анализировать результаты, чтобы выявить закономерности и дать бизнес-руководителям возможность делать обоснованные выводы.
Но почему наука о данных так важна?
Потому что компании сидят на сокровищнице данных. Поскольку современные технологии позволили создавать и хранить все большие объемы информации, объемы данных резко возросли. Подсчитано, что 90 процентов данных в мире было создано за последние два года. Например, пользователи Facebook загружают 10 миллионов фотографий каждый час.
Но эти данные часто просто лежат в базах данных и озерах данных, в основном нетронутые.
Богатство данных, собираемых и хранимых с помощью этих технологий, может принести трансформационные преимущества организациям и обществам по всему миру, но только в том случае, если мы сможем их интерпретировать. Вот где вступает наука о данных.
Наука о данных выявляет тенденции и дает информацию, которую предприятия могут использовать для принятия более эффективных решений и создания более инновационных продуктов и услуг. Возможно, самое главное, это позволяет моделям машинного обучения (ML) учиться на огромных объемах данных, которые им передаются, а не полагаться в основном на бизнес-аналитиков, чтобы увидеть, что они могут обнаружить из данных.
Данные — это основа инноваций, но их ценность исходит из информации, которую ученые могут извлечь из них, а затем действовать.
Хорошо понял. Итак, в чем же разница между ИИ, наукой о данных, машинным обучением и глубоким обучением?
ИИ означает, что компьютер каким-то образом имитирует поведение человека.
Наука о данных — это часть ИИ, и она больше относится к пересекающимся областям статистики, научных методов и анализа данных, которые используются для извлечения смысла и понимания из данных.
Машинное обучение — это еще одна разновидность ИИ, состоящая из методов, позволяющих компьютерам анализировать данные и создавать приложения ИИ.
Глубокое обучение – это разновидность машинного обучения, позволяющая компьютерам решать более сложные задачи.
Жизненный цикл науки о данных
Жизненный цикл науки о данных состоит из пяти отдельных этапов, каждый из которых имеет свои задачи:
- Захват: сбор данных, ввод данных, прием сигнала, извлечение данных. Этот этап включает в себя сбор необработанных структурированных и неструктурированных данных.
- Поддерживать: хранение данных, очистка данных, размещение данных, обработка данных, архитектура данных. Этот этап охватывает сбор необработанных данных и преобразование их в форму, которую можно использовать.
- Процесс: интеллектуальный анализ данных, кластеризация/классификация, моделирование данных, обобщение данных. Специалисты по данным берут подготовленные данные и изучают их закономерности, диапазоны и погрешности, чтобы определить, насколько они будут полезны для прогнозного анализа.
- Анализ: Исследовательский/Подтверждающий, Предиктивный анализ, Регрессия, Интеллектуальный анализ текста, Качественный анализ. Вот настоящее мясо жизненного цикла. Этот этап включает в себя выполнение различных анализов данных.
- Общение: отчеты о данных, визуализация данных, бизнес-аналитика, принятие решений. На этом последнем этапе аналитики готовят анализы в легко читаемых формах, таких как диаграммы, графики и отчеты.
Прохладный. Итак, что нам нужно, чтобы стать специалистом по данным? Мы обсудим это в нашем следующем посте. Следите за обновлениями.
